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摘要
为了提高数字孪生模型的准确度，提出了一种离散制造车间的数字孪生仿真参数修正方法。根据数据驱动仿真参数修正的方式，将数字孪生模型的仿真参数划分为静态属性、动态属性和性能属性3类，设计了一种基于深度学习的时间序列预测算法—DF-LSTM用于表征性能属性。在复杂离散制造车间的仿真模型基础上，用时间序列预测算法的预测结果作为仿真模型的性能属性值，以实时数据驱动仿真模型的动态属性和性能属性的更新，实现了由仿真模型向数字孪生模型的转变。开发了装配车间的数字孪生系统，实现了装配车间的可视化监控和数字孪生模型的在线运行，最终实验验证了方法的可行性。
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单位南京航空航天大学; 中国运载火箭技术研究院
