哈尔滨理工大学学报杂志投稿格式参考范文：数字孪生在精密和超精密制造领域的应用

　　0 引言

　　随着现代工业的飞速发展，机械制造行业对零部件的精度和质量要求不断提高。精密和超精密加工技术凭借着高精度、高效率和高可靠性的特点，成为推动国家尖端技术突破和提升国防工业先进竞争力的关键因素。该技术作为现代机械制造的核心技术之一，不仅能提升产品的性能和质量，还能满足复杂工况下的多样化需求，广泛应用于航空航天、光学、机械、电子、生物医学等各个领域。然而，精密和超精密加工技术也面临着诸多挑战，由于材料特性、刀具磨损、热效应等因素的影响，加工误差难以避免，因此，急需开发更先进的设备和工艺，朝着更高精度和更高效率方向发展，以应对未来更复杂的加工任务。

　　数字孪生技术作为先进制造领域的一项新兴技术，近年来越来越受到广泛的关注。凭借着其独特的优势，在精密和超精密加工领域正逐渐呈现出巨大的潜力。数字孪生技术通过构建与物理实体高度一致的虚拟模型，并对虚拟模型监控和分析，能够实现产品整个生命周期的仿真、优化和控制，从而大大增强了制造过程的可视化、智能性和精度。因此，构建高保真和计算高效计算的数字孪生模型是实现精密和超精密加工实时和自适应控制的关键解决方案。目前，越来越多的学者在精密和超精密领域开展了基于数字孪生技术的研究，重点关注其在实时监控关键加工参数方面的应用，如温度、振动、切削力等。本文在简要介绍数字孪生技术概述的基础上，分析数字孪生技术在精密和超精密加工领域的优势，并进一步介绍其应用现状，并对其未来的发展方向进行展望。

　　1 数字孪生技术概述

　　数字孪生概念最早由美国国家航空航天局(NASA)于 2010 年提出。最初，NASA 将其应用于航天器的虚拟模型，以便实时监控和模拟航天器的状态和表现。数字孪生是通过数学模型和实际物体之间的实时数据交互和反馈，实现对实际物体的精确仿真、检测和控制。其核心在于通过整合传感器数据和信息融合技术，构建物理实体的虚拟副本，从而提升系统的准确性和功能。

　　虚拟模型是数字孪生技术区别于其他技术的关键，是实现虚实交互的基础。将物理实体的几何尺寸、材料属性等参数赋予虚拟模型，历史工作数据驱动虚拟模型的仿真，实现对物理实体实际工作状态的控制、优化和预测。

　　数字孪生在设计仿真优化、运行监控、预测性维护等方面具有卓越的性能，已广泛应用于工业生产、智慧城市、智慧医疗等领域。随着其技术的不断成熟，数字孪生正逐渐成为各行业数字化转型发展的重要驱动力。

　　2 在精密和超精密领域应用数字孪生技术的优势

　　精密和超精密加工对工件材料、加工设备、工具、环境等方面有极高的要求，必须保证稳定的湿度、温度和空气质量。精密加工的尺寸精度通常控制在微米级，表面粗糙度也需要控制在较低水平，超精密加工的精度要求通常在纳米级，对于表面粗糙度的要求则更为严格。这些精度要求和加工条件是通过精密设备、传感器、伺服系统、数控技术和先进的计算机技术的综合应用来实现的。

　　精密和超精密加工的高度复杂性制约了整个制造过程的优化。传统的质量检测和维护手段难以满足高质量的要求，导致潜在问题无法被及时发现和解决。此外，原材料的特殊性对制造过程中的材料选择和加工工艺提出了更高的挑战。这些因素构成了精密和超精密加工领域的技术瓶颈，制约了该领域的持续发展。同时，传统制造过程中涉及到的海量数据和信息难以有效流通，无法利用数字化技术进行实时监控和调整，影响了产品质量。

　　传统制造方法在面对精密和超精密加工的高精度、高质量和高灵活性的要求时，在工艺优化、质量控制和实时监控等方面存在一定的局限性。传统的机器学习优化方法通常通过离线训练进行建模，在实际应用中可能存在延迟，对实时数据的处理能力较弱，不能实现实时在线控制。数字孪生技术通过构建物理实体的虚拟模型，能够实时获取物理对象的状态数据，并与虚拟模型同步更新，提供即时的反馈和预测。因此，数字孪生技术为精密和超精密领域带来了巨大的优势，它通过虚拟模型实时数据分析和全面的系统优化，提高了制造过程中的智能化和准确性。

　　3 数字孪生在精密和超精密领域的应用

　　在精密和超精密加工中，加工参数(如力、振动、刀具状态和表面光洁度)的智能控制对提升产品质量至关重要。本节从建模方法、精密设备设计、过程监控与优化、预测性维护和质量预测与控制等方面，探讨数字孪生技术在精密与超精密加工领域的应用。

　　3.1 数字孪生建模方法

　　传统数字孪生建模方法通常缺乏自适应性以及对加工过程的详细建模能力，将仿生学原理与数字孪生建模方法结合创建的数字孪生仿生模型(digital twin mimic model, DTMM)能够从几何、行为和上下文 3 个方面模拟物理加工过程。此外，DTMM 具有自适应变化特性，可以在加工过程中动态反映工件几何和物理属性的变化。在以某型号导弹空气舵为案例的验证中，DTMM 展现了其实时监控、预测和优化加工过程的能力，显著提升了加工质量和决策支持能力。以往数字孪生模型通常是基于理想模型设计的，这些模型主要关注物理实体的宏观特征，而忽略了导致性能变化的微观几何特征。通过引入测量点云数据构建数字孪生模型，将测量的点云数据与有限元数据叠加到一个理想模型中，创建了一个通用的数字孪生模型，该模型涵盖了零件生命周期中的多种信息，确保模型更加全面和准确。

　　发动机叶片作为飞机发动机的核心零件，具有复杂的几何结构和高性能要求，因此传统的数字孪生建模方法难以满足其高精度和实时性方面的需求。基于改进麻雀搜索算法(SSA)的自适应 B 样条曲线拟合方法，利用集成改进的 SSA，解决了内部节点向量配置问题，并增强了位置更新功能，显著提高了拟合精度和全局搜索能力。此研究为航空发动机叶片制造中数字孪生环境的高精度和实时性要求提供了高效的解决方案。精密微结构是航空航天、电子、机械等各种工业产品的重要组成部分，其性能对产品的整体性能有着巨大影响。目前的研究主要集中于宏观尺度的数字孪生建模，而忽略了精度和性能难以测量的精密微结构。将数字孪生模型分为几何数字孪生模型(GDT)和物理数字孪生模型(PDT)两层架构。通过误差建模和虚拟装配构建 GDT，在此基础上，考虑通过结构内部物理属性的线性和非线性响应构建 PDT，能够解决精密微结构在几何精度和性能上的表征难题。

　　3.2 基于数字孪生的精密设备设计

　　随着零件加工精度的要求越来越复杂，其关键在于精密和超精密加工设备的结构设计，如轴承、导轨和刀具等。设备本身的金属组件表面公差以及装配间隙等多种因素，对于精密和超精密设备的性能具有重要影响。轴承是精密和超精密加工设备的重要组成部分，其性能直接影响设备的运动精度和稳定性。采用多尺度建模与分析为核心的数字孪生方法，可以模拟空气静压轴承导轨的机械设计、直接驱动与控制、动力学调谐及整个机电系统集成。通过这一方法，可以在运行过程中预测并评估所设计的空气静压轴承导轨的性能，从而帮助研发工程师进行产品迭代和设计优化。

　　此方法有助于揭示在宏观、中观和微纳米尺度上关键设计因素之间的内在复杂关系及其对导轨系统性能的集体影响，并为未来的空气轴承导轨和主轴系统开发了一种前瞻性的设计方法和分析路径。在高精度加工、微细加工及高速切削等领域中，主轴的稳定性和动态响应至关重要。基于半物理仿真模型的电动主轴驱动系统电流滞后控制设计方法，其中设计的控制系统可以方便地部署到数字信号处理芯片上。利用构建的电动主轴数字孪生模型，可以减少实际物理实体的成本和破坏性测试的浪费。此外，数字孪生技术可以直接建立电动主轴的全生命周期，便于相关科研人员进行后续的故障诊断和预测工作。

　　3.3 基于数字孪生的过程监控与优化

　　数字孪生技术可以将物理实体或系统化的数字化模型与实时数据相连接，可以在虚拟空间映射物理实体的加工过程，为精密和超精密加工提供了实时监控、预测和优化能力。本节将从力控制、振动控制、误差预测与补偿等方面探讨数字孪生在精密与超精密加工中的过程监控与优化应用。

　　夹紧力和切削力控制是保证加工质量、加工精度、设备稳定性和减小刀具磨损的重要因素。合适的夹紧力控制能够避免工件变形、减小振动、提高加工效率、优化表面质量。通过构建夹紧系统的全要素信息模型，以集成夹紧过程中的动态数据，并基于有限元仿真和深度神经网络算法构建虚拟空间模型，实现了物理空间与虚拟空间的双向映射。该研究通过控制薄壁件的夹紧力，可以提高加工精度并减少加工变形。在精密和超精密加工中，过大的切削力会导致刀具磨损加剧或断裂，过小的切削力会影响加工精度和表面质量。当切削条件发生快速变化时，传统的自适应控制方法往往无法及时调整控制策略，从而导致响应延迟。通过卡尔曼滤波器基于进给驱动电流间接测量切削力，并结合虚拟加工模型进行仿真和优化。将数字孪生技术与自适应控制算法相结合，实现了切削力的约束控制，提高了系统的稳健性和效率。

　　薄壁零件广泛应用于航空航天、汽车、精密仪器和电子产品等领域。这类零件刚性低，导致在加工过程中工件和刀具之间容易产生相对振动，从而使得工件表面形成振纹和变形，严重影响加工的质量。现有学者提出将数字孪生模型分为切削参数优化子模型和颤振检测子模型，分别基于实时稳定叶瓣图(SLD)优化切削参数及融合多种传感器信号(振动、力和声音)识别颤振状态。实验验证表明，与传统静态 SLD 方法相比，该模型能更有效地抑制颤振，优化切削过程，减少加工缺陷。针对薄壁零件在加工过程中所产生的时变信息，将工件分为常量子结构和移除材料子结构，结合有限元分析与结构动态修改方法，在混合坐标空间中耦合两者，可以构建低阶模型并表征整体薄壁件的动态特性。

　　实验结果表明，该动态信息更新方法在精度和计算效率方面显著提高。在铣削颤振状态检测方面，通过处理加速度信号构建虚拟数字孪生加工系统，并利用人工智能算法识别铣削加工中的颤振状态。并利用深度学习技术与数据驱动方法实现特征提取与分类，最终在分类颤振状态方面取得了 94.04% 的平均准确率。针对薄壁零件加工变形预测问题，构建了物理铣削层、孪生数据层、虚拟铣削层和变形预测层的数字孪生框架，结合 PSO-LSTM 深度学习模型预测加工过程中的变形，实验结果表明，该方法在薄壁零件加工中的变形预测精度达到了 96.1%。

　　在精密和超精密加工中，工具磨损、机床热变形、振动等因素都会引起加工误差。通过实时误差补偿，系统能够根据误差模型自动修正加工路径，确保切削工具以最佳的角度和轨迹对工件进行加工，保证加工过程的稳定性和一致性。通过构建虚实结合的数控机床数字孪生模型，可以利用传感器融合技术进行实时数据的采集和处理，支持加工状态监测、误差补偿和能耗分析等功能。在加工试验中，显著提高了涡轮叶片的加工精度和效率。加工中随着刀具磨损的加剧，刀具与工件接触区域的应力分布变得不均匀，导致加工表面误差累积，极大地影响了加工质量。

　　结合有限元方法与遗传算法，构建加工误差预测模型和智能控制迭代优化模型，重点考虑了刀具磨损对切削接触面积及切削力的影响，并与传统加工方法实验对比，结果表明该方法显著提高了加工精度。在低刚度薄壁零件的端铣加工中，通过轻量化数字孪生技术实时监控加工过程中由切削力引起的工件变形，预测三维形变，并通过自动调整刀具路径进行误差补偿，以提高加工精度和稳定性。手机显示屏的导光板通常采用压电陶瓷微冲压技术进行加工。通过新颖的交错冲孔方式和分层优化方法，协调冲压过程参数和系统控制参数，将微点的直径误差从 2.226μm 降低到 0.396μm。此研究为微结构阵列超精密加工提供了新的方法。加工中的跟踪误差会影响加工质量，通过集成 G 代码解释器和深度学习模型的系统，利用 TCN-BiLSTM 模型可以预测超精密加工设备 X 轴和 Y 轴的跟踪误差研究展示了数字孪生技术在提高超精密加工精度中的应用潜力。

　　热误差已经成为高精度机床的主要误差源。因此，通过合理的热误差补偿技术对提高加工的精度和稳定性十分重要。结合长短期记忆神经网络(LSTM)和贝叶斯优化算法构建一种自学习热误差预测模型。该模型可以通过优化超参数显著提高预测精度和鲁棒性，实时校正加工指令。运动轴和主轴是数控机床核心组成部分。将数字孪生技术与时变误差预测与补偿方法结合，可以解决由运动轴热膨胀和环境温度影响的加工精度问题，实验表明，该方法在孔距误差预测方面误差范围仅为 - 0.2~2.6μm，且通过实时误差补偿，将孔距误差波动范围减少了 69.19%。

　　当前的热误差预测模型大多侧重于时间特性，忽视了空间位置的影响。利用 IFSTGCN 模型捕捉热误差的全局和局部时空依赖性，集成双向时空卷积网络(BTCN)和动态时间规整(DTW)算法，可以提高热误差预测的准确性和鲁棒性。传统方法在小样本数据下的热误差预测精度差，通过时间记忆门和时空融合门提取热误差的时空特性，提出了时空交互网络(STIIN)与数字孪生技术的小样本热误差预测与补偿方法，实验表明，该方法在预测准确率上优于现有模型(预测精度达到 97.52%)。

　　3.4 基于数字孪生的质量预测与控制

　　表面粗糙度的加工质量决定了其耐腐蚀性，耐磨性和装配精度。数字孪生技术能实时监控和预测加工过程中表面粗糙度的变化，实时模拟零件加工过程中的表面状态，从而优化加工过程中的工艺参数(如切削速度、进给速度、刀具角度等)，以减少表面粗糙度波动，提高加工质量。

　　将数字孪生分为模型和模拟两个部分，模型组件通过马尔可夫链捕捉现象的动态行为，而模拟组件利用蒙特卡罗方法生成时间序列数据，通过案例证明了该方法在磨削过程中对表面粗糙度预测的有效性。在数控机床加工中应用数字孪生技术可以对历史和实时加工数据进行模拟、预测和优化，基于支持向量机(SVM)、高斯过程回归(GPR)和全连接深度神经网络(FCDNN)构建预测模型，可以有效地预测和优化关键参数(如进给率和主轴转速)，以提高表面加工质量。零件加工过程中，刀具磨损等动态因素会影响表面加工质量，构建基于改进粒子群优化算法和广义回归神经网络(IPSO-GRNN)的预测模型，用于刀具磨损和表面粗糙度的预测，并在加工质量不达标时优化切削参数。

　　在五轴加工表面粗糙度的预测中，使用结合鸽群优化算法和支持向量机(PIO-SVM)的自适应预测模型，动态调整加工条件，使表面粗糙度保持在可接受范围内，也有学者提出基于小波变换与卷积神经网络(WTCNN)的在线预测方法，实现了五轴铣削过程中对表面粗糙度的实时预测。由于细长工件的低刚性特点，常常会遇到变形和振动问题影响表面加工质量，结合动态分析模型和基于小波包变换的数据驱动模型，实现了几何误差预测和早期颤振的检测。离线数字孪生不依赖实时数据，可以在没有物理实体的情况下决策、优化操作和提高性能，结合自适应神经模糊推理系统(ANFIS)和 Simulink，建立了表面粗糙度预测模型，通过工具磨损、切削力和声发射信号的特征提取，提高了预测精度。在超精密高性能切削加工中，基于数值高度图和 Dexel 技术的表面模拟方法，可以预测加工表面几何形貌、粗糙度和波纹特性，并引入磁悬浮进给轴的实时多自由度位置数据提高了预测精度。

　　3.5 基于数字孪生的预测性维护

　　预测性维护是一种通过数据监控、分析与预测技术来判断设备的运行状态，并预测可能的故障或磨损，从而提前采取维护措施，避免突发性故障。特别是针对高价值、结构复杂、故障模式多样且维护难度较大的数控机床等高端装备，利用预测性维护技术，对优化生产过程、降低成本和延长设备使用寿命具有重要意义。

　　刀具在切削过程中不可避免会发生磨损，通过对刀具磨损情况的监控，可以预测刀具的剩余使用寿命。这使得操作人员能够在刀具完全磨损之前进行更换或修复，避免不必要的更换，延长刀具的使用周期。通过构建一个数据驱动数字孪生模型，结合深度学习技术，实现对刀具状态的动态监测和故障预测。有学者结合 ANSYS 软件进行网格划分，并模拟刀具受力情况，预测刀具的剩余寿命。微铣削广泛应用于制造微型产品，由于工具尺寸较小，常面临工具磨损、变形和破损等问题，因此发展有效的微铣削刀具磨损监控系统至关重要。利用内置传感器收集主轴和位移数据，构建包含主轴电机、控制器和切削力的三部分数字模型，实现刀具磨损的预测与判断。

　　融合基于物理模型和数据驱动的算法，通过多域建模和实时传感数据可以实现切削工具寿命的高保真预测。实时工具状态检测有助于提高加工精度，减少停机时间与维修成本，延长刀具的使用寿命。实时采集加工过程中传感器数据并优化特征提取，利用 XGBoost 集成模型预测铣刀磨损值和状态，实现了铣刀磨损的实时可视化。此外，也有学者结合了卷积神经网络(CNN)和双向门控循环单元(BiGRU)，并引入了注意力机制(AM)以提高模型的预测准确度，预测准确率达 97.56%。机床传动系统是机床工作的核心部分，直接影响加工精度、生产效率和设备的可靠性。将复杂的机械系统分解为 “功能 - 运动 - 行动” 3 个层次，建立基于物理的 Archard 齿面磨损模型和数据驱动的径向基函数(RBF)神经网络的数字孪生模型，解决了传统方法在噪声影响下预测精度下降的问题。在超精密金刚石切削过程中，由于工具磨损量微小，难以实时预测工具磨损状态。将加工信号和控制信号转换为切削力的二维时间序列图像，输入定制卷积神经网络(CNN)进行磨损状态分类。实验表明，模型对刀具磨损的分类准确率超过 85%。

　　4 总结与展望

　　在精密和超精密制造领域，数字孪生技术的应用展现出巨大的潜力。通过数字孪生技术可以实时采集和模拟制造过程中的数据，能够精准反映物理制造环境的状态。在制造过程中，尤其是在复杂的加工工艺(如超精密切削、激光加工等)中，数字孪生可以预测加工结果，从而减少实际生产中的试错过程，提高生产效率并降低成本。在维护阶段，数字孪生能够对设备状态进行实时监控，并结合数据分析预测潜在的故障，减小停机时间保证产品的质量和稳定性。

　　数字孪生技术在精密制造中有较为广泛的应用，可以看到其在实时监测、质量控制和设备维护等方面的显著成效。然而，由于超精密制造对精度和稳定性要求极为苛刻，数据采集设备的精度和稳定性往往难以满足这种需求，因此数字孪生在超精密制造领域的应用仍显得相对滞后。

　　随着传感器技术、数据采集精度以及计算能力的不断提升，我们相信未来数字孪生将能够更加准确地反映超精密制造过程中的微小变化，特别是在微观加工、纳米级制造等领域。目前，机器学习技术在纳米制造领域已有初步应用，如 AFM 加工工艺参数的优化和 AFM 探针的磨损预测等。随着相关技术的不断进步，数字孪生技术有望在未来推动纳米制造向更高的精度、更低的成本和更高的自动化水平发展。

耿延泉;高蕴礼;李 琛;闫永达,哈尔滨工业大学;机器人技术与系统全国重点实验室,202501