數(shù)字孿生驅(qū)動的船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工質(zhì)量管控方法

方喜峰，張杰，程德俊，張勝文

（1.江蘇科技大學(xué)機(jī)械工程學(xué)院，江蘇 鎮(zhèn)江 212003；2.江蘇省先進(jìn)制造技術(shù)重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室 江蘇 淮安 223003）

1 引言

質(zhì)量管控是通過對人員和機(jī)器的調(diào)整以滿足某種質(zhì)量要求的一個(gè)過程[1]。通常，在加工過程中，為實(shí)現(xiàn)產(chǎn)品質(zhì)量管控，需對產(chǎn)品加工數(shù)據(jù)進(jìn)行準(zhǔn)確無誤地采集和掌握，并通過先進(jìn)的信息手段進(jìn)行產(chǎn)品質(zhì)量的預(yù)測，從而進(jìn)行相應(yīng)決策，進(jìn)而對產(chǎn)品加工過程進(jìn)行加工調(diào)整，以滿足產(chǎn)品加工質(zhì)量要求。在大型復(fù)雜零部件的加工過程中，通常會產(chǎn)生多而雜的加工數(shù)據(jù)，而這些數(shù)據(jù)往往對加工質(zhì)量的評價(jià)提供重要的數(shù)據(jù)支撐，可用于評價(jià)加工質(zhì)量是否滿足質(zhì)量標(biāo)準(zhǔn)，并為后續(xù)的加工質(zhì)量的持續(xù)改進(jìn)提供數(shù)據(jù)支撐和加工指導(dǎo)。文獻(xiàn)[2]以棉紡質(zhì)量控制系統(tǒng)為對象，對制造過程的質(zhì)量信息反饋技術(shù)進(jìn)行研究；文獻(xiàn)[3]研究了飛機(jī)裝配過程質(zhì)量管控技術(shù)，利用SPC質(zhì)量統(tǒng)計(jì)控制技術(shù)是實(shí)現(xiàn)質(zhì)量管控功能；文獻(xiàn)[4]開發(fā)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)質(zhì)量控制系統(tǒng)，采用簡化的ART神經(jīng)算法對產(chǎn)品質(zhì)量進(jìn)行管控；文獻(xiàn)[5]提出了一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的產(chǎn)品質(zhì)量管控方法，通過對加工質(zhì)量與加工信息的關(guān)系的分析和建模，從而控制產(chǎn)品加工質(zhì)量，文獻(xiàn)[6]進(jìn)行了質(zhì)量控制圖進(jìn)行了研究，進(jìn)而控制工序質(zhì)量。由此可見，現(xiàn)有的研究成果和方法在一定的程度上雖實(shí)現(xiàn)了對應(yīng)的質(zhì)量管控，但過多的是對數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)與分析，缺乏質(zhì)量數(shù)據(jù)預(yù)測性和后期決策性，無法確保加工過程中質(zhì)量數(shù)據(jù)的穩(wěn)定性。故不能很好地適用于復(fù)雜產(chǎn)品及大型高精密件的生產(chǎn)過程中的質(zhì)量管控。

隨著“工業(yè)4.0”“中國制造2025”等制造業(yè)國家發(fā)展戰(zhàn)略出臺，傳統(tǒng)制造模式開始向智能制造進(jìn)行轉(zhuǎn)變，文獻(xiàn)[7]通過結(jié)合工程實(shí)際分析智能制造系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)及其在工業(yè)自動化領(lǐng)域的應(yīng)用。數(shù)字孿生（Digital Twin，DT）作為實(shí)現(xiàn)智能制造的關(guān)鍵使能技術(shù)之一，得到了諸多學(xué)者專家的關(guān)注及探索研究。文獻(xiàn)[8]對數(shù)字孿生和數(shù)字孿生體進(jìn)行了研究；文獻(xiàn)[9]提出了數(shù)字孿生車間（Digital Twin Workshop，DTW）的概念，并對其運(yùn)行原理及應(yīng)用探索進(jìn)行研究介紹；文獻(xiàn)[10]將數(shù)字孿生技術(shù)與紡紗制造領(lǐng)域相結(jié)合，進(jìn)行了系統(tǒng)研究，為數(shù)字孿生技術(shù)在紡織領(lǐng)域的應(yīng)用提供了理論支撐；美國空軍研究實(shí)驗(yàn)室、美國國家航空航天局（NASA）利用數(shù)字孿生對飛行器健康管控應(yīng)用進(jìn)行了研究探索[11?12]；美國洛克希德·馬丁公司將數(shù)字孿生與F?35戰(zhàn)斗機(jī)加工過程相結(jié)合，改進(jìn)了加工工藝[13]。

由此可見，數(shù)字孿生技術(shù)可實(shí)現(xiàn)虛實(shí)世界的信息交互和融合。數(shù)字孿生技術(shù)不僅能在虛擬空間獲取物理實(shí)體的實(shí)時(shí)狀態(tài)，還可以借助虛擬實(shí)體對物理實(shí)體進(jìn)行反饋和控制，實(shí)現(xiàn)虛實(shí)空間信息的交互。因此，數(shù)字孿生技術(shù)地提出，給車間質(zhì)量管控提供了新的方法，并能高效地、智能地、完整及實(shí)時(shí)地實(shí)現(xiàn)質(zhì)量管控。

將數(shù)字孿生技術(shù)引入船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程管控中，針對船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工車間，進(jìn)行簡易化分析和處理，并通過三維建模軟件及場景建模軟件進(jìn)行虛擬車間場景建模，結(jié)合數(shù)據(jù)采集模塊，實(shí)現(xiàn)物理車間、虛擬車間及車間管控平臺信息數(shù)據(jù)交融，構(gòu)建基于數(shù)字孿生技術(shù)的船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程的質(zhì)量管控模型。

在此基礎(chǔ)上，通過采集加工信息進(jìn)行質(zhì)量統(tǒng)計(jì)分析、智能決策及參數(shù)優(yōu)化，并反饋給物理車間來指導(dǎo)物理車間進(jìn)行生產(chǎn)加工，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字孿生技術(shù)的船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程的質(zhì)量管控。

2 船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工質(zhì)量管控總體流程

傳統(tǒng)船用柴油機(jī)關(guān)鍵件質(zhì)量管控主要依據(jù)人工經(jīng)驗(yàn)。通常情況下，檢測人員以手摸的方式進(jìn)行關(guān)鍵件加工質(zhì)量的檢測，并依據(jù)工作經(jīng)驗(yàn)判斷是否滿足質(zhì)量要求及是否需要工藝調(diào)整和再加工。因此傳統(tǒng)加工過程質(zhì)量管控主要通過工藝、加工、檢測3方面的人員相互協(xié)調(diào)來實(shí)現(xiàn)的。然而這種傳統(tǒng)的質(zhì)量管控方法存在誤差大、耗時(shí)長、自動化程度低、質(zhì)量參差不齊等問題，易出現(xiàn)反復(fù)加工調(diào)試，不滿足現(xiàn)代柴油機(jī)關(guān)鍵件加工需求。

提出一種基于數(shù)字孿生技術(shù)的船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程質(zhì)量管控方法，其流程，如圖1所示。利用虛擬模型建模技術(shù)和場景建模技術(shù)，進(jìn)行物理車間高忠實(shí)度的二維模型和三維模型的構(gòu)建，并依據(jù)物理車間的各個(gè)工位的情況和層級結(jié)，對車間管控系統(tǒng)進(jìn)行布置，從而實(shí)現(xiàn)加工數(shù)據(jù)的采集與交互，進(jìn)而實(shí)現(xiàn)質(zhì)量管控?cái)?shù)字孿生模型的構(gòu)建。加工任務(wù)下發(fā)后，車間工作人員操作加工設(shè)備進(jìn)行加工操作，利用車間現(xiàn)有的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)進(jìn)行加工數(shù)據(jù)的陸續(xù)采集與存儲；在虛擬車間，利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及質(zhì)量預(yù)測模型對采集的質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行在線實(shí)時(shí)預(yù)測與診斷分析，并進(jìn)行在線智能化決策及優(yōu)化，進(jìn)而反饋給物理車間進(jìn)行加工指導(dǎo)。在柴油機(jī)加工過程會反復(fù)執(zhí)行上述質(zhì)量管控行為，直至完成整個(gè)船用柴油機(jī)關(guān)鍵件的加工任務(wù)。

圖1 基于數(shù)字孿生技術(shù)的船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程質(zhì)量管控流程Fig.1 Quality Control Process of Key Parts of Marine Diesel Engine Based on Digital Twin Technology

利用數(shù)字孿生車間管控平臺，可以有效地實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程的在線質(zhì)量管控。數(shù)字孿生車間管控平臺是數(shù)字孿生技術(shù)與船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程結(jié)合的重要技術(shù)產(chǎn)物。數(shù)字孿生車間管控平臺按照層級關(guān)系，其中一部分功能安置在物理車間各個(gè)工位上或看板上，整體管控系統(tǒng)安置在生產(chǎn)車間的管控中心，數(shù)字孿生車間管控平臺也是虛擬車間向物理車間反饋質(zhì)量分析/預(yù)測結(jié)果及對加工過程在線實(shí)時(shí)管控的重要途徑。通過數(shù)字孿生車間管控平臺可以實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程中的虛實(shí)數(shù)據(jù)信息融合。數(shù)字孿生車間管控平臺利用車間孿生數(shù)據(jù)庫，可以進(jìn)行加工數(shù)據(jù)的存儲。同時(shí)數(shù)字孿生車間管控平臺自身對采集的加工數(shù)據(jù)進(jìn)行質(zhì)量預(yù)測，并依據(jù)預(yù)測結(jié)果進(jìn)行在線的智能決策及優(yōu)化，進(jìn)而以車間看板等形式反饋給物理生產(chǎn)車間進(jìn)行及時(shí)調(diào)整。該方法可將柴油機(jī)關(guān)鍵件生產(chǎn)過程中的質(zhì)量數(shù)據(jù)控制在標(biāo)準(zhǔn)范圍內(nèi)，也提高了車間生產(chǎn)效率。

3 數(shù)字孿生加工質(zhì)量管控模型構(gòu)建

數(shù)字孿生技術(shù)集成了多學(xué)科耦合技術(shù)。利用計(jì)算機(jī)技術(shù)、信息制造技術(shù)等，可對虛擬車間、車間孿生數(shù)據(jù)庫及車間管控系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)字孿生車間構(gòu)建。通過加工車間虛實(shí)信息世界的數(shù)據(jù)交互融合，進(jìn)而管控產(chǎn)品加工過程和質(zhì)量。

物理車間，即柴油機(jī)關(guān)鍵件加工車間，主要包括數(shù)控龍門鏜銑床、大型叉車、車間人員、柴油機(jī)關(guān)鍵件等車間組成元素。虛擬車間是物理車間在虛擬空間的真實(shí)映射，是物理車間高忠實(shí)度的虛擬模型，可用于產(chǎn)前和產(chǎn)時(shí)仿真及在線優(yōu)化驗(yàn)證，是構(gòu)建數(shù)字孿生車間的要素之一。車間管控系統(tǒng)用于對柴油機(jī)加工車間進(jìn)行柴油機(jī)關(guān)鍵質(zhì)量管控、提高柴油機(jī)生產(chǎn)效率和質(zhì)量，是數(shù)字孿生的服務(wù)系統(tǒng)，是實(shí)現(xiàn)質(zhì)量管控的關(guān)鍵。

為實(shí)現(xiàn)柴油機(jī)加工過程中質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集、統(tǒng)計(jì)、分析、決策優(yōu)化與反饋，針對柴油機(jī)加工過程的生產(chǎn)特征建立柴油機(jī)加工過程質(zhì)量管控?cái)?shù)字孿生模型，如圖2所示。

圖2中：物理車間是柴油機(jī)關(guān)鍵件進(jìn)行機(jī)加工的實(shí)際車間；虛擬車間是依據(jù)物理車間通過三維建模仿真軟件和場景建模軟件進(jìn)行構(gòu)建虛擬模型。為實(shí)現(xiàn)虛擬車間可靠性運(yùn)行，并滿足虛擬車間建模需求，需對三維模型進(jìn)行簡易化及輕量化處理。車間管控系統(tǒng)是面向柴油機(jī)加工車間操作層自行設(shè)計(jì)編寫的制造執(zhí)行系統(tǒng)。車間孿生數(shù)據(jù)將物理加工車間、虛擬加工車間、車間管控系統(tǒng)及車間孿生數(shù)據(jù)庫進(jìn)行緊密相連。通過加工車間的數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)及裝置，將柴油機(jī)關(guān)鍵件生產(chǎn)過程的質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)時(shí)采集并存儲在車間孿生數(shù)據(jù)庫，形成車間孿生數(shù)據(jù)，用于虛擬車間、物理車間及車間管控系統(tǒng)的數(shù)據(jù)調(diào)用；依靠虛擬車間與生產(chǎn)管控系統(tǒng)可以對采集到的車間孿生數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測分析及決策仿真，并反饋給物理車間進(jìn)行加工調(diào)整；依靠車間管控系統(tǒng)對柴油機(jī)生產(chǎn)過程的加工信息進(jìn)行可視化顯示，供車間人員進(jìn)行車間生產(chǎn)過程監(jiān)控。通過加工車間物理世界與信息世界的交互融合，構(gòu)成船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程的質(zhì)量管控?cái)?shù)字孿生模型。

圖2 船用柴油機(jī)數(shù)字孿生加工質(zhì)量管控模型Fig.2 Quality Control Model of Digital Twin Processing for Marine Diesel Engine

4 加工數(shù)據(jù)在線采集與建模

4.1 加工參數(shù)描述與建模

在船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程中，由于其復(fù)雜的車間加工模式，從而導(dǎo)致車間的加工信息多而雜的特性，數(shù)據(jù)信息具有多源異構(gòu)的特點(diǎn)。通過對機(jī)床設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和關(guān)鍵件的實(shí)時(shí)狀態(tài)進(jìn)行分析，實(shí)現(xiàn)加工過程的多源異構(gòu)數(shù)據(jù)表達(dá)模型的創(chuàng)建，以便于加工過程中加工信息的穩(wěn)定采集。

柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程多源異構(gòu)信息的構(gòu)成，如圖3所示。針對柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程的加工信息類型，將加工過程中加工信息分為靜態(tài)數(shù)據(jù)信息、動態(tài)數(shù)據(jù)信息及綜合數(shù)據(jù)信息三大類。

圖3 關(guān)鍵件加工過程多源異構(gòu)信息構(gòu)成Fig.3 The Composition of Multi?Source Heterogeneous Information in the Processing of Key Parts

靜態(tài)信息是指關(guān)鍵件在加工過程中保持不變的信息。例如：設(shè)備加工信息、工件信息及設(shè)備能力信息等，會間接性影響到關(guān)鍵件的加工質(zhì)量，如加工參數(shù)，從工藝設(shè)計(jì)上會將加工參數(shù)進(jìn)行設(shè)計(jì)，但是在實(shí)際加工過程中，在刀具磨損情況下，加工參數(shù)會在一定程度上影響關(guān)鍵件的加工質(zhì)量。因此，在數(shù)據(jù)采集過程中，如何將靜態(tài)數(shù)據(jù)與其他質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行關(guān)聯(lián)，是確保加工過程質(zhì)量管控的重要因素之一。

動態(tài)信息是指會隨著工件及時(shí)間變化而發(fā)生變化的信息。例如：工件實(shí)時(shí)信息、設(shè)備狀態(tài)信息及設(shè)備實(shí)時(shí)加工信息，都會直接反映關(guān)鍵件的加工質(zhì)量，并為企業(yè)掌握加工進(jìn)程、關(guān)鍵件的實(shí)時(shí)狀態(tài)及加工設(shè)備實(shí)時(shí)狀態(tài)提供了數(shù)據(jù)支持，確保了生產(chǎn)過程穩(wěn)定性、高效性?？梢姡瑒討B(tài)信息比靜態(tài)信息更為重要，對數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和實(shí)時(shí)性要求更高，如何將這些數(shù)據(jù)進(jìn)行采集、統(tǒng)計(jì)分析及在線決策，是柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程質(zhì)量管控的關(guān)鍵所在。

綜合信息是指將靜態(tài)數(shù)據(jù)與動態(tài)數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)融合，統(tǒng)計(jì)分析，為機(jī)械加工裝備和柴油機(jī)關(guān)鍵件加工提供服務(wù)和決策依據(jù)的具體信息，主要包括生產(chǎn)任務(wù)信息、生產(chǎn)物耗信息及設(shè)備信息。

4.2 加工數(shù)據(jù)采集

利用車間生產(chǎn)加工數(shù)據(jù)采集器及傳感器對物理車間加工信息進(jìn)行采集，并存儲于車間孿生數(shù)據(jù)庫，同時(shí)在虛擬車間和管控系統(tǒng)上進(jìn)行加工過程仿真和質(zhì)量數(shù)據(jù)分析、決策及優(yōu)化。該方式是利用數(shù)字孿生質(zhì)量管控模型對船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工質(zhì)量管控的重要途徑。在加工過程中，物理機(jī)床的加工信息的可靠性采集，為質(zhì)量管控提供了數(shù)據(jù)支撐。對于加工車間來說，不同類型的加工車間會存在不同的生產(chǎn)模式，從而導(dǎo)致產(chǎn)品質(zhì)量要求和標(biāo)準(zhǔn)等因素也不同，進(jìn)而導(dǎo)致加工數(shù)據(jù)采集的方式也不同。本文針對船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工周期長、精度高、大型件等特點(diǎn)，在船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程質(zhì)量管控?cái)?shù)字孿生模型的基礎(chǔ)上，結(jié)合工藝流程對加工信息進(jìn)行在線采集[14]，如圖4所示。

圖4 加工過程實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集方案Fig.4 Real?Time Data Collection Scheme During Processing

在柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程中，加工單元和加工工序有一對一和一對多的關(guān)系，其取決于加工單元的加工能力及工藝規(guī)劃設(shè)計(jì)。通過車間產(chǎn)線多個(gè)加工單元的相互協(xié)作，加工單元會依據(jù)工藝規(guī)劃指令進(jìn)行關(guān)鍵件加工，直至完成整個(gè)關(guān)鍵件的加工工藝。在加工過程中，根據(jù)質(zhì)量管控需要，布置相應(yīng)的傳感器，通過外接的傳感器和加工單元自帶的數(shù)控系統(tǒng)進(jìn)行質(zhì)量數(shù)據(jù)的采集。本文采用軟硬件結(jié)合方式進(jìn)行數(shù)據(jù)采集，具體方式如下：軟件采集是依托廠家提供的機(jī)床數(shù)控系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)接口進(jìn)行開發(fā)，從而實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集；硬件采集是在機(jī)床中外置傳感器進(jìn)行數(shù)據(jù)采集。通過軟硬件相結(jié)合的數(shù)據(jù)采集模式，實(shí)現(xiàn)數(shù)控機(jī)床加工數(shù)據(jù)的全面采集。

在實(shí)際柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程中，依據(jù)質(zhì)量管控需求，對不同的質(zhì)量數(shù)據(jù)，其采集頻率也不盡相同，如：工裝的能效數(shù)據(jù)可在一個(gè)生產(chǎn)周期中進(jìn)行間斷性多次測量，以判斷機(jī)床的加工狀態(tài)，是否會影響加工質(zhì)量；而刀具狀態(tài)數(shù)據(jù)則需要在線測量，實(shí)時(shí)了解刀具的加工狀態(tài)，以免對工件加工質(zhì)量造成影響。借助上述質(zhì)量采集流程及方法，可實(shí)現(xiàn)對船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程中加工參數(shù)、刀具信息、機(jī)床狀態(tài)信息等加工信息的采集，為后續(xù)質(zhì)量數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)分析及在線決策提供數(shù)據(jù)支撐。

5 加工過程刀具加工質(zhì)量智能管控

5.1 基于BP-RBF與GA的加工質(zhì)量管控模型

在船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程中，加工質(zhì)量數(shù)據(jù)影響因素較多，如操作工人、操作環(huán)境、加工刀具等因素，都會直接或間接的影響關(guān)鍵件的加工質(zhì)量。而這些信息可認(rèn)為都是隨機(jī)的，很難有規(guī)律可循，但為了質(zhì)量數(shù)據(jù)的可控、可管理、可追溯，針對這一目標(biāo)，以刀具加工質(zhì)量管控為例進(jìn)行仿真驗(yàn)證。

通過刀具磨損量及刀具壽命預(yù)測來實(shí)現(xiàn)刀具加工質(zhì)量管控。對刀具壽命預(yù)測來說，由于其影響因素較多，如刀具直徑、刀具齒數(shù)、切削速度、切削寬度、切削深度、進(jìn)給量等有著緊密的聯(lián)系。而在預(yù)測模型中，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能逼近任意復(fù)雜非線性函數(shù)，因此，在非線性、模糊、模式特征不明確等問題上具有廣泛的應(yīng)用。而徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RBF）在逼近能力、學(xué)習(xí)速率等方面優(yōu)于其他神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，因此較適用刀具壽命的預(yù)測。而遺傳算法在優(yōu)化收斂速度上優(yōu)于其他人工智能優(yōu)化算法，因此比較適用切削參數(shù)優(yōu)化。加工刀具壽命預(yù)測與刀具磨損量預(yù)測相結(jié)合，是實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字孿生的刀具加工質(zhì)量智能管控的關(guān)鍵。同時(shí)該方法，也是實(shí)現(xiàn)基于數(shù)字孿生的柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程的質(zhì)量管控的關(guān)鍵技術(shù)之一。在柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程中，實(shí)現(xiàn)刀具加工質(zhì)量管控，往往需要進(jìn)行多方面分析。

因此，在基于數(shù)字孿生的柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程的質(zhì)量管控方法中，以刀具加工質(zhì)量管控為例進(jìn)行研究探索。采用BP?RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和遺傳算法進(jìn)行刀具加工質(zhì)量管控，具體流程，如圖5所示。

圖5 刀具加工質(zhì)量管控流程Fig.5 Quality Control Process of Tool Machining

數(shù)控機(jī)床在加工過程中，通過在線實(shí)時(shí)采集的刀具信息，并結(jié)合BP?RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型進(jìn)行刀具壽命預(yù)測，供物理機(jī)床進(jìn)行刀具的加工調(diào)度指導(dǎo)。

同時(shí)借助采集到的加工參數(shù)和建立的刀具磨損量預(yù)測模型進(jìn)行磨損量預(yù)測分析，當(dāng)預(yù)測值異常時(shí)，進(jìn)行切削參數(shù)（切削速度、每齒進(jìn)給量、背吃刀量）優(yōu)化，將優(yōu)化結(jié)果反饋給虛擬機(jī)床進(jìn)行參數(shù)仿真驗(yàn)證及刀具壽命再預(yù)測，進(jìn)而反饋給物理機(jī)床進(jìn)行加工參數(shù)調(diào)整及刀具加工調(diào)度指導(dǎo)，直至整個(gè)加工任務(wù)完成。

5.2 加工質(zhì)量管控模型有效性仿真驗(yàn)證

為驗(yàn)證該方法的有效性，通過仿真試驗(yàn)對刀具壽命預(yù)測及參數(shù)優(yōu)化方法進(jìn)行有效性驗(yàn)證，其具體流程，如圖6所示。通過BP?RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與遺傳算法相結(jié)合，實(shí)現(xiàn)刀具壽命預(yù)測與切削參數(shù)優(yōu)化，確保加工穩(wěn)定及產(chǎn)品質(zhì)量合格。

圖6 加工質(zhì)量管控流程Fig.6 Process Quality Control Process

已有加工經(jīng)驗(yàn)表明，切削方式、機(jī)床參數(shù)、工件材料、加工參數(shù)等都對刀具壽命產(chǎn)生影響[15?16]。在刀具壽命預(yù)測模型有效性驗(yàn)證過程中，選用M類硬質(zhì)合金面銑刀，加工材料為QT500?7，進(jìn)行立銑粗加工。對試驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和選取，如表1所示。

表1 刀具參數(shù)及刀具壽命樣本數(shù)據(jù)Tab.1 Tool Parameters and Tool Life Sample Data

在BP?RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的刀具壽命預(yù)測仿真驗(yàn)證過程中，對刀具壽命預(yù)測模型的評價(jià)采用了十折交叉驗(yàn)證法來驗(yàn)證算法的有效性。因此，依據(jù)刀具壽命傳統(tǒng)經(jīng)驗(yàn)式（1）建立了BP?RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，如圖7所示。將刀具直徑、切削速度等6個(gè)參數(shù)作為輸入神經(jīng)元，設(shè)定了9個(gè)隱藏層單元和1個(gè)輸出層。壽命預(yù)測流程，如圖8所示。

圖7 刀具壽命預(yù)測神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)Fig.7 Structure of Neural Network for Tool Life Prediction

圖8 刀具使用壽命預(yù)測流程圖Fig.8 Flow Chart of Tool Life Prediction

式中：CT—刀具壽命修正系數(shù)，與刀具、工件材料和切削條件有關(guān)；V—切削速度；b—切削深度；a—切削寬度；fz—每齒進(jìn)給量；Z—刀具齒數(shù)；D—刀具直徑；x、y、p、q、u—b、a、fz、Z、D的影響指數(shù)，對刀具耐用度產(chǎn)生影響。

在刀具壽命預(yù)測過程中，采用了K?均值算法實(shí)現(xiàn)基函數(shù)中心的學(xué)習(xí)，通過初始化、輸入樣本、匹配、聚類中心更新及判斷五個(gè)方面進(jìn)行基函數(shù)中心的確定。其中匹配和聚類中心更新的公式如下：

式中：Xk—隨機(jī)訓(xùn)練樣本；i(Xk)—離Xk的最近點(diǎn)；ti(n)—第n次迭代的第i個(gè)聚類中心；I—聚類中心的個(gè)數(shù)；η—學(xué)習(xí)步長，0 <η<1。這里選用的基函數(shù)為高斯函數(shù)，如式（4）所示。

式中：σ—方差，其表達(dá)式為：σ=。其中，n為隱含節(jié)點(diǎn)的個(gè)數(shù)，n取值為9，dmax—所選取聚類中心之間的最大距離。并采用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對權(quán)值w進(jìn)行訓(xùn)練、學(xué)習(xí)及計(jì)算。

采用十折交叉驗(yàn)證法對BP?RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的有效性進(jìn)行驗(yàn)證，其驗(yàn)證結(jié)果，如表2所示。通過預(yù)測值與期望值的對比分析可得，其預(yù)測模型具有良好的有效性。在切削參數(shù)優(yōu)化過程中，利用多元線性回歸分析法進(jìn)行刀具磨損量模型建立，如式（5）所示。通過采集的切削參數(shù)并基于磨損量預(yù)測模型進(jìn)行刀具磨損量預(yù)測。選用切削速度、每齒進(jìn)給量為優(yōu)化變量。當(dāng)預(yù)測值低于標(biāo)準(zhǔn)值時(shí)，則繼續(xù)對監(jiān)控刀具磨損量；當(dāng)預(yù)測值高于標(biāo)準(zhǔn)值時(shí)，以刀具磨損量VB為優(yōu)化目標(biāo)對切削速度和每齒進(jìn)給量進(jìn)行優(yōu)化，以降低刀具實(shí)際加工時(shí)的磨損量，優(yōu)化流程，如圖9所示。

圖9 刀具參數(shù)優(yōu)化流程圖Fig.9 Flow Chart of Tool Parameter Optimization

表2 刀具壽命預(yù)測相對誤差值對比Tab.2 Comparison of Relative Error Values of Tool Life Prediction

在優(yōu)化過程中，將目標(biāo)函數(shù)設(shè)置為適應(yīng)度函數(shù)進(jìn)行適應(yīng)度值計(jì)算，通過切削速度、切削深度及每齒進(jìn)給量代入，實(shí)現(xiàn)適應(yīng)度值計(jì)算。其目標(biāo)函數(shù)，如式（7）所示。

將式（5）和式（6）進(jìn)行相加，構(gòu)建目標(biāo)函數(shù):

式中：Vc—切削速度，單位：m/min；fz—每齒進(jìn)給量，單位mm/z；

ap—切削深度，單位：mm；t—工序加工時(shí)間，單位：min。

在優(yōu)化過程中，以機(jī)床功率、機(jī)床轉(zhuǎn)速、機(jī)床進(jìn)給量、主軸轉(zhuǎn)矩及零件表面粗糙度為約束條件。t1、t2、t3、t4、t5—磨損量指數(shù)。

（1）機(jī)床功率約束

式中：Fz—切削力，單位N；P—機(jī)床額定功率，單位kW；η—機(jī)床傳動效率。

（2）機(jī)床轉(zhuǎn)速約束

式中：nmin、nmax—機(jī)床最小、最大轉(zhuǎn)速，單位為r/min。

（3）機(jī)床進(jìn)給約束

式中：fmin、fmax—機(jī)床最小、最大進(jìn)給量，單位mm/r。

（4）主軸轉(zhuǎn)矩約束

式中：T—機(jī)床主軸最大轉(zhuǎn)矩，單位N·m。

（5）零件表面粗糙度約束

式中：re—刀尖直徑，單位mm；Rmax—工件表面理論粗糙度值，單位μm。

選用M類硬質(zhì)合金銑刀，對加工機(jī)架上表面進(jìn)行粗銑，工件材料為QT500?7，加工余量為5mm，加工參數(shù)，如表3所示。其刀具磨損量預(yù)測值根據(jù)式（5）計(jì)算所得。結(jié)合遺傳算法，以切削8258mm長度進(jìn)行參數(shù)優(yōu)化模擬仿真驗(yàn)證，通過參數(shù)優(yōu)化來優(yōu)化刀具磨損量VB，降低刀具磨損值，其優(yōu)化結(jié)果，如表4所示。通過刀具磨損量原始值與優(yōu)化值對比分析，該模型具有一定的有效性。

表3 機(jī)架上表面初始加工參數(shù)及預(yù)測值Tab.3 Initial Processing Parameters and Predicted Values of the Upper Surface of the Rack

表4 優(yōu)化后參數(shù)及預(yù)測值Tab.4 Parameters and Predicted Values After Optimization

5.3 系統(tǒng)功能驗(yàn)證

基于上述對船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工質(zhì)量管控方法及關(guān)鍵技術(shù)研究，以一臺加工設(shè)備進(jìn)行仿真驗(yàn)證。以某型號柴油機(jī)機(jī)架為加工對象，材料為QT500?7，加工設(shè)備為數(shù)控龍門鏜銑床，加工方式為粗加工，刀具為M類硬質(zhì)合金銑刀，以加工長度8258mm進(jìn)行上述功能仿真實(shí)驗(yàn)。采用SolidWorks建模軟件與Demon 3D場景建模軟件，進(jìn)行虛擬車間構(gòu)建，如圖10所示。并利用Microsoft Visual Studio 2010、SQLServer 2004、Matlab 2016a軟件，進(jìn)行車間管控平臺開發(fā)。通過Matlab進(jìn)行智能算法編寫及封裝，并與Mi?crosoft Visual Studio 2010 進(jìn)行集成，開發(fā)了客戶機(jī)/服務(wù)器（Cli?ent/Server，C/S）的船用柴油機(jī)關(guān)鍵件質(zhì)量管控平臺，如圖11 所示。通過虛擬車間與車間管控平臺的信息集成，能直觀地展示車間生產(chǎn)運(yùn)行情況及車間機(jī)床加工狀況。通過對提出的基于數(shù)字孿生的船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工質(zhì)量管控方法進(jìn)行了仿真驗(yàn)證，初步可行性良好。

在虛擬車間中，如圖10 所示。一方面能360 度三維全景環(huán)繞，看到車間“人?機(jī)?物?環(huán)境”的布局情況，如龍門銑床、龍門吊、叉車等，便于車間人員全面掌控車間生產(chǎn)運(yùn)行狀況，另一方面，通過數(shù)據(jù)庫與虛擬車間信息數(shù)據(jù)交互，實(shí)現(xiàn)加工任務(wù)的預(yù)仿真。

圖10 虛擬車間Fig.10 Virtual Workshop

在車間管控平臺的狀態(tài)監(jiān)控界面中，如圖11（a）所示。將數(shù)據(jù)庫中的工序信息與管控平臺進(jìn)行通信，并把刀具磨損量預(yù)測模型集成在平臺上。通過數(shù)據(jù)庫中工序信息讀取并借助磨損量預(yù)測模型進(jìn)行VB計(jì)算，并與該加工工序設(shè)定的磨損量標(biāo)準(zhǔn)值[17]進(jìn)行數(shù)據(jù)對比，實(shí)現(xiàn)狀態(tài)預(yù)警。其加工該工序的刀具磨損量標(biāo)準(zhǔn)值依據(jù)人為經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行制定，制定加工該工序刀具磨損量標(biāo)準(zhǔn)值為0.01mm。通過對應(yīng)按鈕點(diǎn)擊，分別顯示機(jī)床加工信息、狀態(tài)報(bào)警信息等，如圖11（b）、圖11（c）所示。

通過磨損量預(yù)測值與標(biāo)準(zhǔn)值的數(shù)據(jù)對比，當(dāng)預(yù)測值大于標(biāo)準(zhǔn)值時(shí)，進(jìn)行“切削參數(shù)優(yōu)化”提示，通過點(diǎn)擊“優(yōu)化”按鍵，實(shí)現(xiàn)機(jī)床切削參數(shù)在線優(yōu)化，對優(yōu)化后的加工參數(shù)進(jìn)行可視化顯示，可存入數(shù)據(jù)庫，供下次加工優(yōu)化及工藝設(shè)計(jì)時(shí)使用，如圖11（d）所示。當(dāng)預(yù)測值小于標(biāo)準(zhǔn)值時(shí)，則提示“繼續(xù)保持”，并對下一道加工工序刀具狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)測；當(dāng)?shù)毒呤Ｓ鄩勖_(dá)到預(yù)定值時(shí)，則進(jìn)行刀具更換提醒，進(jìn)行刀具更換。通過對船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工質(zhì)量管控方法的研究，可實(shí)現(xiàn)加工過程的監(jiān)控，通過對機(jī)床刀具加工狀態(tài)的管控，確保加工過程和加工質(zhì)量的合格穩(wěn)定。

圖11 車間管控平臺Fig.11 Workshop Management and Control Platform

6 結(jié)語

針對數(shù)字孿生技術(shù)在船用柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程中的應(yīng)用進(jìn)行了相關(guān)理論及技術(shù)研究，提出了一種基于數(shù)字孿生的加工質(zhì)量管控方法，并進(jìn)行仿真驗(yàn)證，得到了以下結(jié)論：

（1）進(jìn)行了基于數(shù)字孿生的刀具加工質(zhì)量管控方法可行性仿真驗(yàn)證。通過對搭建的加工質(zhì)量管控?cái)?shù)字孿生模型的仿真驗(yàn)證，能將加工參數(shù)控制在合理范圍內(nèi)，為柴油機(jī)關(guān)鍵件加工過程質(zhì)量管控提供了一種新的途徑。

（2）利用BP?RBF神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測模型對刀具壽命進(jìn)行多次仿真試驗(yàn)，并通過對比分析，可得該預(yù)測模型具有良好有效性及較高的預(yù)測精度。

（3）建立了磨損量預(yù)測及參數(shù)優(yōu)化模型，能對加工工序刀具磨損量進(jìn)行預(yù)測及加工參數(shù)優(yōu)化，對加工過程中刀具調(diào)度、更換及工藝參數(shù)調(diào)整具有指導(dǎo)性作用。