[发明专利]基于数字孪生的剐削工艺参数动态调控方法、系统及装置

说明书

本公开提供基于数字孪生的剐削工艺参数动态调控方法、系统及装置，涉及智能制造技术领域，进一步涉及大数据技术领域。基于数字孪生的剐削工艺参数动态调控方法，包括：构建热力耦合数字孪生模型；获取剐削加工工艺数据和剐削力热数据；对热力耦合数字孪生模型进行降阶表征，得到映射关系模型；通过映射关系模型对工艺参数进行动态预测；实现剐削加工过程的剐削工艺参数动态调控；还提供了一种基于数字孪生的剐削工艺参数动态调控系统；还提供了一种基于数字孪生的剐削工艺参数动态调控装置；还提供了一种计算机可读存储介质。

技术领域

本公开涉及智能制造技术领域，进一步涉及大数据技术领域，尤其涉及基于数字孪生的剐削工艺参数动态调控方法、系统及装置和计算机可读存储介质。

背景技术

随着智能制造技术的不断深入与数字孪生技术的不断发展，制造车间信息—物理世界的交互推动了车间智能化。其中，数字孪生技术实现了物理实体在数字空间的精准映射，其贯穿于设备的全生命周期，并可借助模型反馈制造过程完成优化设计、调试与运维。同时，数字孪生技术为数据的有效采集，在剐削加工过程中，合理优化运行参数对降低加工能耗、减少加工成本、提高加工效率和保证加工质量具有重要意义。为保证最终产品精度满足设计要求，如何获得一种剐削工艺参数动态调控方法来减少人工经验依赖性并提高工艺稳定性，成为设计人员不断寻求解决的难题。

发明内容

(一)要解决的技术问题

基于上述问题，本公开提供了一种基于数字孪生的剐削工艺参数动态调控方法、系统及装置和计算机可读存储介质，以缓解现有技术中剐削工艺参数不能动态调控等技术问题。

(二)技术方案

根据本公开的一方面，提供了一种基于数字孪生的剐削工艺参数动态调控方法，包括：

根据剐削加工工艺机理及剐削加工工艺经验数据构建所述剐削加工的热力耦合数字孪生模型；

通过物理空间监测、仿真及计算获取剐削加工工艺数据和剐削力热数据；

采用主成分分析法对所述热力耦合数字孪生模型进行降阶表征，并通过所述剐削加工工艺数据与所述剐削力热数据得到映射关系模型；

通过所述映射关系模型对当前物理空间的工艺参数进行动态预测，得到预测结果；以及

根据所述预测结果采用启发式算法对剐削加工工艺参数进行多目标优化，得到优化结果；将所述优化结果发送给所述当前物理空间的剐削加工执行系统进行执行，实现剐削加工过程的剐削工艺参数动态调控。

在本公开实施例中，所述根据所述剐削加工工艺数据与所述剐削力热数据构建所述剐削加工的热力耦合数字孪生模型包括：

将切削刃划分为微段刃，进而建立所述微段刃的剐削力解析模型；

将切削刃划分为微段齿，进而建立所述微段齿的剐削温度解析模型；

根据切削刃实际参与加工待加工齿面的切削刃长度进行建立切削刃实际参与加工的时变模型；以及

将所述剐削力解析模型、所述剐削温度解析模型及所述时变模型进行耦合得到热力耦合数字孪生模型。

在本公开实施例中，所述映射关系模型能够通过输入参数输出剐削力与剐削温度，所述输入参数包括剐削工艺参数和剐削时间。

在本公开实施例中，所述通过所述映射关系模型对当前物理空间的工艺参数进行动态预测，得到预测结果包括：

采用深度学习算法对计算数据、仿真数据和实测数据进行训练，建立剐削参数与单位范围内的剐削力、剐削温度的最大值、均值、均方根的映射关系模型，实现剐削力和剐削温度的动态预测。

在本公开实施例中，所述根据所述预测结果采用启发式算法对剐削加工工艺参数进行多目标优化包括：