【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于数字孪生智能制造相关，更具体地，涉及一种面向工艺参数优选的数字孪生构建方法及系统。
技术介绍
1、产品族中不同类型的产品，其工艺要求不一样，如加工精度。而面对不同产品的工艺要求，需要根据机床在未来运行时刻的加工精度，找到合适的工艺参数以实现对新产品的加工。然而，产品族内工艺需求的不确定性以及机床加工性能的时变性，为不同产品的工艺参数规划提出很大的挑战。加工现场进行工艺参数选择需要大量的工程经验，工艺参数的确定与验证需要深度依靠工程师的能力进行现场调试，大量占用了机床的使用时间，是一种费时、低效的方式。
2、数字孪生作为一种虚拟的机床副本，能够准确地模拟机床的几何结构、物理特性和工艺参数等关键信息。它与实际机床通过实时数据的采集和整合保持同步，为制造过程提供了一个全面而准确的模拟环境。因而，先进的数字技术与人工智能技术深度融合下所实施的数字孪生，被证明时一种非常有效的架构用于实现智能制造，它所支持的动态建模能力，可为多品种需求下的工艺参数优选提供有效的技术支撑。
3、目前，基于数字孪生实现多品种产品中...
【技术保护点】
1.一种面向工艺参数优选的数字孪生构建方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的一种面向工艺参数优选的数字孪生构建方法，其特征在于，在步骤S2中，对所述产品加工精度分布数据进行特征提取，获得的特征值所对应特征包括均值、标准差、峰度、偏度、四分位数、0.135百分位数、99.865百分位数、极差和变异系数。
3.如权利要求1或2所述的一种面向工艺参数优选的数字孪生构建方法，其特征在于，在步骤S2中，所述振动数据进行特征提取，获得的特征值所对应特征包括均值，标准差，峰值，峰度、偏度、波形指数、脉冲指标、峰值指标、裕度指标、频率重...
【技术特征摘要】
1.一种面向工艺参数优选的数字孪生构建方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：
2.如权利要求1所述的一种面向工艺参数优选的数字孪生构建方法，其特征在于，在步骤s2中，对所述产品加工精度分布数据进行特征提取，获得的特征值所对应特征包括均值、标准差、峰度、偏度、四分位数、0.135百分位数、99.865百分位数、极差和变异系数。
3.如权利要求1或2所述的一种面向工艺参数优选的数字孪生构建方法，其特征在于，在步骤s2中，所述振动数据进行特征提取，获得的特征值所对应特征包括均值，标准差，峰值，峰度、偏度、波形指数、脉冲指标、峰值指标、裕度指标、频率重心、均方频率偏差和频率方差。
4.如权利要求3所述的一种面向工艺参数优选的数字孪生构建方法，其特征在于，所述综合特征值是由产品加工精度分布数据的特征值和振动数据...
【专利技术属性】
技术研发人员：贺松平，张露，李斌，毛新勇，彭芳瑜，刘红奇，
申请(专利权)人：华中科技大学，
类型：发明
国别省市：
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