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申请/专利权人：北京航空航天大学;北京航空航天大学江西研究院

摘要：本发明属于数字孪生机床建模技术领域，提出了一种基于数字孪生技术的机床全生命周期优化方法。包括如下步骤：建立数控机床的数字孪生模型；建立数字孪生模型与现实数控机床的信息交互；结合实际加工数据与参数辨识算法，实时更新数字孪生模型的模型参数，验证其可信度；利用数字孪生技术进行虚拟加工模拟，对加工工艺参数进行优化；基于虚拟加工模拟收集的加工数据，对数字孪生模型进行结构优化，使其满足数控机床性能指标；采用不同加工工况下的数字孪生模型结构、加工数据、数控机床性能指标以及加工工艺参数完成数控机床全生命周期优化模型训练，实现数控机床结构和加工工艺参数自优化，为实际生产中数控机床的改进提供帮助。

主权项：1.一种基于数字孪生技术的机床全生命周期优化方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1、基于数控机床图纸建立几何模型、机械运动学模型、机械结构刚柔耦合模型和机电耦合模型，并联合得到数控机床的数字孪生模型；步骤S2、实现数控机床与数字孪生模型之间的信息交互；步骤S3、基于实时加工数据，采用参数辨识算法，对数字孪生模型的模型参数进行优化；步骤S4、采用优化后的数字孪生模型模拟加工工艺过程，收集加工数据，并判断加工质量是否满足加工需求；若满足，则执行步骤S7，若不满足，则执行步骤S5；步骤S5、优化加工工艺参数，并返回步骤S4，直至加工过程中加速度无法满足加工需求或数控机床与工件产生谐振；步骤S6、基于步骤S4中收集的所有加工数据和加工质量，量化加工需求对数控机床性能指标的要求，优化数字孪生模型的结构，并返回步骤S4；步骤S7、将步骤S1至步骤S6中的所有数字孪生模型、加工数据、加工工艺参数、加工工况和数控机床性能指标上传至云数据库，并训练数控机床全生命周期优化模型；步骤S8、采用训练好的数控机床全生命周期优化模型，实现数控机床的全生命周期优化；所述步骤S2中，通过多种数据采集设备将数控机床的加工数据传输至数字孪生模型，实现信息交互，所述数据采集设备采集的信息包括：振动、温度、速度、加速度、主轴电流；所述步骤S6中量化加工需求对数控机床性能指标的要求的方式为：根据所有加工数据和加工质量，分析数控机床的加工状态，建立在不同加工工况下，加工质量与加工状态的关系，对加工工况进行智能分析，建立不同加工工况与数控机床性能指标的关系，从而量化加工需求对数控机床性能指标的要求。

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