数字孪生环境下飞机装配过程中的激光跟踪仪位置优化

摘要

为解决激光跟踪仪在引导装配或下架检验中的位置优化问题，在数字孪生环境下提出一种基于Q学习的改进粒子群算法。首先建立激光跟踪仪的空间位置约束模型及装配车间要素仿真的数字孪生场景；然后构建马尔可夫决策模型来动态调整目标权重；最后以激光跟踪仪所在位置的通视率为评价基准，基于数字孪生环境进行验证并与其他算法进行性能对比。结果表明该算法在优化激光跟踪仪位置及通视率方面具有更好的效果。

关键词

数字孪生 / 激光跟踪仪 / 飞机装配 / 强化学习 / 粒子群算法

基金资助

国家自然科学基金(52475543); 河南省优秀青年科学基金(252300421101); 河南省高校科技创新人才支持计划(24HASTIT048); 郑州轻工业大学科技创新团队项目(23XNKJTD010)