基于DMU50數字孿生技術在數控教學中的應用模式探索

吉琳

2019年是各種新技術“元年”，5G、數字化、智能工廠等新技術不斷涌現，全球進入技術驅動時代，數字經濟得以加速推進發展。本文的開發是基于DMU50數字孿生技術在數控教學中教學模式的改革創新，使學生從經驗式學習向數字化學習轉變，由目前企業中運用最廣泛的經驗型生產轉向數據分析優化，解決生產技術難題，推動教學創新和企業產業升級，為創造經濟效益做出貢獻。

自上世紀70年代以來，工業制造的數字化及自動化程度不斷得到提高。作為經過多次改進并取得巨大發展的顛覆性技術之一，最近被Gartner評為戰略技術的數字孿生技術（Digital Twin，縮寫DT）再次受到人們的追捧，成為時代的“弄潮兒”。制造商斷言，數字孿生技術是生產數子化、自動化的推動者，也是向工業4.0過渡的關鍵技術，它幾乎能在所有關鍵產品的全生命周期中產生影響。

一、 數字孿生技術的實質意義

數字孿生是現有或將有的任何物理對象、系統、過程或者人以數字化（數字虛擬模型）表示，借助傳感器隨時獲取數字模型的仿真數據分析來實時感知、診斷、預測物理實體對象的狀態，通過優化和指令來調控物理實體對象的行為，以相關數字模型間的相互學習來進化自身，同時改進利益相關方在物理實體對象生命周期內的制造和決策，從而提高生產效率、減少停機時間，并在產品發布之后可以持續改進產品。例如，特斯拉為每一輛出廠的汽車都配備了數字孿生模型，并根據物聯網傳感器接收到的數據，對汽車程序進行實時更新，以改善其性能。

傳統的建模仿真M&S是一個獨立單元建模仿真。而數字孿生需要數字主線，包括設計、制造、運營、維護的整個流程。具體說，數字主線貫穿產品的創新設計環節，也包括制造環節的價值鏈條，以及運營維護的資產管理環節，是整體而非局部，是集成而非孤立，連接全生命周期的各個階段，使參與者可以相互溝通。由此可見，數字主線是對從需求設計階段到生產組裝再到售后支持的整個制造價值鏈的數字表示。

針對數字孿生技術在教學過程中的運用研究，可以拓寬加深教學思路，改進優化學生學習的模式，由有限的經驗化學習轉向數字化學習，避免錯誤經驗給實際生產加工帶來的不良影響。數字孿生體（數字模型）可便于解決傳統機理模型無法解決的非線性、不確定性因素問題，提高生產準確性，保證產品質量，使數字孿生技術可以與機器學習、深度學習構成一個不斷進化的系統。而數字孿生技術是以數據（Model-Driven）和模型（Data-Driven）為驅動、數字孿生體和數字線程為支撐的新型制造模式，即我們可以將機理模型與/或強化學習構建一個適合工業應用的優化方法包。由目前企業中運用最廣泛的經驗法轉向數據分析優化，解決生產技術難題，推動企業產業升級;縮短開發生命周期并降低成本;持續改進產品質量和性能;最小化缺陷和減少停機時間;通過團隊之間共享數據提高協作效率和整體生產流程;加快制造速度，提高生產率和靈活性。

二、當前數控教學銜接企業生產存在的問題

（一）機床設備問題（以我校生產設備為例）

隨著制造業的飛速突破發展，智能制造的發展趨勢就是新一代的數字信息技術與先進制造技術的深度融合。而針對企業產品的越來越復雜化、精細化的要求;產品輪廓的非線性圖素和加工生產中不確定性因素;常規使用的數控銑床、車床加工產品類型單一;四軸加工中心只添加了旋轉軸A軸，加工產品多數還是單一工件，裝夾工序繁雜;三類機床設備對非線性圖素加工及高速加工時不能滿足高精度和表面粗糙度要求，穩定性不高。因此，傳統的數控教學培訓已不能有效滿足企業對員工及產品越來越高的技能要求和制造要求。

（二）簡單模擬仿真存在的問題

傳統的建模模擬仿真是一個單獨封閉的單元模塊，往往通過經驗值設置刀具參數、進給速度、進給路線等加工參數并在理想情況下模擬加工過程無誤后生成加工產品的程序。但在傳統模擬過程中，操作者只能通過模擬過程看加工中有無撞刀、產品形狀是否一致等現象。這個模擬過程和真實的生產環境并不一致，刀具的磨損、工件裝夾誤差、切削要素產生的表面粗糙度是否達到精度要求并不能在模擬過程中體現，因此，模擬完的加工程序和實際使用程序存在偏差，不能直接投入產品加工生產，需要操作者在實際加工中進行首件試切，優化完善加工參數和程序，并在批量生產中進行抽檢、過程檢，隨時控制檢驗產品生產質量，調整優化參數。而這個過程大大的延長了產品開發生產周期，并提高了生產成本。

三、D M U50數字孿生技術在數控教學中的應用模式探索

（一）DMU50機床

DMU50是以數碼驅動、機動性液壓夾緊式可擺動的工作臺、帶15”TFT顯示器的高科技3D控制系統的高端加工中心（如圖1）。同時DMU50組件式的機床組合系統是制造單一工件和小系列產品的理想基礎，它能勝任高精度和高表面光滑度的要求，穩定性高。它擁有三個工作臺變體：固定式工作臺，手動式擺動工作臺，以電機驅動的液壓夾緊式可擺動工作圓臺。加工時可滿足24m/min快移速度，轉速至10，000mrp的銑削主軸;從3軸變體到5面完全加工;16到30個刀位的刀架庫，可在加工時同時進行刀具裝卸。即使是對于非常復雜的任務也能在很短的加工裝配時間內完成。不管是刀架庫或刀具裝卸器皆位于工作區間之外，一則免受污染，二則可以在加工的同時，進行裝配動作;Siemens 840D Powerline， Heidenhain iTNC 530或是Heidenhain Millplus-這三種控制系統都帶有15” TFT顯示器和支持的3D軟件，高功率，皆具備高容量內存，特快的處理器。這三種控制系統亦可透過Ethernet直接與外接網絡系統相通，并同時提供DMG-Netservice的使用，可滿足企業日趨發展的制造加工需求。

（二） 建立在DMU50高端加工中心上數字孿生技術的應用模式

第一步：創建數字模型。首先數字模型要有一定的可信度，它能反應真實對象的客觀特性，必須和真實對象“相像”，這里的“相像”指利用造型軟件通過產品零件尺寸、相對零部件位置建構產品外觀形狀，保證模型能滿足模擬仿真的需求即可。其次數字模型產品的選擇一定要以企業的真實生產產品為依托，便于學生后期更好的通過軟件分析參數，而非運用經驗值，同時構建的數字模型要滿足后續階段（使用、重用、維護等）實用性需求和生命周期，從而幫助產品加工進行參數優化和決策。

第二步：開發DMU50高端加工中心上數字孿生技術的運行平臺。針對DMU50設備和其配套的仿真軟件，開發其相關數據分析軟件，保證其運行平臺接近現實環境，及所有平臺中的加工模擬運行數據即有據可依，通過數據軟件的仿真分析，研究解決數據分析中出現的加工過程和后期生產中會出現的問題（如進給速度的不同產生的不同表面粗糙度是否達到生產質量要求、生產中刀具磨損造成的尺寸質量偏差在批量生產中如何解決等），即使要修正程序和加工參數數據也要有科學數據分析依據，從而優化加工程序和參數，通過運用模擬（數字孿生）技術實現加工生產中的百分百準確性，實現不需要人為參與整個加工過程，也能保障產品模擬完的程序在生產實際運用中絕對的一致，最終達到數控加工不需要機床也能掌握這個技術。

第三步：虛擬調試。根據產品的加工要求，在計算機模擬軟件中仿真模擬整個加工生產過程，對前期數據分析的研究成果生成的程序進行測試和驗證，不斷優化，從而使產品加工前期就可以發現異常和存在的缺陷，做預測性分析研究并預防，提高加工質量，節約生產成本，提高效率。

四、結束語

數字化一直是制造業信息化的基礎，而數字孿生是制造數字化的重要組成部分。隨著數字孿生技術和新一代信息技術的快速發展，數字化模型的表現能力越來越強，仿真所用模型的數字化程度越來越高。數字孿生技術可以為工業制造、未來生活帶來無限的可能。同時為了適應社會制造工業的發展形勢，提高數控專業實踐教學質量，滿足未來企業發展需求，將當前的教學過程與數字孿生技術相結合的改革學習模式，有利于培養學生的自主學習和創新能力，并引導教師對國內制造新技術的運用，并在教學實習中技術的革新從而推動學校的教學更好地與企業的發展接軌，推動學校和企業的優質發展。