【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数字孪生，具体涉及一种基于数字孪生技术的铣削刀具虚拟模型动态修正方法。
技术介绍
1、有限元模型仿真是一种广泛应用于工业生产中的技术，可以根据需要模拟评估各种加工刀具在生产过程中的状态，从而减少对物理原型的依赖。但是有限元模型简化、材料特性、边界条件、理论参数和网格划分等因素的影响，有限元模拟的精度仍然难以有效保证，特别是对于复杂的铣削过程。因此有必要对铣削过程中刀具的虚拟模型进行动态修正和优化，进一步保证虚拟模型的加工精度。
2、数据驱动模型可以建立物理现象之间的关联并预测制造系统的行为，被认为是一项具有发展前景的新技术。常用的数据驱动技术，如机器学习和深度学习，可以从监测信号中提取代表性特征，然后构建特征与故障类型之间的映射关系。 然而，数据驱动模型的推理机制尚未得到充分理解和解释，用户不知道信号特征的具体表达。这些问题凸显了通过将基于物理的模型与数据驱动的模型相结合来构建数据分析系统的重要性。在这方面，数字孪生技术提供了一种解决方案。与传统的数据驱动技术相比，数字孪生的重点是物理和虚拟空间中信息的交互。它可以将物理系统与虚拟模型相结合，可以监测物理系统的状态，并通过与虚拟模型进行比对和分析，对物理系统进行动态修正和优化。数字孪生技术可以显着提高工业生产的效率和质量，但其在刀具铣削过程中的应用仍然有限，缺乏相关研究。因此，研究利用数字孪生技术提高刀具铣削过程的仿真精度具有重要意义。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于解决现有铣削刀具建模往往依赖理论
2、为达到上述目的，本专利技术通过如下技术方案实现：
3、基于数字孪生技术的铣削刀具虚拟模型动态修正方法，包括以下步骤：
4、步骤一、根据数字孪生技术，在solidworks软件中复制物理实体的样式尺寸，构建刀具-工件的几何模型；
5、步骤二、通过abaqus有限元仿真软件，构建刀具有限元虚拟模型，模拟铣削加工过程，得到用于分析和评估的虚拟数据；
6、步骤三、利用正交分析，设计材料参数（密度、弹性模量、泊松比、摩擦系数）和表面粗糙度的三因素四水平正交实验，使用步骤二中的有限元虚拟模型，得到多组已知参数组合下工件表面的位移变化，通过处理计算，得到不同参数组合的表面粗糙度信号( ra)；
7、步骤四、获取多元线性回归代理模型。使用步骤三中的不同参数组合的表面粗糙度信号，通过多元线性回归分析，建立工件材料参数与表面粗糙度之间的回归代理模型( ra f)；
8、步骤五、在物理空间中进行铣削实验，获取传感器采集的数据( ra 0)，对比虚拟和实际数据，构建误差指标( er)实现虚实数据交互；
9、步骤六、确定目标优化函数和约束条件，利用粒子群优化算法识别更新最优参数，动态修正有限元虚拟模型。
10、进一步地，步骤二的有限元虚拟模型的构建如下：
11、一、利用abaqus仿真平台，对物理实体的几何模型进行修复和简化，只保留工件和刀具的刀刃部位；二、在属性模块中，赋予刀具-工件相应的材料参数和失效准则；三、通过网格划分将模型离散化；四、采用face to face的接触方法，建立工件与刀具之间的相互作用；五、通过abaqus - explicit求解器对有限元虚拟模型进行求解，从结果中提取所需的虚拟数据。
12、进一步地，步骤四构造的多元线性回归代理模型如下：
13、使用步骤三的不同参数组合的表面粗糙度虚拟数据，以密度、弹性模量、泊松比、摩擦系数作为自变量，以表面粗糙度作为因变量，多元线性回归代理模型为：
14、其中 ra f为工件表面粗糙度， c 0为多元线性回归代理模型的待定系数， m为密度， e为弹性模量， p、为泊松比， h为摩擦系数， h为密度的相关系数， j为弹性模量的相关系数， z为泊松比的相关系数， t为摩擦系数的相关系数。
15、进一步地，步骤五构建的误差指标如下：
16、其中 er为实际数据与虚拟数据的误差值， ra为有限元虚拟模型得到的虚拟数据， ra 0为传感器采集的实际数据。
17、进一步地，步骤六中，确定目标优化函数是基于所述步骤四所构建的多元线性回归代理模型，所述步骤五中所构建的误差指标，其目标函数如下：
18、其中 er f表示优化最小误差指标；
19、所述约束条件包括密度约束、弹性模量约束、泊松比约束、摩擦系数约束，将约束条件定义为：
20、其中m1表示工件的密度范围的最小值，m2表示工件的密度范围的最大值，e1表示工件的弹性模量范围的最小值，e2表示工件的弹性模量范围的最大值，p1表示工件的泊松比范围的最小值，p2表示工件的泊松比范围的最大值，h1表示工件的摩擦系数范围的最小值，h2表示工件的摩擦系数范围的最大值。
21、本专利技术与现有技术相比，具有以下有益效果：
22、(1) 本专利技术构建的多元回归代理模型，能够替代有限元虚拟模型，快速和准确地获取参数组合下的表面粗糙度，而且大大缩短计算的时间。
23、(2) 本专利技术构建的误差指标，能够实现虚实空间的数据交互，再通过优化算法对参数进行更新，实现虚拟模型的动态修正。
24、(3) 本专利技术提出的方法，操作简单，计算量小，虚拟模型修正效果较好，适用于不同的数字孪生虚拟模型。
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1.基于数字孪生技术的铣削刀具虚拟模型动态修正方法，其特点在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的铣削刀具虚拟模型动态修正方法，其特征在于，步骤二的有限元虚拟模型的构建如下：
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的铣削刀具虚拟模型动态修正方法，其特征在于，步骤四构造的多元线性回归代理模型如下：
4.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的铣削刀具虚拟模型动态修正方法，其特征在于，步骤五构建的误差指标如下：；
5.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的铣削刀具虚拟模型动态修正方法，其特征在于，步骤六中，确定目标优化函数是基于所述步骤四所构建的多元线性回归代理模型，所述步骤五中所构建的误差指标，其目标函数如下：；
【技术特征摘要】
1.基于数字孪生技术的铣削刀具虚拟模型动态修正方法，其特点在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的铣削刀具虚拟模型动态修正方法，其特征在于，步骤二的有限元虚拟模型的构建如下：
3.根据权利要求1所述的基于数字孪生技术的铣削刀具虚拟模型动态修正方法，其特征在于，步骤四构造的多元线性回归代理模型如下：...
【专利技术属性】
技术研发人员：蒋飞，张峰，姜灿阳，林伟圻，吴兆乾，
申请(专利权)人：东莞理工学院，
类型：发明
国别省市：
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