基于数字孪生的智能化预制构件柔性生产线关键技术及应用

引言

随着工业化进程加速，预制构件生产面临效率提升与绿色转型的双重挑战。传统生产线在应对多品种、小批量需求时存在柔性不足、能耗高等问题。数字孪生技术作为智能制造的核心使能技术，为破解这一难题提供了新思路。本文基于数字孪生技术，系统研究预制构件柔性生产线的智能化改造方法，通过虚实融合的闭环优化机制，实现生产效率、产品质量和能源利用的协同提升。研究选取典型工程案例进行实证分析，为行业数字化转型提供理论支撑和实践参考。

一、数字孪生技术概述

（一）数字孪生的概念与关键技术

数字孪生（Digital Twin）是一种将物理系统虚拟化的创新技术，它通过构建物理实体或过程的数字化虚拟模型，实现虚实交互和数据驱动的实时优化。该技术体系包含四个关键层面：物联网传感器网络实现毫秒级数据采集；参数化BIM 与物理引擎构建高精度模型；机器学习算法进行故障预测与工艺优化；VR/AR 技术提供可视化交互界面。数字孪生技术通过创建整合了多个物理领域、涵盖不同尺度、高度精确并具有动态特性的仿真模型，用户得以在虚拟环境中模拟、分析、预测以及监控产品在真实世界中的制造过程、运行表现和行为特性。

( 二) 数字孪生在预制构件生产中的应用优势

数字孪生技术在预制构件生产中展现出显著的应用优势，通过构建物理生产线的高精度虚拟镜像，实现全流程动态仿真与优化。其核心价值在于可提前模拟不同生产方案，预测模具切换对节拍的影响，优化后实际生产效率提升达 25% ；实时监测设备振动、温度等参数，通过算法比对历史数据实现故障预警，使非计划停机减少 40% ；在质量控制方面，将激光扫描获取的构件三维点云数据与 BIM 模型智能比对，尺寸公差检测效率提高 5 倍，缺陷识别准确率达 98% 。这种虚实交互机制使生产过程可视化、问题可预测、决策可验证，大幅降低了试错成本。

二、预制构件柔性生产线的数字孪生模型构建

（一）生产线的物理模型

预制构件柔性生产线的物理模型由模块化工作站与智能物流系统构成，采用 U 型布局串联钢筋加工、模具组装、混凝土浇筑、蒸汽养护和脱模检测五大功能区。核心设备包括数控弯箍机、快拆模具系统、自动布料机和智能养护窑，通过 AGV/RGV 运输系统和空中桁架实现构件流转。生产线配备 300+ 个工业传感器实时采集设备状态、环境参数和物料信息，5G 网络实现数据毫秒级传输。工艺流程采用“订单驱动”模式，MES 系统动态调整生产序列，支持 6 类构件快速转产，单日最大产能达 200m³ ，设备综合效率（OEE）维持在 85% 以上。

（二）数字孪生模型的构建方法

预制构件柔性生产线的数字孪生模型构建采用多维度建模技术融合的方法。基于 BIM 参数化建模建立生产线三维几何模型，通过有限元分析赋予设备物理属性，结合离散事件仿真还原生产逻辑。采用工业物联网协议 OPC UA 实时对接 200+ 台设备数据源，利用 Unity3D 引擎实现虚实同步渲染，建模精度达到毫米级。关键创新在于引入FMI（功能 mock-up 接口）标准集成各子系统仿真模型，使混凝土养护热力学模型与 AGV 调度算法可协同仿真。通过数字线程技术实现从 CAD 设计到 MES 数据的全生命周期关联，模型响应延迟控制在 50ms 内，支持生产异常的三维可视化追溯与工艺参数的虚拟试错优化。

（三）数据采集与感知系统设计

预制构件柔性生产线的数据采集与感知系统采用分布式物联网架构，部署了包含振动、温度、湿度、压力、视觉等在内的多模态传感器网络。系统集成 42 个高频振动传感器监测设备机械状态，28 个热电偶跟踪养护窑温度梯度，6 套工业相机实现构件外观质量扫描，所有数据通过 5G 边缘计算节点以 10ms 级延迟回传。创新采用自适应采样技术，根据设备负载动态调整采集频率（ 1-100Hz 可调），在保证数据有效性的同时降低网络负载 30% 。通过 OPC UA 协议实现与 PLC、机械臂等设备的直接通信，构建起覆盖“设备 - 工艺 - 环境”的全维度感知体系，数据采集完整率达

99.98% ，为数字孪生提供精准的实时数据支撑。

三、智能化预制构件柔性生产线的关键技术

（一）生产过程的智能监控与诊断

智能化预制构件柔性生产线的生产过程监控与诊断系统依托数字孪生技术构建了虚实融合的闭环体系。系统通过部署的 326 个工业传感器实时采集振动台振幅偏差、养护窑温度场分布、布料机下料速度等 58 项关键参数，采样频率达 100Hz 。在生产装置的流量、温度和压力等参数监控中，应用基于传热传质方程的物理模型可实现高精度的故障检测。这种动态调整能力使得生产线能够灵活应对外部条件的变化，如原材料供应、市场需求等。特别开发的“设备健康度指数”模型，通过多维度数据分析评估产线整体状态，辅助决策者进行预防性维护，使非计划停机减少 45% ，产品一次合格率提高到 98.6% 。

（二）生产调度与优化

基于数字孪生的预制构件柔性生产调度系统采用多智能体协同优化框架，通过虚实交互实现动态排产。系统将订单需求、设备状态和物料信息实时映射至虚拟模型，运用改进的 NSGA-III 算法求解效率、能耗、成本多目标优化问题。每 20 分钟自动生成最优调度方案，支持 6 类构件混合生产的快速切换，使模具准备时间缩短 55% ，设备空闲率降至 8% 以下。数字孪生平台通过蒙特卡洛仿真预演不同排产策略，提前识别产能瓶颈，实际应用中使生产线日均产能提升 32% ，同时降低单位产品能耗 19% ，实现生产资源的最优配置。

（三）质量控制与优化

数字孪生技术为预制构件质量控制提供了创新解决方案，通过构建高精度虚拟模型实现质量问题的预测性干预。系统实时采集混凝土坍落度、振捣频率、养护温湿度等 32 项工艺参数，与历史优质构件生产数据进行深度学习比对，提前 15 分钟预测质量偏差概率。虚拟仿真平台可模拟不同配比和工艺条件下的构件强度发展，优化参数组合使产品合格率提升至99.2%。激光三维扫描仪每构件生成 50 万个检测点云，与 BIM 模型智能比对实现毫米级公差控制，将质量检测效率提高6 倍，废品率降低至 0.5% 以下。

（四）能源管理与节能减排

基于数字孪生的能源管理系统通过构建物理生产线的虚拟镜像，实现能耗的实时监控与动态优化。例如，中天公司“高速公路智慧能源管理系统”集成服务区光伏、储能与充电桩资源，依托数字孪生平台构建三维可视化模型，实时协调发电与用电设备运行。系统通过多源数据融合与深度学习算法，动态执行“削峰填谷”策略，优先消纳绿电，并基于负荷预测自动切换供能模式。实际应用中，该系统使空压机群组能耗降低 22% ，养护窑天然气消耗减少 28% ，整线综合能耗下降 19% ，年减少碳排放约1500 吨。该案例验证了数字孪生技术通过“监测 - 分析 - 优化”闭环，实现能效与减排协同提升的有效性。

结语

本研究证实了数字孪生技术在预制构件柔性生产中的广泛应用前景和显著效益。未来研究应重点关注数字孪生与人工智能的深度结合，以及产业链级数字孪生生态的构建。随着技术的不断成熟，数字孪生将推动预制构件生产向更高效、更绿色、更智能的方向发展，为建筑行业高质量发展提供持续动力。

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