航空制造业作为现代工业体系的战略制高点，始终面临着高精度装配、复杂系统集成与批量化生产相平衡的严峻挑战。在飞机壁板装配、翼身对接、筒段对接等典型场景中，装配质量直接影响飞行器气动性能与结构寿命，而现有制造系统普遍存在多源数据离散化、工艺知识隐性化、偏差传播链式化等瓶颈问题。随着智能制造进入“认知增强”新阶段，如何构建具有动态感知、自主决策和持续进化能力的数字孪生控制系统，已成为突破传统“物理世界试错-虚拟空间验证”单向映射模式的关键路径。

当前研究主要聚焦于单一技术维度的突破：①在数据融合方面，基于深度学习的多模态数据处理技术虽能实现特征提取，却难以建立工艺机理与数据特征的显式关联；②在偏差控制领域，传统统计过程控制方法虽可识别异常波动，但面对航空装配中多层级耦合的偏差传递问题缺乏因果推理能力；③在工艺优化层面，基于静态模型的参数寻优算法常因场景迁移导致性能衰退，难以适应飞机多型号变体混线生产需求；④在数字孪生仿真验证方面，现有数字孪生系统多侧重物理实体到虚拟空间的单向映射，缺乏“感知-认知-决策”的闭环进化机制，导致工艺优化存在显著的时间滞后性。

此外，尽管知识图谱、贝叶斯网络、强化学习等方法已在局部环节获得应用，却普遍呈现“模型孤岛”状态，尚未形成覆盖“感知-诊断-决策-验证”的全流程闭环协同框架。其核心问题在于：现有知识图谱多局限于静态关联构建，难以实现工艺知识随制造状态的动态演化；传统因果推断方法缺乏对非结构化专家知识的融合能力，导致偏差溯源依赖人工先验，自适应性强；而现有优化策略普遍缺乏跨场景迁移机制，难以在型号混线、工况多变条件下保持鲁棒性。尤为关键的是，尽管数字孪生技术提供了虚实映射基础，却鲜有研究引入工业大模型作为认知中枢，赋予系统语义级推理与策略生成能力，从而无法实现从“局部优化”到“全局自治”的闭环控制跃升。

针对上述问题本研究提出工业大模型驱动的航空智能制造AI孪生控制方法体系，通过构建“知识中枢-因果引擎-决策网络-验证闭环”四维协同架构，突破传统智能制造系统的认知局限。区别于现有研究，本方法体系在三个核心层面实现创新突破：①航空制造领域知识底座构建：提出基于知识图谱网络化关联的工艺知识中枢，通过语义融合技术将专家经验、工艺文档与实时传感数据转化为可计算的知识单元，解决多模态数据与领域知识的融合难题，为后续工艺优化迭代与智能决策闭环提供多模态融合语料库；②工业大模型算法库设计：开发贝叶斯因果推断与增量迁移学习的联合驱动机制，不仅实现装配偏差的跨层级根因定位，更通过知识蒸馏技术实现工艺优化策略的跨场景迁移；③数字孪生验证平台开发：构建虚实双向驱动的动态校准系统，将物理空间的验证反馈转化为虚拟模型的参数更新源，形成“决策迭代-验证优化”的自进化闭环。

通过在某型号民用客机壁板装配线的实证研究表明，该方法体系显著提升了长桁装配的工艺稳定性与钻铆质量的合格率，在保持生产节拍的前提下，将长桁一次装调成功率提升24%，连续钻铆缺陷识别准确率达98%。通过将工业大模型的认知能力深度嵌入制造系统全流程的技术路径，不仅为航空制造提供了可量化的质量提升方案，更通过建立“数据驱动-知识引导”双螺旋演进机制，为智能制造的认知升级提供了系统化方法论。本研究成果对实现航空制造从“经验试错型”向“模型推演型”的范式转变具有重要工程价值，其技术框架亦可扩展至船舶、高铁、航天等高端装备制造领域。

1 工业大模型驱动的航空智能制造AI孪生控制新模式

在航空智能制造领域，新一代AI孪生控制模式正成为突破传统制造范式瓶颈的关键技术路径。航空装备作为典型的高精度复杂产品系统，其制造过程呈现出多学科耦合、多工序嵌套、多误差累积的显著特征。随着第五代移动通信、工业物联网和智能传感技术的成熟应用，构建基于AI赋能的“物理空间-数字空间-认知空间”三元融合智能控制体系已成为必然趋势。

然而，传统以经验规则为主导的工艺控制模式难以应对高维非线性偏差传递，而单一数据驱动方法又受限于知识迁移能力和物理机理解释性不足。工业大模型与数字孪生技术的融合创新，为建立具有认知智能特征的闭环控制范式提供了技术载体，通过构建“数据-知识-模型”协同进化的AI孪生体，实现工艺参数实时优化、缺陷根因快速溯源和制造过程动态校准。

以飞机壁板装配为例，在传统飞机壁板装配偏差控制中，主要采用“测量-补偿”的被动式控制模式。其技术路线表现为：①依赖激光跟踪仪等离线测量设备获取关键特征点的几何偏差；②基于刚体运动学建立误差补偿模型，通过调整定位器坐标进行单次补偿；③依赖工艺专家经验设定公差分配方案，采用试错法迭代优化工艺参数。这种模式存在三重局限：测量数据与工艺知识割裂，难以建立偏差传递的因果关联网络；质量控制滞后于实际工序，无法抑制多源误差的时空耦合效应；参数优化缺乏自学习机制，难以适应不同工况的迁移需求。

在大模型技术与数字孪生技术飞速发展的背景下，通过深度融合工业大模型的认知推理能力与数字孪生的虚实映射特性，构建涵盖“感知-诊断-决策-验证”全流程的闭环控制架构，为航空制造领域智能化升级提供具有工程实践价值的范式框架，如图1所示。具体表现为：

传统飞机装配车间：特征点测量→离线关键→单次误差补偿→多次试错迭代

AI赋能智能制造背景下的飞机装配车间：多维感知→因果诊断→自主决策→孪生验证

图1 AI孪生控制新模式

（1）多维感知层

通过分布式光纤传感网络实时捕获长桁形变、铆接应力等物理场数据，结合工艺文档与专家规则构建知识图谱，实现“数据脉冲”与“知识流”的语义级融合，为工业大模型的认知决策提供专业语料库。

（2）因果诊断层

运用贝叶斯结构方程建模技术，建立装配偏差的跨层级传播网络，识别关键路径上的工装刚度系数、压铆力时序特征等敏感性参数，实现从现象观测到根因溯源的转变。

（3）自主决策层

采用迁移强化学习算法构建多目标优化策略，在数字孪生空间中同步优化定位点分布、铆接顺序和工艺参数组合，通过对抗式训练提升策略的跨场景鲁棒性。

（4）孪生验证层

构建虚实双向驱动引擎，将优化策略注入物理装配线执行后，通过在线监测数据动态修正孪生模型参数，形成“预测-执行-反馈”的自适应控制闭环。

该模式在某型号民用客机壁板装配中的实践表明，通过工业大模型的知识蒸馏能力，可将专家经验转化为可解释的决策规则；数字孪生体的高保真仿真则突破了物理试错成本限制，使工艺优化周期从传统数周级缩短至小时级。这种“认知增强型”控制范式，标志着航空制造从“消除偏差”向“预测偏差”、从“局部优化”向“全局寻优”的质变跃迁，为新一代飞机数字化装配提供了可复用的技术框架。

综上所述，AI孪生控制新模式是一种面向航空智能制造高精度、多耦合、动态化需求，以工业大模型为认知核心，以数字孪生为虚实交互载体，融合知识图谱、因果推断、强化学习等技术，构建“感知-诊断-决策-验证”全流程闭环，实现从“经验补偿”到“预测预控”、从“局部优化”到“全局寻优”的先进控制范式，其核心是通过工业大模型赋予孪生体“数据-知识-模型”协同进化能力。

2 工业大模型驱动的航空智能制造AI孪生控制方法论体系

本研究提出的工业大模型驱动AI孪生控制方法论体系，围绕数据与知识融合处理、因果溯源、质量预测、参数优化及孪生验证五大核心方法，构建航空智能制造场景下“感知-诊断-决策-验证”闭环控制范式。该方法体系通过多源异构数据的知识化表达、偏差传递机理的可解释建模、动态工艺参数的自主优化与虚实空间的协同演化，推动航空智能制造从经验驱动到认知驱动的范式跃迁，并为后续技术体系建立提供理论支撑依据，该方法论体系如图2所示。以下从五个方面展开阐述：

图2 AI 生控制方法论体系

（1）数据与知识融合处理方法

针对航空制造中传感器时序流、工艺文档、专家规则等多源异构数据的语义鸿沟问题，提出基于知识图谱的网络化关联建模技术。通过对工艺文档、专家手册等非结构化文本进行深度语义解析与知识蒸馏，将其转化为知识图谱中可推理的逻辑规则与实体关系，构建动态演化的专业知识底座。在此基础上，大模型进一步作为因果推理引擎，利用其强大的关联挖掘能力，赋能贝叶斯因果网络进行多层级偏差诱因的深层语义关联与反事实推理，实现从“数据关联”到“机理解释”的跨越，为决策提供可解释的因果链支撑。

（2）因果溯源方法

为破解装配偏差多层级耦合传递的“黑箱”问题，提出基于贝叶斯结构因果模型的根因诊断方法。通过构建装配偏差传播的有向无环图，量化工装形变、定位误差、铆接力波动等潜在诱因对最终装配质量的贡献度。结合干预计算(Do-Calculus)理论实施反事实推理，识别关键路径上的敏感性参数，建立偏差源与质量缺陷间的动态因果链，为工艺调控提供可追溯的决策依据。

（3）质量预测方法

面向装配过程质量波动的非线性特征，设计融合物理机理与深度学习的混合预测模型。采用长短期记忆网络(LSTM)提取传感器时序数据的空间相关性，同步嵌入基于有限元分析的物理仿真先验知识，构建双通道特征融合机制。通过注意力权重分配实现数据驱动特征与物理约束的协同优化，显著提升不同工况下的装配质量预测精度，为装配偏差的主动控制提供超前预警。

（4）参数优化方法

针对多目标工艺参数寻优的跨场景适应性难题，提出增量式迁移强化学习算法。构建包含实时装配精度、设备运行参数的状态空间，定位坐标调整、铆接力设定的动作空间，以及质量合格率、能耗成本的奖励函数共同组成的马尔可夫决策过程模型。通过策略蒸馏技术将历史优化经验迁移至新装配场景，结合对抗性训练增强策略鲁棒性，实现工艺参数组合的帕累托前沿快速逼近，较传统试错法优化效率显著提升。

（5）孪生验证方法

为实现工艺决策的动态校准，开发虚实双向驱动的孪生验证闭环系统。物理侧部署边缘计算节点实时采集装配线数据，数字侧采用降阶建模技术构建轻量化孪生体。通过定义如特征点位移误差、应力分布相似度等孪生一致性指标，利用对抗性验证机制检测模型偏移，触发在线增量学习模块更新孪生模型参数。该机制使工艺决策的验证周期从传统离线仿真的小时级缩短至分钟级，保障控制系统的持续进化能力。

上述方法论体系通过数据知识化、因果显性化、预测前瞻化、优化自主化与验证实时化的理论体系建立，形成了贯穿“感知-诊断-决策-验证”全流程的认知控制闭环。该方法框架不仅系统阐述了各环节的核心功能与内在联系，更为后续技术体系中具体算法的设计与集成提供了理论依据与结构指引。在飞机壁板装配场景中，本体系通过将工艺知识嵌入工业大模型，实现偏差控制机制从被动响应到主动预判的范式转变，为复杂产品智能制造提供兼具理论高度与工程落地性的通用框架。

3 工业大模型驱动的航空智能制造AI孪生控制技术体系

本节技术体系是方法论体系的实现技术路径，针对航空智能制造中多源异构数据融合效率低、装配偏差因果关系表征模糊、质量预测动态适应性不足、跨场景参数优化成本高及虚实交互验证滞后等核心挑战，本研究通过构建五层递进式AI孪生控制技术体系，形成“数据建模-因果溯源-动态预测-迁移优化-孪生验证”的闭环控制架构，如图3所示。

工业大模型驱动的航空智能制造AI孪生控制技术体系，以航空制造领域知识底座为基石，通过基于知识图谱的网络化关联建模技术实现数据融合与知识构建，为后续工艺优化迭代与智能决策闭环提供多模态融合语料库；以构建面向多场景智能决策闭环的工业大模型算法库为核心，设计基于贝叶斯因果推断的根因溯源、基于增量集成学习的偏差预测、基于迁移强化学习的参数优化等模型算法，围绕关键工艺参数、决策变量与目标进行诊断决策；以系统研发为载体，借助基于数字孪生的虚实协同控制技术达成孪生验证，多层面协同保障航空智能制造的高效精准与优化控制。最终形成集“语料库-算法库-模型库”于一体的航空制造工业大模型，为航空机身壁板等复杂结构件的精密装配与过程控制提供理论支撑与技术路径。

图3 工业大模型驱动的航空智能制造AI孪生控制技术体系

3.1 基于知识图谱的网络化关联建模技术

针对航空制造场景中多源异构数据碎片化、工艺知识孤立难以融合的核心挑战，本节提出一种基于图神经网络与知识表示学习的动态关联建模方法。该方法通过构建多模态数据与领域知识的协同演化机制，突破传统建模方法中关联静态、语义割裂的局限，实现跨结构、行为与工艺等多维制造要素的语义融合与动态推理。其核心在于建立可自适应演化的知识图谱结构，为工业大模型提供高质量、可解释的专业语料库，从而支撑后续认知决策过程的可靠性与可扩展性，整体技术架构如图4所示。

图4 基于知识图谱的网络化关联建模技术

3.1.1 多源异构数据融合建模方法

为实现多模态数据的统一表征，首先构建基于工艺特征解析的元数据框架，通过时空对齐与自适应噪声抑制算法，集成传感器时序数据、工艺文档与三维点云等多源信息。进一步引入领域本体驱动的语义关联模型，利用层次化实体链接技术，建立工艺参数、设备状态与质量指标之间的多粒度映射关系。为解决数据缺失导致的图谱稀疏性问题，提出动态知识补全机制，结合时序模式挖掘与约束满足推理，增强知识结构的完备性与一致性，为工业大模型提供结构规范、语义清晰的底层语料基础。

3.1.2 知识推理引擎构建技术

基于图神经网络构建自适应推理规则生成模块，通过注意力机制动态捕捉工艺知识中的隐性关联，优化规则置信度权重。设计多粒度时空特征融合架构，将设备级时序信号与系统级拓扑特征进行张量融合，生成兼顾局部细节与全局语义的推理路径。为进一步提升推理结果的可解释性，开发基于矛盾熵值分析的冲突检测机制，通过证据链回溯与可信度重加权实现知识冲突消解，形成稳定可靠的知识推理能力，支撑工业大模型在复杂工况下的语义理解与决策生成。

3.1.3 动态知识演化建模方法

建立增量式图谱更新机制，采用在线双通道学习策略，同步融合实时数据流与历史知识库，实现知识的持续演进。提出制造过程状态驱动的图谱重构方法，基于隐马尔可夫模型识别产线状态迁移，触发知识拓扑的动态重组。构建不确定性知识评估模型，通过贝叶斯置信传播网络量化节点可信度，形成具备容错与自适应能力的弹性知识体系，确保工业大模型在动态环境中的知识基础始终具备高时效性与强鲁棒性。

3.2 基于贝叶斯因果推断的根因溯源技术

针对航空装配过程中偏差传递路径隐匿、跨尺度因果关联复杂以及诊断结果可解释性弱等关键问题，本节融合结构因果模型与动态贝叶斯网络，构建了一套覆盖“因果网络构建-效应量化分析-根因定位验证”的全流程溯源框架。该框架能够有效辨识工艺参数、装配应力等隐变量对最终偏差的贡献，突破传统方法在多层级、时变耦合条件下的因果推理瓶颈，为实现装配偏差的可解释诊断与精准调控提供理论依据，其整体结构如图5所示。

图5 基于贝叶斯因果推断的根因溯源技术

3.2.1 装配偏差因果网络构建

首先，通过核主成分分析与变分自编码器对高维制造数据进行非线性降维，实现工艺参数、装配应力等隐变量特征的解耦表征。其次，基于约束稀疏因果发现算法，结合工艺知识先验构建零件-工装-环境多层级因果图模型，采用层次聚类优化跨尺度因果关联拓扑。最后，引入滑动时间窗分割动态制造过程，通过贝叶斯信息准则优化动态贝叶斯网络节点连接权重，建立时变因果关系的自适应更新机制。

3.2.2 因果效应量化分析方法

首先，采用后门准则与倾向得分匹配控制混杂因子干扰，基于Do-算子计算单因素平均因果效应。其次，通过隐马尔可夫模型刻画时变因果强度演化规律，建立工艺参数漂移与偏差传播的动态映射关系。最后，提出路径叠加传播模型，融合蒙特卡洛模拟与路径积分算法，量化多路径耦合作用下偏差累积效应。

3.2.3 根因定位与验证方法

首先，基于因果熵理论评估关键路径显著性，构建路径贡献度排序矩阵定位核心诱因节点。其次，设计反事实推理引擎，通过干预对比实验验证根因假设，结合装配过程实测数据计算反事实概率差异。最后，开发层次化因果溯源可视化系统，采用力导向图与热力图双视图联动呈现跨尺度因果链条，支持工艺人员交互式因果推演。

3.3 基于增量集成学习的偏差预测技术

针对航空装配过程中偏差所具有的动态演化、样本稀缺及时空耦合等复杂特性，本节构建一种基于增量集成学习的偏差预测方法。该方法融合在线学习机制与自适应特征工程，形成“动态特征建模-增量知识融合-不确定性校准”的递进式技术框架，旨在有效捕捉装配过程的时序依赖与概念漂移，克服传统预测模型在动态工况下的退化问题，实现偏差的精准在线预测与风险感知决策，整体架构如图6所示。

图6 基于增量集成学习的偏差预测技术

3.3.1 动态特征工程方法

首先，设计流式数据特征漂移检测算法，基于滑动窗口统计量与相对熵(KL)动态监测特征分布偏移，结合在线学习实现实时漂移预警；其次，提出自适应特征选择与重构策略，采用注意力机制筛选时空敏感特征，通过对抗生成网络补偿小样本数据特征缺失；最后，构建多源特征重要性动态评估模型，基于贝叶斯层次模型量化工艺参数、装配动作与环境干扰的交互贡献度，建立动态权重更新机制。

3.3.2 增量模型更新机制

首先，开发新旧知识协同的模型微调策略，基于弹性权重固化算法冻结关键特征关联参数，结合持续学习实现历史经验与增量数据的知识融合；其次，提出基于遗忘机制的概念漂移适应方法，利用KL散度动态识别过时特征关联，通过梯度掩码控制模型更新方向；最后，设计多专家模型动态集成方法，构建贝叶斯模型平均框架集成异构预测子模型，依据在线验证损失自适应调整专家权重。

3.3.3 不确定性预测方法

首先，建立预测置信度量化评估模型，基于贝叶斯后验采样构建偏差概率密度函数，结合蒙特卡洛丢弃法计算置信区间；其次，提出多模态不确定性传播建模方法，通过变分推理融合传感器噪声、工艺波动与模型推理的不确定性，构建端到端传播链解析模型；最后，设计风险感知的预测结果修正策略，引入动态阈值分割与证据理论校准预测结果，结合专家规则库实现高可靠性决策输出。

3.4 基于迁移强化学习的参数优化技术

针对航空制造中多品种、变批量、跨场景混合生产所带来的参数优化难题，本节提出一种融合元强化学习与贝叶斯优化的智能决策框架。该框架通过构建跨场景知识迁移机制与多目标协同优化策略，结合数字孪生驱动的策略预验证与安全约束强化学习，克服传统方法在场景适应性与多目标权衡方面的局限，实现航空装配工艺参数的动态自适应调整与全局近似最优决策，其技术体系如图7所示。

图7 基于迁移强化学习的参数优化技术

3.4.1 跨场景知识迁移方法

首先，基于元强化学习构建工艺参数特征空间对齐网络，通过多任务表征学习提取跨场景共性特征，利用域对抗训练消除场景间分布差异；其次，提出迁移可行域动态评估算法，结合贝叶斯优化与安全强化学习构建迁移收益-风险量化模型，动态约束知识迁移的可行边界；最后，设计元知识驱动的迁移策略生成机制，利用图注意力网络挖掘历史优化策略的元知识图谱，生成面向新场景的初始化策略库，提升跨场景优化的收敛效率。

3.4.2 多目标优化模型构建

首先，基于工艺约束构建层次化状态空间模型，通过物理规则嵌入与数据驱动建模融合方法，定义装配精度、效率及能耗等多维优化目标；其次，设计多维度奖励函数，引入模糊综合评价与熵权法动态分配目标权重，结合稀疏奖励重塑技术缓解多目标冲突问题；最后，提出改进的帕累托最优策略搜索方法，利用非支配排序遗传算法与强化学习策略梯度联合优化，实现多目标协同优化策略的快速逼近与动态平衡。

3.4.3 在线优化决策方法

首先，提出基于汤普森采样的探索-利用平衡策略，通过贝叶斯神经网络量化参数优化不确定性，动态调整策略探索强度以适配变批量生产需求；其次，构建数字孪生驱动的策略预验证机制，利用虚实交互数据训练策略性能预测模型，筛选满足工艺安全边界的候选策略集；最后，设计安全边界的自适应调整算法，结合实时监测数据与风险概率估计，动态松弛或收缩策略搜索空间，确保在线优化过程的安全性与鲁棒性。

3.5 基于数字孪生的虚实协同控制技术

针对航空智能制造中虚实映射精度不足、双向交互实时性要求高、全流程耦合性强以及环境不确定等多重挑战，本节提出一种融合混合建模与自适应控制理论的数字孪生闭环控制体系。该体系通过“高保真建模-交互验证-闭环优化”三级递进架构，构建具备实时响应与持续进化能力的虚实协同控制机制，提升航空装配过程在动态多目标约束下的控制精度与系统鲁棒性，其整体框架如图8所示。

图8 基于数字孪生的虚实协同控制技术

3.5.1 孪生模型高保真构建方法

首先，基于物理机理模型与数据驱动模型的互补特性，构建涵盖宏观装配系统动力学与微观接触力学行为的多尺度混合模型，采用贝叶斯深度学习实现动态参数在线辨识，解决小样本条件下的模型泛化问题。其次，设计时空一致性保持的联邦增量更新机制，通过多节点分布式特征工程实现跨工序模型的协同进化。最后，建立包含几何保真度、物理相似度和响应拟合度的三维评估指标体系，结合持续学习策略动态优化模型更新频率。

3.5.2 虚实交互验证方法

首先，构建基于联邦学习的双向数据通道，采用时序对齐算法实现物理空间多源传感数据与虚拟空间仿真状态的毫秒级同步。其次，开发虚拟控制指令的安全验证模块，通过多智能体强化学习模拟极端工况下的系统响应，建立风险指令的预筛选机制。最后，设计差异驱动的复合补偿策略，集成模型预测控制与自适应滤波算法，对虚实空间位姿偏差进行实时补偿。

3.5.3 闭环控制策略生成

首先，构建多目标约束下的最优控制模型，采用元强化学习框架融合工艺质量标准、设备性能边界和能耗约束，生成帕累托最优解集。其次，开发动态环境自适应的分层控制架构，上层通过迁移学习实现跨场景策略泛化，下层基于强化学习保障参数调整的可行性边界。最后，设计基于在线灵敏度的参数自校正算法，结合贝叶斯优化实现控制参数的实时微调，确保系统在不确定性扰动下的鲁棒性。

4 面向机身壁板装配的AI孪生控制应用验证

为验证所提AI孪生控制方法在航空精密装配中的闭环控制效能，本研究以机身壁板装配为对象，聚焦“长桁一次装调精准控制”与“钻铆质量实时检测控制”两类典型场景，开展系统化应用验证。在长桁装调中，控制目标为实现毫米级水平位置度精度，控制变量包括机械臂关节轨迹与末端定位参数，控制策略融合增量集成学习的偏差预测与迁移强化学习的实时参数优化。在钻铆质量管控中，以铆接缺陷识别率与工艺参数动态调整为控制目标，通过多模态视觉感知与贝叶斯因果诊断生成工艺参数调整指令，并结合数字孪生实现控制策略的在线验证与反馈校准。两项验证通过“感知-诊断-决策-执行”的闭环架构，系统展示了所提方法在偏差抑制与质量优化方面的控制性能，为航空复杂装配过程提供了可工程实施的智能控制范式。更为详尽的实验设置、数据预处理流程及系统性对比分析，已在本团队的相关专题论文中深入探讨，此处不再赘述。

4.1 长桁一次装调精准控制验证

针对长桁双机械臂协同装配过程中结构偏差累积传递导致的水平位置度控制难题，本研究基于AI孪生控制框架构建了动态偏差溯源-预测-补偿闭环系统，实现长桁定位精度与装夹效率的显著提升。技术路径如图9所示。

图9 长桁一次装调精准控制验证路径图

4.1.1 数据集描述

本验证所构建的数据集旨在精准刻画长桁装配过程中的多物理场耦合动态。数据采集自某壁板装配线部署的激光位移传感器、六维力传感器及关节编码器等，连续记录了机械臂27个关键通道的时序数据，包括关节角度、末端位姿、夹持力等，采样频率统一为100 Hz以确保对动态偏差的捕捉。为构建装配知识图谱，本研究整合了相关工艺文档与专家规则，形成了包含128个实体与327条关系的结构化知识网络。为保护核心工艺数据，所有现场采集的原始数据均经过特征提取与数值化加密处理，此处理过程不影响数据分布的统计特性与后续分析的可靠性，旨在满足工业保密要求的同时，确保研究结论的真实性与可复现性。

4.1.2 技术实施路径

（1）多源数据融合与知识建模：采用激光位移传感器、六维力传感器及工业相机实时采集机械臂关节角度、末端位姿、夹持力等27类数据，通过知识图谱网络化关联建模技术，将传感器时序流、工艺文档、专家规则进行语义融合，构建包含128个实体、327条关系的装配知识图谱。通过时序数据关联发现“机械臂3号关节温度升高→减速器间隙增大→末端位姿偏差”的因果链。

（2）贝叶斯偏差累积传递因果推断：建立变结构动态贝叶斯网络，将机械臂关节间隙、重力变形、工件弹性变形等12个潜在偏差源作为父节点，水平位置度作为子节点。通过蒙特卡洛采样模拟不同工况下的偏差传递路径，发现“机械臂1号关节间隙与长桁重心偏移的累计贡献度超63%”是导致位置偏差的主要耦合诱因。

（3）增量集成学习偏差预测：设计长短期记忆网络-装袋法(LSTM-Bagging)增量集成模型，以机械臂3000组样本的历史运动轨迹、实时力觉数据为输入，预测未来500 ms的位置偏差。模型采用登普斯特-沙菲尔(D-S)证据理论融合多基学习器输出，在验证集上实现平均绝对误差0.08 mm，较单一LSTM模型提升22%。

（4）迁移强化学习参数优化：针对不同长桁型号，构建跨型号迁移强化学习框架。以某量产型号民用飞机长桁为源域训练策略网络，通过全局先验特征对齐将知识迁移至某新型民用飞机长桁目标域，优化机械臂运动轨迹参数。实验表明，模型在目标域仅需50次迭代即可达到传统强化学习200次迭代的性能，调姿时间缩短24%。

（5）数字孪生虚实协同验证：基于Unity引擎构建毫米级精度数字孪生体，实时映射物理长桁的应力分布、模态响应等8类物理特征。通过双向驱动机制，将优化后的控制参数输入虚拟孪生体进行预验证，再反馈至物理系统执行。验证结果显示，孪生体与物理系统的位置偏差一致性达98.7%，有效避免了传统试错法导致的调试周期延长。

4.1.3 应用效果

在某型号客机机身壁板装配中，长桁一次装调成功率从68%提升至92%，较传统方法提升24%，调试周期缩短10%。

4.2 钻铆质量实时检测与控制验证

针对钻铆过程中多模态缺陷难以实时检测、质量数据碎片化等问题，本研究构建了多模态视觉融合-全流程数据闭环系统，实现铆钉缺陷检测准确率提升与铆钉装配生命周期数据集成管理。技术实施路径如图10所示。

图10 钻铆质量实时检测与控制验证路径图

4.2.1 数据集描述

钻铆质量实时检测与控制验证的数据集采集融合了线激光扫描仪、高分辨率工业相机与高光谱成像系统，同步获取铆钉的几何外形、表面纹理及内部缺陷特征图像，采样覆盖整个钻铆周期。过程参数数据，如主轴转速、进给量、冷却压力等18个工艺参数与传感器数据，如力-扭矩，以1 kHz频率同步记录。本研究基于历史生产记录构建了包含10万组有效样本的训练集，并在此基础上搭建了集成1200万条过程数据、3000份工艺文档与500条专家规则的全流程质量监测知识库。出于对航空制造核心工艺参数的保密要求，所有数据均在特征层进行了匿名化与加密转换，该措施仅隐去了敏感的原始工艺细节，并未改变数据内在的关联性与模型训练的有效性，在满足安全规范的前提下保障研究成果的科学价值。

4.2.2 技术实施路径

（1）多模态视觉融合检测：采用线激光扫描+工业相机+高光谱成像的多模态传感器阵列，同步采集铆钉外形、内部缺陷、表面氧化等信息。设计基于3D残差网络(3D-ResNet)与Transformer模型相结合的融合网络，通过注意力机制自动分配不同模态的特征权重，在实际缺陷检测数据集上实现98.5%的准确率。

（2）贝叶斯网络质量根因诊断：建立钻铆质量因果网络，将主轴转速、进给量、冷却压力等18个工艺参数与孔径偏差、毛刺、裂纹等7类缺陷关联。通过变分贝叶斯推理，快速定位“主轴转速波动与进给量过大”是导致孔径超差的主要原因，诊断准确率达98%。

（3）增量集成学习质量预测：构建梯度提升树增量学习模型，以10万组样本历史钻铆数据、实时力-扭矩数据为输入，预测当前钻铆孔的合格率。模型采用概念漂移检测机制，当检测到数据分布变化时自动触发模型更新，在验证集上实现预测准确率98.3%。

（4）全流程质量监测库构建：基于图数据库搭建质量监测库，存储1200万条钻铆数据、3000份工艺文档、500条专家规则。通过知识图谱推理引擎，实现“缺陷-参数-工艺”的关联分析，发现“钛合金铆钉在冷却压力<3 MPa时，裂纹发生率增加4倍”的隐含规律。

（5）数字孪生工艺优化验证：建立钻铆过程数字孪生体，实时模拟刀具磨损、材料去除等物理过程。通过强化学习优化主轴转速、进给量等参数，在孪生体中预验证最优参数组合。应用结果显示，优化后的参数使钛合金铆钉的疲劳寿命提升15%，刀具寿命延长22%。

4.2.3 应用效果

在某型号客机机身壁板钻铆中，连续钻铆缺陷识别准确率达98%，单架次钻铆时间缩短12%。

5 结论

本研究的核心创新在于提出并构建了一套工业大模型与数字孪生深度融合的“AI孪生控制”方法体系，实现了航空精密装配从“经验驱动”到“认知驱动”的范式跃迁。具体而言，建立了“知识中枢-因果引擎-决策网络-验证闭环”四维协同架构，通过知识图谱网络化关联建模实现了多源异构数据与工艺知识的语义融合，形成了具备自主演化能力的领域知识底座；分析了贝叶斯因果推断与增量迁移学习联合驱动的智能决策机制，实现了装配偏差多层级耦合传递的精准溯源与工艺参数的跨场景自适应优化；构建了虚实双向驱动的动态孪生验证闭环，通过高保真仿真与在线反馈校准，将工艺决策验证周期从小时级缩短至分钟级。在机身壁板装配验证中，该体系显著提升了一次装调成功率达24%，缺陷识别准确率达98%，为高端装备制造提供了可量化、可复用的认知决策新范式。

未来研究将聚焦于：①面向多机型混线生产的孪生模型泛化能力提升，解决复杂工况下的鲁棒性优化问题；②边缘计算与云端大模型的协同架构设计，实现装配现场的轻量化智能决策；③行业级质量知识图谱的标准化构建，推动跨企业制造知识的共享与复用。该研究成果不仅为航空精密制造提供了可复制的技术范式，更对高端装备智能制造中“数据-知识-模型”的深度融合具有重要的理论价值与工程指导意义。

原文刊载于《机械工程学报》2025年12月24日  作者：许鸿伟 刘丽兰 张洁 秦威 邢宏文 汪玮 刘思仁 吕佑龙