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申请/专利权人：宁波极望信息科技有限公司

摘要：本发明涉及三维仿真技术领域，公开了面向模具制造的数字孪生建模方法，本发明方法包括数据采集与传输、数据分析与机器学习预测、数字孪生模型构建以及数字孪生建模与可视化展示四个主要步骤；通过实时采集模具加工设备的运行状态、工作环境以及原材料数据，利用机器学习算法进行数据分析与预测，进而构建能够准确反映设备物理特性和动态行为的数字虚拟模型；最后，通过数字孪生平台实现产品形态的可视化展示，并根据实际需求调整相关参数，为生产决策提供直观、准确的参考依据。

主权项：1.面向模具制造的数字孪生建模方法，其特征在于，所述方法的具体步骤包括：步骤Ⅰ、数据采集与传输：利用传感器技术，实时采集模具加工设备的运行状态数据，包括设备的振动频率、运行温度和工作压力；同时，监测并记录工作环境中的实时温度与湿度数据；收集原材料的相关数据，包括材质类型、硬度值和弹性模量；步骤Ⅱ、数据分析与机器学习预测：对采集到的各类数据进行预处理，包括数据清洗和归一化操作，以消除异常值和不同特征之间的量纲差异；利用四分位距IQR识别数据集中的异常值，具体算法为： 其中，为为上四分位数，下四分位数，定义异常值的上下限分别为： 表示数据数值的上限，表示数据数值的下限，将超出上下限的数据视为异常值，并进行删除；为了消除不同特征之间的量纲差异，采用数据归一化方法将数据映射到同一尺度上，具体算法为： 其中，为归一化后的值，为原始值，和分别为数据集中的最小值和最大值；利用机器学习算法，对预处理后的数据进行训练，以建立产品形态预测模型；将实时采集的数据输入训练好的预测模型中，通过模型运算得到孪生建模的产品形态预测数据，所述产品形态预测数据包括产品的物理结构和尺寸；步骤Ⅲ、构建数字孪生模型：基于输入数据，利用三维建模技术构建模具加工设备的数字虚拟模型，该模型准确反映设备的物理特性和动态行为；在虚拟模型中集成设备的运行模拟功能，以复现设备在实际生产中的工作状态；步骤Ⅳ、数字孪生建模与可视化展示：将预测的产品形态数据与数字孪生模型进行融合处理，生成具有真实感的三维可视化产品模型；通过数字孪生平台展示不同参数组合下的产品预测形态，使得生产人员能够直观地了解产品的外观和结构特点；根据实际需求，调整模具加工设备的运行状态数据、工作环境数据和原材料的相关数据，观察预测结果的三维模型变化趋势，为生产决策提供参考依据。

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