論文の概要: Digital-twin-enhanced metal tube bending forming real-time prediction method based on Multi-source-input MTL

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2207.00961v1
• Date: Sun, 3 Jul 2022 05:49:04 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2022-07-05 13:05:16.068935
• Title: Digital-twin-enhanced metal tube bending forming real-time prediction method based on Multi-source-input MTL
• Title（参考訳）: マルチソースMTLを用いたディジタルツイン強化金属管曲げ加工のリアルタイム予測法
• Authors: Chang Sun (1), Zili Wang (1 and 2), Shuyou Zhang (1 and 2), Taotao Zhou (1), Jie Li (1), Jianrong Tan (1 and 2)
• Abstract要約: 形成精度は、バネバックやその他の潜在的な形成欠陥により深刻な影響を受ける。 既存の手法は主にオフライン空間で行われ、物理世界のリアルタイム情報を無視している。 本稿では,ディジタルツイン強化(DT強化)金属管の曲げ加工をリアルタイムに予測する手法を提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
• Abstract: As one of the most widely used metal tube bending methods, the rotary draw bending (RDB) process enables reliable and high-precision metal tube bending forming (MTBF). The forming accuracy is seriously affected by the springback and other potential forming defects, of which the mechanism analysis is difficult to deal with. At the same time, the existing methods are mainly conducted in offline space, ignoring the real-time information in the physical world, which is unreliable and inefficient. To address this issue, a digital-twin-enhanced (DT-enhanced) metal tube bending forming real-time prediction method based on multi-source-input multi-task learning (MTL) is proposed. The new method can achieve comprehensive MTBF real-time prediction. By sharing the common feature of the multi-close domain and adopting group regularization strategy on feature sharing and accepting layers, the accuracy and efficiency of the multi-source-input MTL can be guaranteed. Enhanced by DT, the physical real-time deformation data is aligned in the image dimension by an improved Grammy Angle Field (GAF) conversion, realizing the reflection of the actual processing. Different from the traditional offline prediction methods, the new method integrates the virtual and physical data to achieve a more efficient and accurate real-time prediction result. and the DT mapping connection between virtual and physical systems can be achieved. To exclude the effects of equipment errors, the effectiveness of the proposed method is verified on the physical experiment-verified FE simulation scenarios. At the same time, the common pre-training networks are compared with the proposed method. The results show that the proposed DT-enhanced prediction method is more accurate and efficient.
• Abstract（参考訳）: 最も広く使われている金属管曲げ法の一つとして、ロータリードローイング曲げ(RDB)プロセスは、信頼性が高く高精度な金属管曲げ成形(MTBF)を可能にする。 形成精度は, メカニズム解析が困難であるばねバックおよび他の潜在的な形成欠陥に深刻な影響を受ける。 同時に、既存の手法は主にオフライン空間で行われ、物理的世界のリアルタイム情報を無視している。 この問題に対処するため,マルチソース・インプット・マルチタスク・ラーニング(MTL)に基づくリアルタイム予測手法を提案する。 新しい手法は、総合的なMCBFリアルタイム予測を実現することができる。 マルチクローズドメインの共通機能を共有し、特徴共有と受け入れ層にグループ正規化戦略を採用することにより、マルチソースMTLの精度と効率を保証できる。 dtにより強化された物理実時間変形データは、改良されたグラミーアングルフィールド(gaf)変換により画像次元に整列され、実際の処理の反映を実現する。 従来のオフライン予測方法とは異なり、新しい手法は仮想データと物理データを統合し、より効率的で正確なリアルタイム予測結果を実現する。 そして、仮想システムと物理システムの間のDTマッピング接続を実現することができる。 機器誤差の影響を排除するため,本手法の有効性を物理実験で検証したFEシミュレーションシナリオで検証した。 同時に、一般的な事前学習ネットワークを提案手法と比較する。 その結果,提案手法はより正確かつ効率的であることがわかった。

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