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2025年数字化设计与制造竞赛练习题与答案

一、理论考核（总分40分）

（一）单项选择题（每题2分，共10分）

1.以下哪项技术是实现“数字孪生”制造系统的核心支撑？

A.3D打印快速成型技术

B.基于物理模型的实时数据映射与交互

C.工业机器人路径规划算法

D.产品生命周期管理（PLM）软件集成

答案：B

解析：数字孪生的核心是通过物理模型、传感器更新、运行历史等数据，集成多学科、多物理量、多尺度、多概率的仿真过程，与物理实体实时映射交互，因此选B。

2.在生成式设计（GenerativeDesign）中，算法优化的目标通常不包括：

A.最小化材料用量

B.最大化结构强度

C.固定制造工艺约束下的成本最优

D.完全替代设计师的创意决策

答案：D

解析：生成式设计是辅助工具，通过输入约束条件（如材料、载荷、制造工艺）生成多方案供设计师选择，无法完全替代创意决策，因此选D。

3.增材制造（3D打印）中，SLM（选择性激光熔化）工艺成型钛合金（Ti6Al4V）时，层厚参数设置的主要依据是：

A.零件表面粗糙度要求

B.激光光斑直径

C.粉末颗粒平均粒径

D.设备最大扫描速度

答案：C

解析：SLM层厚需与粉末颗粒粒径匹配（通常为1.2-1.5倍粒径），以保证粉末铺展均匀性和熔化质量，因此选C。

4.工业互联网平台中，“数字主线”（DigitalThread）的核心功能是：

A.实现设备间的实时通信

B.整合产品全生命周期数据并形成可追溯链路

C.优化生产排程算法

D.提升工业机器人的协作精度

答案：B

解析：数字主线通过统一数据标准，串联需求、设计、制造、运维等环节的数据，形成全流程可追溯链路，因此选B。

5.在基于AI的工艺参数优化中，若需处理高维、非线性的工艺-性能关系，最适合的算法是：

A.线性回归

B.决策树

C.卷积神经网络（CNN）

D.高斯过程回归（GPR）

答案：D

解析：高斯过程回归适用于小样本、高维非线性问题的概率建模，能输出预测不确定性，更适合工艺参数优化场景，因此选D。

（二）简答题（每题5分，共20分）

1.简述“拓扑优化”与“生成式设计”的区别与联系。

答案：

区别：拓扑优化是数学驱动的结构优化方法，通过设定设计空间、载荷约束和优化目标（如最小柔度），求解材料分布的最优解；生成式设计则是基于AI算法，输入更广泛的约束（如制造工艺、成本、美学），生成多方案供选择，更强调人机协作。

联系：两者均以“性能最优”为核心目标，拓扑优化的结果可作为生成式设计的输入约束，生成式设计可进一步扩展拓扑优化的应用场景（如多目标、多工艺兼容）。

2.说明在数字化制造中，“工艺仿真”与“生产仿真”的不同应用场景。

答案：

工艺仿真聚焦单工序或单设备的物理过程模拟，如注塑成型的流动分析、焊接的热应力分布，用于验证工艺参数合理性（如注塑压力、焊接速度）；生产仿真则关注工厂级的系统运行，如产线物流平衡、设备利用率、订单交期预测，通过离散事件仿真（如PlantSimulation）优化生产排程和资源配置。

3.列举增材制造与传统减材制造在“设计-制造协同”中的3个关键差异点。

答案：

（1）设计自由度：增材制造支持复杂拓扑结构（如晶格、内流道），无需考虑传统加工的刀具可达性；

（2）材料利用率：增材制造为“加法”工艺，材料利用率＞90%，减材制造通常＜50%；

（3）工艺约束类型：增材需考虑支撑结构设计、热应力变形控制，减材需考虑装夹定位、切削力引起的振动。

4.解释“数字孪生体”在产品运维阶段的两个核心应用价值。

答案：

（1）预测性维护：通过孪生体实时仿真设备运行状态，结合传感器数据预警故障（如轴承磨损、电机过热），降低停机时间；

（2）性能优化：分析运维数据反哺设计端，如风力发电机叶片的实际载荷谱与设计载荷的偏差，指导下一代产品的结构改进。

（三）分析论述题（10分）

题目：某企业计划将传统变速箱壳体（铝合金铸造，重量12kg，最大应力集中区180MPa）升级为增材制造钛合金（Ti6Al4V）结构，需同时满足“减重20%”“最大应力≤150MPa”“疲劳寿命≥10^6次”的目标。请从数字化设计与制造协同的角度，论述实现该目标的技术路径。

答案：

技术路径需涵盖“设计-仿真-工艺-验证”全流程协同：

（1）设计端：采用拓扑优化+生成式设计组合方法。首先以原壳体为基准，定义非设计空间（如安装接口）和设计空间，输入载荷（如最大扭矩200