用于端面铣削仿真的智能数字孪生工艺，结合了多物理模型

《JOURNAL OF INTELLIGENT MANUFACTURING》：Intelligent digital twin process for the end-milling simulation combined with a multi-physical model

本研究利用数字孪生平台，结合半奥利耶切削力模型和乌西刀具磨损模型，通过材料去除模拟和解析物理方法，预测了车削加工中的切削力、加工温度及刀具磨损，最大准确率达91.5%，并成功应用于航空零件加工仿真。

　　

摘要

数字孪生平台在机械加工过程中尤其受到了关注。最近关于数字孪生的研究表明，这些平台在很大程度上依赖于人工智能，而人工智能缺乏可解释性。因此，整合基于物理的方程式对于提高透明度和可靠性至关重要。本研究重点关注在减材制造过程中使用数字孪生平台，通过材料去除仿真和分析物理方法来预测切削力、加工温度和刀具磨损。研究采用了半Oxley切削力模型，该模型结合了刀具几何形状、加工条件、剪切角、材料属性和材料去除体积等信息。切削力的预测精度最高达到91.5%，最低达到77.2%。此外，还进行了端面铣削实验以评估刀具磨损，并使用Usui的刀具磨损模型来预测仿真过程中的刀具寿命。通过芯片分析确定了剪切角和摩擦角，这些参数随后被用于预测切削力。切削温度则是基于预测的切削力利用能耗方程进行估算的，其最低精度为82.6%。最后，使用数字孪生平台对航空航天部件的加工过程进行了仿真，得到了切削力和刀具磨损的相关结果。