清華新聞網(wǎng)10月9日電 近年來，數(shù)字孿生等新興技術(shù)在制造領(lǐng)域中的應(yīng)用研究受到了廣泛重視，在全球工業(yè)智能化轉(zhuǎn)型的背景下，數(shù)字孿生成為智能制造領(lǐng)域的熱門話題，并且在數(shù)控機(jī)床領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。數(shù)字孿生體被定義為模擬單個(gè)或一組物理實(shí)體的結(jié)構(gòu)、聯(lián)系和行為的虛擬鏡像，其在整個(gè)生命周期中使用來自物理孿生的數(shù)據(jù)進(jìn)行動(dòng)態(tài)更新，能夠有效解決智能制造的信息物理融合難題，可以通過實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和算法模型來模擬、驗(yàn)證、預(yù)測和控制物理實(shí)體的整個(gè)生命周期，并提供決策性信息。然而，如何將數(shù)字孿生技術(shù)實(shí)現(xiàn)落地應(yīng)用仍然是近年來的重要問題。
機(jī)床的顫振是影響加工精度和工件質(zhì)量的重要因素，然而，精密加工中的顫振預(yù)測及其特征分析仍然有待解決。針對上述問題，清華大學(xué)深圳國際研究生院先進(jìn)制造團(tuán)隊(duì)的王曉浩、馮平法、張旻、馮峰等教師展開了一系列數(shù)字孿生技術(shù)助力數(shù)控機(jī)床領(lǐng)域發(fā)展的研究工作。首先，針對傳統(tǒng)穩(wěn)定性葉瓣圖（Stability Lobe Diagram, SLD）的準(zhǔn)確性時(shí)常因?yàn)榧庸?shù)變化而降低的問題，團(tuán)隊(duì)提出了一種數(shù)字孿生模型，實(shí)現(xiàn)了薄壁件在加工過程中顫振的快速識別以及抑制。數(shù)字孿生模型由三個(gè)部分組成：物理機(jī)床及其加工過程、對應(yīng)的孿生體和兩者之間的數(shù)據(jù)傳輸。在加工過程中，切削力、主軸振動(dòng)、切削噪音等傳感器信號和轉(zhuǎn)速、進(jìn)給、切深等數(shù)控系統(tǒng)設(shè)定參數(shù)通過有線的方式傳輸至孿生體。在孿生體中，顫振識別和優(yōu)化模型對上述數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，計(jì)算出可抑制顫振發(fā)生的加工參數(shù)并反饋指導(dǎo)機(jī)床加工。
圖1.薄壁件加工過程的數(shù)字孿生體框架
在參數(shù)優(yōu)化子模型中，根據(jù)基于實(shí)時(shí)刀具和工件模態(tài)參數(shù)構(gòu)建的實(shí)時(shí)動(dòng)態(tài)葉瓣圖，可以實(shí)時(shí)得出有效的抑制顫振的加工參數(shù)，與傳統(tǒng)的基于靜態(tài)葉瓣圖的抑制顫振的方法相比，該基于動(dòng)態(tài)葉瓣圖的做法更能反映真實(shí)的加工情況，因此具有更好的抑制性能。經(jīng)實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該數(shù)字孿生模型比傳統(tǒng)的靜態(tài)穩(wěn)定性葉瓣圖方法能夠更有效地預(yù)測和抑制顫振。上述研究成果以“數(shù)字孿生驅(qū)動(dòng)的薄壁件加工過程中的顫振抑制”（Digital modeling-driven chatter suppression for thin-walled part manufacturing）為題發(fā)表在先進(jìn)制造技術(shù)領(lǐng)域期刊《智能制造》（Journal of Intelligent Manufacturing）上。該論文的共同第一作者為深圳國際研究生院2019級博士生周果和2021級博士生周凱，通訊作者為張旻副研究員和馮峰副教授。
圖2.數(shù)字孿生模型的顫振抑制算法框架
另外，先進(jìn)制造團(tuán)隊(duì)還針對機(jī)床顫振的數(shù)字孿生技術(shù)提出了一種新型的顫振量化算法，并使用該算法對端銑的工件表面進(jìn)行了系統(tǒng)分析，從圖像中提取兩類量化參數(shù)。根據(jù)參數(shù)值可以將加工狀態(tài)分為穩(wěn)定、強(qiáng)迫振動(dòng)和顫振加工等類型，并進(jìn)一步將顫振的劇烈程度劃分成四個(gè)等級。該研究不同于前人普遍采用的僅識別顫振的“發(fā)生”或者“未發(fā)生”的二值化思維方式，而是更加關(guān)注顫振“劇烈程度”的演變。該研究思路基于實(shí)驗(yàn)中發(fā)現(xiàn)的顫振存在的演化過程，采用分級的方式衡量顫振的劇烈程度，以利于對顫振的機(jī)理分析，從而進(jìn)一步完善顫振的理論模型。論文所提出的算法具有良好的顫振量化性能，并基于此開發(fā)了視覺模塊可進(jìn)一步應(yīng)用于數(shù)字孿生系統(tǒng)中。該研究成果以“一種基于表面分析的顫振量化和銑削不穩(wěn)定性分類新算法”（A new algorithm for chatter quantification and milling instability classification based on surface analysis）為題發(fā)表于先進(jìn)制造技術(shù)領(lǐng)域期刊《機(jī)械系統(tǒng)和信號處理》（Mechanical Systems and Signal Processing）上。該論文的共同第一作者為深圳國際研究生院2019級博士生周果和2020級碩士生袁夢，通訊作者為馮峰副教授和張旻副研究員。
圖3.可用于數(shù)字孿生模型的顫振分級算法流程圖
先進(jìn)制造團(tuán)隊(duì)開展的上述研究工作面向數(shù)字孿生的制造裝備狀態(tài)追蹤預(yù)測技術(shù)，有望實(shí)現(xiàn)集加工過程可視化、健康狀態(tài)監(jiān)測模型、加工質(zhì)量預(yù)測與控制模型、安全控制模型于一體的制造裝備實(shí)時(shí)狀態(tài)追蹤預(yù)測系統(tǒng)，從而使數(shù)控機(jī)床具備更高的生產(chǎn)效率、加工精度、安全性以及更低的生產(chǎn)成本，推動(dòng)智能制造裝備的發(fā)展。上述兩項(xiàng)研究得到國家自然科學(xué)基金、廣東省自然科學(xué)基金和深圳市高等院校穩(wěn)定支持重點(diǎn)項(xiàng)目的支持。
論文鏈接：
https://doi.org/10.1007/s10845-022-02045-5
https://doi.org/10.1016/j.ymssp.2023.110816
供稿：深圳國際研究生院
題圖設(shè)計(jì)：李娜
編輯：李華山
審核：郭玲
