Page 208 - 数值模拟驱动的高温合金热加工技术

Numerical Simulation Driven Hot Working Technology for High-temperature Alloys
数值模拟驱动的高温合金热加工技术

数据处理层对采集的数据进行清洗、存储和分析，提取出关键特征，为虚拟模型
的构建和更新提供数据支持。模型层基于物理对象的几何结构和运行数据，创建
相应的数字孪生模型，并结合多物理场仿真、机器学习算法等技术，模拟加工过

程中的动态变化。应用层负责将数字孪生模型应用于优化工艺参数、预测设备故
障和产品质量评估等任务，提供决策支持。反馈控制层则根据应用层的分析结果，
自动调整加工设备的运行状态，实现闭环控制，提高系统的智能化水平和加工效
率。整个架构形成了一种自适应、自优化的智能制造体系，推动机械加工向数据

驱动、智能化方向发展。
2. 数据采集与处理技术
在数字孪生技术的应用中，数据采集与处理技术至关重要，它直接影响虚拟
模型的精度和实时性。数据采集主要依赖于各种传感器和设备，如温度、振动、

压力和位移传感器，以及高精度的光学测量仪器，能够捕捉机械加工过程中的关
键参数。这些设备通常部署在数控机床、机器人和生产线的各个节点上，持续监
测系统的运行状态和工艺参数。通过物联网技术，这些数据被实时传输到中央处
理系统，为后续的分析和建模提供原始数据支持。数据处理技术对采集的原始数

据进行清洗、降噪和特征提取，确保数据的准确性和可用性。采用大数据分析和
机器学习算法，可以从大量的历史和实时数据中挖掘出工艺参数与加工质量的关
联性，并对异常情况进行预测。数据处理还包括数据融合技术，将多种类型的数
据源统一到一个框架中，以构建更为精确的数字孪生模型。这些步骤为数字孪生

系统在机械加工中的优化决策和智能控制提供了可靠的数据基础。
3. 模型构建与仿真技术
模型构建与仿真技术是数字孪生技术在机械加工中的核心环节，旨在实现
物理加工对象的虚拟化表达和工艺过程的精确模拟。模型构建包括几何建模、物

理建模和行为建模，通过采集的多源数据，将加工对象的形状、材料属性、动态
特性等因素整合进虚拟模型。几何建模通常利用 CAD 工具生成三维结构，物理
建模则结合多物理场仿真技术，考虑热力、应力和振动等影响因素，确保模型在
运行中的动态响应与实际情况相符。仿真技术通过数值模拟和算法优化手段，在

虚拟环境中重现加工过程，分析各工艺参数对加工质量的影响。采用有限元分析
（FEA）等方法，可以预测刀具磨损、材料变形和温度分布等现象，提高加工过
程的可控性。仿真还包括实时演算和多场耦合仿真，支持虚实结合的加工过程优

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