面向快锻液压机锻件等效应力在线监测的LSTM-XGBoost不确定性自适应融合数字孪生方法

《Advances in Mechanical Engineering》：Digital twin-based online forging stress prediction for fast forging hydraulic presses

　　

摘要：在快锻液压机成形过程中，锻件内部等效应力（equivalent stress）直接决定成形质量与构件服役寿命，然而该应力在锻造工况下难以直接测量，限制了实时工艺监控与质量控制。针对该问题，研究人员提出一种数字孪生（Digital Twin, DT）驱动的锻件等效应力快速预测方法：通过集成快锻液压机液压模型与工件有限元（Finite Element, FE）模型构建多域数字孪生模型，并基于FE仿真系统生成多工况等效应力数据以训练替代模型（surrogate model）。在此基础上，研究人员建立自适应融合的LSTM-XGBoost替代模型，采用蒙特卡洛丢弃（Monte Carlo Dropout, MC Dropout）与集成学习分别量化LSTM与XGBoost子模型的不确定性。结果表明，该自适应融合模型决定系数（R2）达0.971，均方根误差（RMSE）为12.3 MPa。为实现在线预测，训练后替代模型与基于Simulink的液压模型耦合，由液压仿真模型输出实时工艺参数驱动应力推断。该方法为锻造在线应力预测提供了仿真驱动的技术路径，并为大锻件成形质量提升与工艺参数优化奠定基础。

研究背景方面，快锻液压机广泛用于航空航天与工程机械领域大型复杂锻件制造，锻件应力状态是调控变形行为与服役性能的关键变量。有限元分析（Finite Element Analysis, FEA）虽可评估应力应变场，但高保真计算成本制约其实时监测应用；传统代理模型与固定权重融合策略难以兼顾时序依赖、非线性映射与样本级可靠性差异。研究人员由此构建多域数字孪生系统，将液压系统动力学与锻件热力耦合变形统一建模，以TC4钛合金（Ti-6Al-4V，α+β双相钛合金）镦粗为对象，实现不可测等效应力的在线推断。

关键方法上，研究人员采用三条技术主线：其一，以DEFORM-3D建立TC4锻件三维热力耦合有限元模型，以锻造温度、变形速度、变形量为变量生成75组工况数据，经最小-最大归一化与长度10滑动窗口构造时序样本；其二，构建三层LSTM（长短期记忆网络，通过遗忘门、输入门、输出门捕捉时序特征）与XGBoost（极端梯度提升树，刻画结构化特征非线性交互）双分支替代模型，LSTM推理期保持Dropout以MC Dropout估计方差，XGBoost以多随机种子集成估计方差；其三，基于归一化逆方差加权实现样本级自适应融合，并在Simulink中搭建含分数阶PID与插装阀的液压模型，将位移、速度、温度实时送入替代模型完成在线映射。

研究结果部分按原文脉络可归纳如下。

框架构建：研究人员建立由物理快锻机原型映射的Simulink液压模型与DEFORM-3D有限元模型组成的多域孪生架构，定义“离线训练—在线部署”闭环，由液压模型输出工艺参数驱动替代模型推断等效应力。

数字孪生模型构建：有限元模型取直径350 mm、高500 mm TC4棒料，离散为32000四面体单元；液压模型由主缸、回程缸、分数阶PID、比例流量插装阀与受力分析模块组成，验证正弦与阶跃信号跟踪误差低于0.06%，可高保真复现横梁位移与速度。

LSTM-XGBoost应力预测模型：在75工况、约50万样本上训练。MC Dropout迭代50次、XGBoost集成12个子模型。不确定性分布显示XGBoost在74.8%样本上权重更高，LSTM在时序突变段补强；自适应融合平均权重为LSTM 39.43%、XGBoost 60.57%。

锻件应力预测研究：对比BP、RF、单一LSTM、单一XGBoost与固定权重融合，优化权重模型R2=0.971、RMSE=12.3 MPa，较基线全面占优，证实不确定性驱动动态加权优于固定加权。

锻件应力在线预测：耦合Simulink液压模型后，在低温高速小变形、常规、高温低速大变形三类中，替代模型稳态应力相对有限元误差分别为3.15%、1.63%、3.54%，均低于5%，准确再现加压段上升与保压段动态再结晶软化平衡的物理趋势。

讨论与结论翻译：研究人员构建多域数字孪生系统，打通物理装备、应力场与液压模型的数据闭环；提出带不确定性量化的自适应LSTM-XGBoost替代模型，以锻造温度、变形速度、变形量为输入，兼顾时序特征与静态非线性映射，R2达0.971、RMSE为12.3 MPa；将该替代模型耦合Simulink液压系统，实现从工艺参数到等效应力的端到端在线映射，三类工况稳态误差低于5%。结论指出：该方法为快锻液压机仿真环境下的在线应力监测与工艺参数优化提供仿真路径；未来研究将接入物理设备传感器，构建完整闭环数字孪生控制系统，实现实时锻造状态监控与自适应工艺优化。