[논문]Digital Twin-Driven Analysis of Design Constraints

Wang, Yuchen; Wang, Xingzhi; Liu, Ang

doi:10.1016/j.procir.2020.02.229

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Procedia CIRP, v.91, 2020년, pp.716 - 721

Wang, Yuchen (University of New South Wales, School of Mechanical and Manufacturing Engineering) , Wang, Xingzhi (University of New South Wales, School of Mechanical and Manufacturing Engineering) , Liu, Ang (University of New South Wales, School of Mechanical and Manufacturing Engineering)

Abstract ▼ AI-Helper

Abstract Design constraints play a critical role in product development. Management of constraints significantly affect achievements of functions. Conventionally, constraints analysis is driven by designers’ knowledge, cognition and experience. Besides, constraints analysis is an iterative work with high cost, time and efforts. As an emerging technology, digital twin enhances the information processing with its synchronization, high-quality model and real-time data exchange. Therefore, digital twin is expected to enhance the conventional constraints analysis. This report is written to envision the digital-twin driven analysis of design constraints. The envision will focus on constraints identification, boundaries detection and importance analytics. A case study of robot vacuum cleaner is used as an illustrative example. It is concluded that DT improves the overall reliability of constraints analysis while reducing human efforts into iterative work.

주제어

참고문헌 (11)

CIRP Journal of Manufacturing Science and Technology Liu 24 35 2019 10.1016/j.cirpj.2018.11.006 Constraint management for concept ideation in conceptual design

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Cognitive Science Costello 24 2 299 2000 10.1207/s15516709cog2402_4 Efficient Creativity: Constraint-Guided Con-ceptual Combination

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Finger 1987 Exploiting constraints in design synthesis
Grieves, M. (2014). Digital twin: Manufacturing excellence through virtual factory replication. White paper, 1-7.
Computer Integrated Manufacturing Systems Tao 25 1 1 2019 Five-dimension Digital Twin Model and its Ten Applications
CIRP Annals Schleich 66 1 141 2017 10.1016/j.cirp.2017.04.040 Shaping the digital twin for design and production engineering

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Tao, F., Sui, F., Liu, A., Qi, Q., Zhang, M., Song, B, ... & Nee, A. Y. C. (2018). Digital twin-driven product design framework. International Journal of Production Research, 1-19.
Journal of Consumer Research Moreau 32 1 13 2005 10.1086/429597 Designing the Solution: The Impact of Con- straints on Consumers’ Creativity

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Research in Engineering Design Suh 10 4 189 1998 10.1007/s001639870001 Axiomatic Design Theory for Systems

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Mahadevan, P., & Silberstein, R. L. B. (2017). U.S. Patent No. 9,767,114. Washington, DC: U.S. Patent and Trademark Office.
Joining Languages, Cultures and Visions: CAADFutures Gursel 2009 487 2009 Contextual ontology support as external knowledge representation for building information modeling

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