基于数字孪生的船舶动力装置安装过程监控与质量预测

引言

当前船舶制造行业中，船舶动力装置作为船舶的重要组成部分，其安装质量及性能好坏直接影响船舶整体性能与安全水平。但传统安装过程监控与质量预测方式存在不少问题，比如人工经验有限、历史数据资料不完备等，这使得船舶动力装置安装质量及性能存在不确定性。所以，探究一种新且更高效准确的监控及质量预测方法变得很重要。

1 数字孪生的定义与特点

数字孪生指的是利用数字化手段创建起一个同物理实体完全对应的虚拟模型，这个模型能够做到实时映射。它凭借数据作为纽带，使得物理世界和虚拟世界可以相互影响并发生动态变化。其关键之处表现在三方面：一是虚实同步，虚拟模型可以及时反映出物理实体的状态、行为以及性能状况，依靠传感器搜集来的实时数据不断更新，从而保证同实体保持一致；二是全生命周期贯穿，从实体的设计制造、运行使用直至维护报废，数字孪生都能全程相随，给各个阶段提供数据支撑和决策参考；三是多维度集成，它融合了物联网、大数据、人工智能、仿真模拟等多种技术，既能表现实体的几何形状，又能模仿其物理性质、运行规则以及环境交互关系，具备分析、预测、改良的功能，成为联系物理世界和数字世界的关键纽带。

2 数字孪生在工业领域的应用现状研究

数字孪生技术在工业界有着广泛应用的前景，是智能制造的关键技术之一。在航空航天方面被用来做飞行器的设计仿真、试飞监测以及故障预测，利用虚拟模型模仿极端工况下的性能表现，以减少研发风险；汽车制造里，数字孪生覆盖了整车研发、生产线搭建直至车辆运维的全部环节，可以改善生产工艺参数，做到生产线的柔性调整；装备制造业里，大型机械设备通过数字孪生达成远程监控和预测性维护，从而预先察觉可能存在的问题并制定出检修方案。不过，船舶工业尤其是船舶动力装置安装环节，数字孪生的应用仍然处在慢慢推进阶段。当前大多数应用都局限在船舶设计以及整体性能仿真的范围，至于针对动力装置安装这个复杂而且重要的施工环节，数字孪生的深度整合依然存在技术对接、数据协调等方面的问题，还没有形成成熟的大规模应用模式。但是随着船舶工业智能化转型需求的增大，它的应用潜能正在渐渐展现出来。

3 船舶动力装置安装过程监控

3.1 安装过程的关键环节与质量指标体系

船舶动力装置安装属于系统而精细的工作，主要的关键环节包含基座定位与浇筑，主机及辅机吊装就位，轴系对中调整，管路和电缆的敷设连接等，每一个环节彼此关联，任何一个环节出现差错都会牵动动力装置整体的性能表现，对应的质量指标务必精确又周全。基座浇筑时要关注平面度、垂直度以及混凝土强度；主机吊装的时候应着重吊装精度，防止设备受力不均引发损害；轴系对中期间需要严格把控同轴度、平行度误差，保证动力传输效能；管路连接需符合密封性、耐压性要求；电缆敷设则要符合绝缘性以及布局规范。这些指标直接影响到动力装置运行的稳定状况、可靠程度以及安全水平，成为安装过程中监控的重点。

3.2 传统监控方法的局限性

传统的船舶动力装置安装监控主要依靠人工检测、离线测量以及经验判断，存在着明显的不足之处。从检测手段来讲，大多借助全站仪、百分表等工具做人工单点测量，这样做的效率比较低，而且很难做到持续监测安装进程，很可能会忽略掉动态变化中的质量偏差。从数据管理角度看，检测数据常常以纸质记录或者分散的电子表格形式储存，数据变得非常零碎，不能做到各个环节的数据关联与共享，也就很难追踪到产生质量问题的原因。从反应速度来看，传统监控属于“事后检测”模式，只有当工序结束之后才察觉到质量问题，这时再要修正问题就得拆掉返工，这样一来既会加大成本又会耽误工期。传统监控缺乏对安装过程中诸多因素相互影响的分析能力，不能预先预知潜在的质量风险。

3.3 数字孪生驱动的安装过程监控方法

基于数字孪生的安装过程监控，构建动力装置安装全流程的虚拟孪生体，从而达到物理安装过程与虚拟模型之间的实时联动。先是在安装前按照设计图纸及工艺要求搭建起包含基座、主机、轴系等要素的高精度虚拟模型，并将安装工艺标准以及质量指标阈值嵌入其中。在安装进程中，借助部署于施工现场的传感器设备，比如位移传感器、力传感器、倾角传感器等，实时获取吊装位置、轴系对中偏差、基座沉降等数据信息，通过物联网传输至数字孪生平台，促使虚拟模型得以同步更新，进而达成安装状况的可视化呈现。而且，平台可以对实时数据执行动态分析，当监测数据超越预设阈值的时候，就会发出警报信号，引导现场人员立刻调节操作。而且，虚拟模型还可以模仿各种不同的安装方案，给现场决策提供支撑，从而做到从“事后整改”到“事中控制”的转变，极大改进监控的精确性和及时性。

4 船舶动力装置安装质量预测

4.1 质量预测的重要性

船舶动力装置安装质量预测是保证安装工程顺利开展、减小质量风险的重要部分。动力装置是船舶的“心脏”，其安装质量直接影响着船舶航行安全、动力性能以及运营成本。如果安装完成后出现质量问题，要付出高昂的整改费用，还可能造成船舶交付延误，损害船东利益。提前预测安装过程中可能出现的质量问题，能让施工方在问题发生之前就做好预防工作，避免返工造成的浪费，节省开支。准确的质量预测还可以改进安装工艺参数，合理安排人力、设备资源，提升施工效率。而且，质量预测的结果能给安装质量验收提供科学的依据，保证动力装置符合设计要求和运行标准，从而为船舶后续安全运营营造条件。

4.2 数字孪生驱动的质量预测模型

基于数字孪生的质量预测模型，依靠虚拟孪生体的全要素映射与多源数据融合功能，达成对安装质量的精确、动态预测。此模型以数字孪生平台所累积的历史安装数据（以往类似船舶动力装置的安装参数、质量问题记录等）以及实时收集的施工数据作为基础，通过机器学习算法（比如随机森林、神经网络）来训练创建预测模型。在安装进程中，模型可以随时调取虚拟孪生体里的工艺参数、环境数据、设备状况等信息，模拟各种工况条件下质量指标的变化趋向，预估可能产生的质量瑕疵种类及其出现的可能性。而且模型还有自学习功能，随着安装过程的推进，它会用新的实际数据来修正预测算法，从而提高预测准确性。当预测出质量风险的时候，模型就能用虚拟仿真技术模拟不同干预措施的效果，给施工方提供最佳的预防方案，从而提前避开质量风险，把安装质量管控从“被动应对”变成“主动预防”。

结语

基于数字孪生的船舶动力装置安装过程监控与质量预测技术给船舶制造业带来了革命性的改变，它创建起与真实船舶动力装置非常相似的虚拟模型，可以做到对安装过程全方位、实时地监控，并且精确地预估安装品质，进而有效地改进了船舶动力装置的安装品质及其性能。

参考文献

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