第四章數字孿生在智能制造產線中的應用與實踐

4.1智能產線數據流程管理

4.3數字孿生技術在智能產線中的應用

4.2數字孿生系統搭建第四章4.1智能產線數據流程管理4.1.1智能產線數據采集方案設計智能產線數據采集一般采用“內部數據讀取+外部數據采集”的方法。在內部數據讀取方面，可通過內部通訊協議，將機床、機器人等設備的數據傳輸至數據采集系統或數據處理設備中，通訊協議包括以太網、Modbus、CAN總線等工業(yè)標準。在外部數據采集方面，可通過安裝傳感器或其他數據采集設備在智能產線上，直接采集生產設備、物料流和環(huán)境等關鍵參數，如生產速度、溫度、濕度、壓力、物料位置等。結合數據采集軟件，通過合理選擇和配置傳感器設備，建立穩(wěn)定可靠的通訊連接，保障數據傳輸的實時性和可靠性，為智能產線提供準確的數據支持。(1)基于通訊協議的機床內部數據讀取

對于裝載FANUC系統的數控裝備，可基于FANUC系統提供的以太網接口和FOCAS函數庫，在PC端實現對數控車床的數據訪問和遠程控制。FOCAS函數庫提供了豐富的功能，在實際數據采集過程中，可采集必要的機床狀態(tài)數據和信號開關，例如伺服軸位置坐標、主軸轉速、卡爪信號、安全門開關信號等。此外，FOCAS函數庫支持使用C#編程語言，添加動態(tài)鏈接庫和相應的類文件，即可調用相關方法編寫數據采集功能。4.1智能產線數據流程管理(1)基于通訊協議的機床內部數據讀取

對于裝載西門子系統的數控裝備，可使用OPCUA通訊協議進行內部數據讀取。OPCUA包括服務器端和客戶端，服務器端發(fā)送加工過程、加工質量和報警信息等數據給一個或多個客戶端?？蛻舳送ㄟ^OPCUA設備驅動程序與服務器通信，讀取、寫入和監(jiān)控訂閱的項目，并進行存儲和處理。機床的通信原理如圖所示。4.1智能產線數據流程管理(1)基于通訊協議的機床內部數據讀取對于裝載科德數控系統系統的數控裝備，可通過TCP/IP協議的Socket接口與PC端進行通信，在此過程中，由機床端充當服務器端、PC端充當客戶端。4.1智能產線數據流程管理(1)基于通訊協議的機床內部數據讀取智能產線中的機器人支持標準I/O通信、總線通信和網絡通信。常見的網絡通信方式包括SOCKET、PCSDK、RMQ、RWS等。當機器人配備了PCInterface選項時，可以選擇PCSDK方式與機器人通信。PCSDK是一個動態(tài)的連接庫，PCSDK支持使用C#編程語言，調用對應的API函數即可與機器人建立連接并進行數據訪問。其通信流程圖如圖所示。4.1智能產線數據流程管理(1)基于傳感器的機床外部數據采集智能產線加工狀態(tài)的數據通常也可通過外部傳感器來進行采集，常用的傳感器包括溫度、濕度、壓力、位置、光電、接近、振動和氣體傳感器等，用于監(jiān)測環(huán)境、設備和產品狀態(tài)，確保生產過程的穩(wěn)定性、安全性和效率。4.1智能產線數據流程管理旋轉測力儀系統組成振動傳感器電流傳感器4.1智能產線數據流程管理4.1.2智能產線數據存儲與實時傳輸（1）智能產線數據存儲完成生產線設備數據采集后，需要將實時動態(tài)數據存儲和傳輸，為設備三維模型在虛擬場景下的運動提供數據來源。采用E-R（Entity-Relationship）模型設計生產線數據庫，并利用NHibernate插件和PhotonServer服務器搭建數據傳輸通道，設計的數字化生產線數據庫E-R模型如圖所示。4.1智能產線數據流程管理4.1.2智能產線數據存儲與實時傳輸（1）智能產線數據存儲在建立生產線數據庫的E-R模型后，需設計數據庫中的表格以實現對生產線數據的存儲和訪問，以面向對象的方式處理數據，并將采集到的實時生產線數據傳輸至數據庫，提高系統運行的實時性和流暢性，表所示為總訂單的數據庫表。列名字段描述數據類型約束Id編號int主鍵ProductionOrder訂單編號nvarchar

OperatorName操作人員nvarchar

PartType零件類型nvarchar

BatchNumber零件批次號nvarchar

PartsNumber零件數量int

DoneParts零件完成數量int

Assignment工裝分配nvarchar

ProcessingMethod加工方式nvarchar

ProcessingMachine加工機床nvarchar

ToolNumber刀具號nvarchar

OrderStatus訂單狀態(tài)nvarchar

4.1智能產線數據流程管理4.1.2智能產線數據存儲與實時傳輸（2）虛擬監(jiān)控系統與數據庫數據傳輸基于PhotonServer平臺，配置服務器端時，需要在項目解決方案中引用ExitGamesLibs.dll、Photon.SocketServer.dll、PhotonHostRuntimeInterfaces.dll三個動態(tài)鏈接庫，編寫服務器端類文件利用Photon引擎提供的API函數，最終生成程序集以完成服務器端的配置。同時，為了方便調試和錯誤信息的查看，在項目中還需引用log4net.dll和ExitGames.Logging.Log4Net.dll程序集，并完成日志輸出功能的配置。這樣設置后，服務器端便能夠實現與Unity3D客戶端之間的數據傳輸。4.1智能產線數據流程管理4.1.2智能產線數據存儲與實時傳輸（3）虛擬監(jiān)控系統與Unity3D數據傳輸在實現數據的存儲后，需要對數據進行實時傳輸?？紤]到虛擬監(jiān)控系統運行過程的流暢性和實時性，可采用NHibernate插件實現虛擬監(jiān)控系統與數據庫之間的數據傳輸。NHibernate是目前應用最廣泛的、開源的對象關系映射框架，可以把.NET中的類映射至數據庫表中，并且提供已經被封裝的API函數實現對數據庫的訪問操作，省去了人為編寫SQL語句這一繁瑣步驟，大大縮短了開發(fā)時間以及降低了開發(fā)難度，使開發(fā)者可以用操作對象的思維去操作數據庫。4.1智能產線數據流程管理4.1.3智能產線數據處理數據處理是指從原始數據中獲取有效信息的過程，主要包含數據去噪、數據規(guī)范化、數據集增強等內容。4.1智能產線數據流程管理4.1.3智能產線數據處理（1）數據去噪數據去噪分為硬去噪和軟去噪兩部分。硬去噪是指利用數據采集設備自身的去噪功能，而軟去噪則是通過統計分析、去噪算法等手段來提高數據的信噪比。常見的去噪方法包括3σ標準差去噪法、分箱去噪法、聚類分析法和異常值處理法等。以3σ標準差去噪為例，在數據采集過程中受到設備穩(wěn)定性和環(huán)境因素等影響，所采集的數據通常呈現出總體穩(wěn)定但局部數據突變的情況。4.1智能產線數據流程管理4.1.3智能產線數據處理（2）數據規(guī)范化數據規(guī)范化是數據預處理的一項重要步驟，旨在將不同特征之間的值范圍調整到相似的尺度或分布，以便更有效地進行數據分析和建模。這里我們使用Min-Max規(guī)范化：將原始數據線性變換到指定的范圍內，通常是[0,1]或者[-1,1]。具體轉換方式如式下：4.1智能產線數據流程管理4.1.3智能產線數據處理（3）數據集增強通過數據驅動的方法實現零件加工輪廓精度預測對數據本身的質量和數量都有較高的要求。數據集增強就是在原始數據樣本集量較小的情況下可以通過在原始數據集的基礎上創(chuàng)建新的數據并添加到訓練集中來實現對樣本數據集的擴充。這里采用了一種基于滑動窗口的數據集增強方法。該數據集增強的原理，彩色部分為包含切削力、振動、電流三類多通道的原始數據樣本；圖中虛線框表示寬度為w的數據增強滑動窗口。4.2數字孿生系統搭建數字孿生系統的搭建主要包括建模、仿真和控制三個關鍵部分。建模階段利用高擬實性建模技術構建數字孿生對象的模型；仿真階段基于虛擬模型運用高度仿真技術模擬物理對象的狀態(tài)；而控制階段包括“以虛映實”和“以虛控實”兩個方面，前者通過仿真技術對數字孿生車間進行數據采集與再現，實現物理對象狀態(tài)在信息控件中的實時映射；后者則利用虛擬模型與數字孿生車間數據融合，實現對物理對象狀態(tài)的優(yōu)化控制。4.2數字孿生系統搭建4.2.1數字孿生系統模型建立產線生產制造涵蓋了產品、過程和資源等三個核心部分，每個部分都扮演著至關重要的角色。產品代表了生產的最終目標和實體，是生產活動的核心；過程管理則負責確保生產流程的順暢進行，包括計劃、調度、監(jiān)控和優(yōu)化；而資源則包括各種設備、人力、原材料等，是支撐生產過程的基礎。在智能產線數字孿生系統中，模型需要全面涵蓋這三個部分，以實現對生產過程的全面仿真和管理。具體而言，模型應包括產品模型，以描述產品的設計特性和生產要求；產線資源模型，用于模擬和優(yōu)化生產線上的設備、人員和物料等資源的使用情況；以及生產管理模型，用于監(jiān)控和管理生產過程中的各項指標，實現生產計劃的執(zhí)行和效率的提升。通過綜合考慮和建模這三個部分，智能產線數字孿生系統能夠更全面、準確地反映實際生產現場的情況，為生產決策和優(yōu)化提供可靠支持。4.2數字孿生系統搭建4.2.1數字孿生系統模型建立（1）生產線硬件單元模型建立智能產線的模型建立主要包括了產品模型和產線資源模型。產品和資源模型是實現智能產線系統管理的基礎，對模型的管理能夠保證整個智能產線全生命周期下數據的唯一性，也是保證數字孿生技術應用有效性的關鍵。4.2數字孿生系統搭建4.2.1數字孿生系統模型建立（2）生產線運動邏輯模型建立數字孿生生產線的運動邏輯模型的建立是實現生產線仿真和優(yōu)化的關鍵步驟之一，也是建立智能產線生產管理模型的基礎。圖為建立數字孿生生產線的運動邏輯模型示例，包括生產線分析與數據收集、定義運動邏輯、編寫運動控制程序、與EMS管控系統建立聯系等環(huán)節(jié)。4.2數字孿生系統搭建4.2.1數字孿生系統模型建立（2）生產線運動邏輯模型建立①生產線分析與數據收集詳細分析生產線的結構、設備布局和運動特性。收集生產線相關的數據，包括設備的尺寸、速度、加速度等參數，以及生產過程中的約束條件。②定義運動邏輯根據生產線的實際情況，定義各個設備的運動邏輯，包括啟動、停止、轉向以及工序等。考慮設備之間的協調和同步關系，確保生產線運行的順暢和效率。4.2數字孿生系統搭建4.2.2數字孿生仿真引擎實現框架軟件架構的布置對于數字孿生仿真引擎的部署尤為重要，軟件架構通常包括數據層、模型層和計算交互層等主要組成部分，各部分的整合和協作構成了數字孿生系統的核心功能。根據系統功能模塊的總體方案給出數字孿生仿真引擎的部署方案如圖所示。4.2數字孿生系統搭建4.2.2數字孿生仿真引擎實現框架以下是一個簡單的示例，以Unity作為產線孿生體載體，說明如何建立物理產線與虛擬產線之間實現信息交互，并驅動虛擬產線運作：①數據采集與傳輸。在實際車間中安裝傳感器和數據采集設備，用于采集實時的生產數據，如設備運行狀態(tài)、生產工藝參數、物料流動情況等。將采集到的實時數據通過TCP/IP通訊協議傳輸至Unity環(huán)境中。②數據處理與解析。在Unity中編寫數據解析模塊，用于接收、解析和處理實時數據流，將解析后的數據轉換成Unity可用的格式，以便后續(xù)的場景展示和交互操作。③實時數據展示與交互。將解析后的實時數據應用到數字孿生模型中，根據各個硬件單元所定義的運動邏輯，實時更新模型的狀態(tài)和參數。例如，機床各軸數據，機器人各關節(jié)臂數據等。4.2數字孿生系統搭建4.2.3數字孿生車間數據融合數字孿生車間數據融合是指將來自不同數據源和不同類型的數據進行整合和統一處理，以創(chuàng)建全面而準確的數字孿生車間模型。這種融合可以包括各種類型的數據，如實時傳感器數據、生產計劃數據、設備狀態(tài)數據、工藝參數數據等，來自不同來源的數據可能具有不同的格式、精度和時間分辨率。因此，數據融合的目標是通過合并和轉換這些數據，使其能夠在數字孿生車間模型中無縫地協同工作，提供更全面、準確和可靠的信息支持。數字孿生數據融合通常應用于智能制造產線的加工過程，主要包括了生產線加工自適應調整、生產線布局與節(jié)拍優(yōu)化等。4.2數字孿生系統搭建4.2.3數字孿生車間數據融合（1）生產線加工自適應調整實際加工中，因為設備、環(huán)境等因素，產品的加工質量會有所差異。生產線長時間的運作，設備狀態(tài)的改變會對加工質量有所影響，最終導致每一批加工的產品的合格率都有所不同。利用數字孿生數據融合技術，模擬加工設備、工藝流程和生產環(huán)境，為實際生產線加工提供預測和優(yōu)化。4.2數字孿生系統搭建4.2.3數字孿生車間數據融合（2）生產線布局與節(jié)拍優(yōu)化在智能制造生產線的生產作業(yè)計劃問題中存在著兩種類型的次序關系,既每臺機器上的工序優(yōu)先級順序和每個作業(yè)工序的優(yōu)先級先后約束。圖為生產線調度優(yōu)化邏輯模型，以生產線產能最大化、設備利用率等作為優(yōu)化目標，利用調度算法與優(yōu)化技術自動調配資源，提高產線效率、靈活性，并通過數字孿生模型搭建環(huán)境驗證方案效能。4.2數字孿生系統搭建4.2.4數字孿生系統建立通過對產線分析，完成虛擬模型的建立與各模塊的配置，最終實現的智能制造單元數字孿生系統。4.2數字孿生系統搭建4.2.4數字孿生系統建立系統的主要功能可分為實時監(jiān)控、離線仿真、單元評估、VR功能四個部分。4.2數字孿生系統搭建4.2.4數字孿生系統建立（2）離線仿真模塊離線仿真分為兩種，一種是產線的離線數據，也稱為歷史數據，通常是保存在數據庫中，或者以Txt以及Xml文件形式進行存儲。數字孿生系統利用離線數據可對產線的運行進行歷史性動態(tài)還原；另一種是應用于教學的示教操作，例如對物料機器人、倉庫以及車床的單一操作。4.2數字孿生系統搭建4.2.4數字孿生系統建立（3）單元評估服務模塊單元評估服務主要涵蓋設備監(jiān)控評估和KPI評估，通過數字孿生引擎中的數據結合算法模型進行計算分析，為數字孿生系統KPI評估界面。4.2數字孿生系統搭建4.2.4數字孿生系統建立（3）VR功能模塊VR功能指利用HTCVive實現虛擬制造單元的VR技術，提供車間漫游功能和通過手柄交互獲取設備信息的功能。數字孿生系統連接外部VR設備，顯示第一視角漫游狀態(tài)。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.1基于數字孿生的過程監(jiān)控（1）熱誤差預測國內外對主軸熱誤差開展了大量研究，建立了各種類型的熱誤差模型，可大體分為兩類：機理驅動模型和數據驅動模型。機理驅動模型需研究主軸運行過程中的摩擦產熱以及與功能部件、環(huán)境的交換熱情況，基于傳熱機理、彈性變形理論等建立主軸熱誤差模型。其優(yōu)勢在于能夠從機理角度解釋主軸的熱誤差形成原因及變化規(guī)律，建立的熱誤差模型也更具通用性。但該方法需要較高的理論基礎，且需考慮環(huán)境、冷卻、材料屬性等諸多因素，實施難度相對較大。與之相對的，數據驅動模型無需探明主軸變形機理，基于系列熱特性實驗，直接建立溫度與主軸熱變形的回歸模型。其中，多元線性回歸、支持向量機、神經網絡等回歸算法在數據驅動建模中被廣泛使用。利用數學孿生模型，結合熱誤差建模技術，可實現機床熱誤差的實時預測。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.1基于數字孿生的過程監(jiān)控（1）熱誤差預測以直線軸X軸作為研究對象，直線軸由絲杠螺母、滑塊等結構組成，其發(fā)熱特點決定其熱變形方向主要沿其運動方向。通過驅動X軸往復運動模擬實際加工中的X軸運動升溫過程進行多組實驗。在后續(xù)的熱誤差建模和誤差預測中，將實驗部分組測量的溫度數據和誤差數據用于建模，對新工況下的熱誤差進行預測。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.1基于數字孿生的過程監(jiān)控（1）熱誤差預測直線軸位移測量采用激光干涉儀，溫度測量采用PT100熱電阻溫度傳感器。測量時，各軸的測點布置如圖。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.1基于數字孿生的過程監(jiān)控（1）熱誤差預測進給軸的熱誤差可認為是幾何誤差與熱誤差的復合誤差，同時與溫度和運動軸的位置相關。直線軸不同運動位置熱誤差不同，需要同時建立測量全行程內共多點處熱變形與各個溫度點的函數關系，匯總得到整個行程內的直線軸的熱誤差模型。為了預測進給軸各個運動位置的熱誤差，首先需要對各點的熱誤差數據分別聚類，聚類結果如表。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.1基于數字孿生的過程監(jiān)控（1）熱誤差預測分別以表中篩選的溫度敏感點，基于多元線性回歸算法對X軸的熱誤差建模，可獲得各個位置處熱變形與溫度的表達式，以實驗4中的溫度敏感點溫度為模型輸入變量，通過回歸模型預測實驗4中的各點的熱變形，對比實際測量結果如圖所示，預測指標如表所示。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.1基于數字孿生的過程監(jiān)控（2）加工精度預測加工精度預測是指在制造加工過程中，根據已知的加工參數、材料性質、機器設備情況等信息，利用數學模型、統計學方法或機器學習技術等，對加工零件的最終精度進行估計或預測的過程。航發(fā)葉片銑削加工精度主要包括輪廓精度和表面完整性。在機床性能良好和加工狀態(tài)穩(wěn)定的條件下，加工輪廓精度主要受機床伺服跟隨誤差的影響，而表面質量主要受銑削加工的工藝參數影響。由于影響加工精度的因素眾多，且各個影響因素之間的關系難以探究明確，采用理論建模只能基于簡化條件、選擇少量因素進行映射關系的建立，且存在過程十分繁雜、結果不易驗證等問題。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.1基于數字孿生的過程監(jiān)控（2）加工精度預測4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.1基于數字孿生的過程監(jiān)控（2）加工精度預測將處理好的實驗數據集輸入加工精度預測模型分別對18組工況的葉片加工輪廓誤差進行預測，圖為模型在測試樣本集中某一樣本不同輪廓點的測量輪廓誤差值和預測的輪廓誤差值對比圖，其中紅色部分為葉片銑削加工后測量的輪廓誤差值，藍色部分為輪廓精度預測模型預測的輪廓誤差值。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.1基于數字孿生的過程監(jiān)控（2）加工精度預測表為模型測試結果，本次模型在測試集上測試的最大估計誤差為56μm，最小估計誤差為0μm，預測誤差在0~10μm范圍內占比為89.36%，預測誤差在11~20μm范圍內占比6.29%，預測誤差在21~35μm范圍內，占比為3.17%，預測誤差在35~56μm范圍內，占比為1.18%。由此表明，該輪廓精度預測模型能夠實現對葉片銑削加工的輪廓精度進行預測，但模型預測的準確率有待提高。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.1基于數字孿生的過程監(jiān)控（3）表面粗糙度預測表面粗糙度是指加工零件表面的不平整程度，它直接影響著產品的外觀質量、功能性能以及與其他零部件的匹配度。通過數字孿生技術，結合實時采集到的主軸振動、切削力大小、負載電流等參數數據，可以實現對加工零件表面粗糙度的智能預測和控制，幫助調整加工參數以優(yōu)化產品表面質量，表面粗糙度預測流程如圖所示。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.1基于數字孿生的過程監(jiān)控（3）表面粗糙度預測首先進行切削加工工藝參數和加工狀態(tài)參數采集；其次是對采集的數據進行數據處理，數據主要是進行數據增強處理。數據處理好后按照隨機抽樣原則將數據集分為訓練集、驗證集和測試集；最后搭建機器學習的神經網絡模型，通過訓練數據集和驗證數據集對模型的參數進行估計和優(yōu)化，最終選擇在測試數據集上表現最好的模型作為表面粗糙度的預測模型。本部分主要是通過表面粗糙度預測模型對18組工況下的葉片表面粗糙度進行預測，線性模型與神經網絡預測模型預測結果分別如圖。由表中的預測結果可知，回歸模型預測準確率最高為93.41%，最低為77.08%，準確率波動范圍較大，模型預測穩(wěn)定性較差；而神經網絡預測模型預測準確率91%~95%之間，整體結果較好，由此說明建立的預測模型可以對葉片加工的表面粗糙度進行預測，對指導加工工藝參數調整和提高加工質量具有重要參考價值。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.1基于數字孿生的過程監(jiān)控（3）表面粗糙度預測4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.2基于數字孿生技術的工藝優(yōu)化數字孿生技術在工藝優(yōu)化中扮演著相當重要的角色，特別是在實時監(jiān)測和調整切削參數方面。通過傳感器實時采集切削過程中的各項參數，如切削速度、進給速度、刀具窘損程度等數據，并將其反映在數字孿生模型中，工程師可以獲得對加工過程的高度精確的實時反饋，從而能夠快速響應變化，及時采取措施以保證加工過程的穩(wěn)定性和優(yōu)質性。此外，數字孿生技術還能夠提供歷史數據的回顧和分析，幫助工程師優(yōu)化切削參數的設定。通過分析歷史數據和實時監(jiān)測，模型可以預測一系列關鍵指標，如刀具壽命、切削穩(wěn)定性、工件表面質量等，這些指標對于加工過程的穩(wěn)定性和質量至關重要。如果模型檢測到潛在問題或異常情況的跡象，它可以提前發(fā)出警報，使工程師能夠及時采取預防性措施。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.2基于數字孿生技術的工藝優(yōu)化參考航發(fā)葉片加工工藝參數調整策略，提出了一種基于材料去除量的工藝參數調整方法。調整框架由宏觀層、數字層和算法層構成。宏觀層涉及實驗設備、檢測設備、刀具以及實驗材料等不變因素。數字層形成閉環(huán)流程，處理靜態(tài)與動態(tài)數據，并依據材料去除量調整工藝參數，確保加工穩(wěn)定。算法層則建立材料去除量估計模型，提供數據訓練、測試和驗證。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.2基于數字孿生技術的工藝優(yōu)化基于得到的材料去除量預估模型，根據模型對不同工況測量點的精準預測，均勻輸出不同工況下局部材料去除量的預測分布情況，如圖所示為不同工藝參數組合實驗一中局部測量點材料去除量的預測值分布圖，圖中材料去除量的波動趨勢明顯。在(a)圖的各組工況中，切削深度都為0.2mm，隨著進給率以及主軸轉速的提高，其材料去除量的波動變化逐漸減小。(a)切削深度0.2mm (b)切削深度0.3mm (c)切削深度0.5mm4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.2基于數字孿生技術的工藝優(yōu)化圖展示了預測模型對多工況組合實驗二中局部測量點材料去除量分布的預測結果。該實驗組表明在相同切深的精加工過程中不同工況下材料去除量的局部分布情況。在(a)圖中，數據的變化較為顯著，尤其是在前5組實驗中，隨著轉速和進給率的提高，數據呈現出逐漸趨于平穩(wěn)的變化趨勢。而在(b)圖中，數據變化趨勢相對較小，隨著主軸轉速的提高，其變化趨勢更加穩(wěn)定。通過對不同工況的數據分析可以發(fā)現，提高主軸的轉速和進給率能夠增加銑削過程中刀具材料去除的穩(wěn)定性。(a)第1至7組工況 (b)第8至14組工況4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.2基于數字孿生技術的工藝優(yōu)化在仿真平臺中建立五軸機床模型，根據機床各個軸的運動范圍進行行程極限設置，如圖所示。根據實際加工情況設置刀具的直徑、刃長、刀柄實際尺寸和刀具與刀柄的夾持長度等。然后參考實際加工中毛坯的尺寸進行毛坯設置，并定義毛坯頂部中心為加工原點。在仿真前設置好碰撞檢查，對象為刀柄與工件以及刀具與工作臺。最后導入各個工序的NC程序進行數控仿真，結果如圖所示。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.2基于數字孿生技術的工藝優(yōu)化以構建的加工與檢測系統作為實驗平臺，進行數據傳輸和加工狀態(tài)監(jiān)控。本次實驗使用兩個實驗樣件分別進行實驗1與實驗2的實際銑削驗證，其實驗參數如表所示。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.2基于數字孿生技術的工藝優(yōu)化按照工藝參數表，分別進行實驗1與實驗2仿真加工，在葉片型面上均勻選取4個截面進行測量，輸出各個截面葉盆、葉背、前緣和后緣實測值與理論模型的對比測量結果，部分如圖所示。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.2基于數字孿生技術的工藝優(yōu)化從總的來講，盡管該組的測量結果在工藝要求以內,但從銑削加工的準確性來看,該組工藝參數去料不穩(wěn)定,且銑削精度略差。四個截面的葉盆、葉背、前緣和后緣的最大偏差與最小偏差的分布圖，從圖中可知最大偏差均不超過10μm，最小偏差不低于-1um。從折線分布來看，葉盆葉背的最大最小偏差分布平穩(wěn)，而前緣后緣的偏差變化趨勢明顯一些。從總的來講，該組工藝參數去料十分穩(wěn)定，銑削精度高，且上下偏差均在工藝要求以內，符合葉片的加工要求。4.3數字孿生技術在智能產線中的應用4.3.2基于