基于数字孪生的刀具磨损预测研究

摘要

在全球制造业智能化转型背景下，数字孪生技术通过物理实体与虚拟模型的深度融合，为突破智能制造的实施提供了创新路径。以VMC-C50五轴数控机床铣削钛合金为研究对象，基于“虚实交互、数据驱动”的技术路线，构建了数字孪生架构的铣刀磨损监测系统。通过整合物理感知层、虚拟建模层、数据互联层与智能服务层，建立了物理机床与虚拟模型的双向通信机制，实现了加工过程的全要素映射与动态优化。以刀具磨损预测为应用场景，提出了基于多尺度卷积神经网络-残差网络-双向长短期记忆网络-门控循环单元融合的深度学习模型，该模型可以深度提取空间特征和动态时序特征，与常规模型相比，显著提升了预测精度，通过虚实交互与数据融合机制，为铣削过程中刀具磨损动态感知提供了可工程化的解决方案。

关键词

数字孪生 / 数控机床 / 刀具磨损预测 / 深度学习 / 卷积神经网络 / 双向长短期记忆网络