CN113714539B - 一种数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真方法及系统，通过构建数控铣床数据感知模型，为薄壁件铣削加工实时仿真过程提供铣削加工数据；对铣削加工过程的刀具轨迹进行离散化处理，基于薄壁件有限元分析模型，通过设置“生死单元”和施加单位铣削力，求解有限元分析结果odb文件；基于数控铣床数据感知模型，获取实时铣削力，求解薄壁件的实际应力、变形并将其储存为vtu格式；在薄壁件铣削加工过程中，实现当前刀具‑工件位置下的薄壁件铣削加工实时仿真和网页端的可视化展示。

Description

一种数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真方法及系统

技术领域

本发明属于制造系统自动化技术领域，具体涉及一种数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真方法及系统。

背景技术

数控铣床能够加工槽、平面和曲面等多种特征，是制造车间加工零件的主要设备。随着航空制造业的快速发展，铝合金薄壁件的占比也越来越多。薄壁件刚性差，加工过程中容易发生变形；加工过程存在刀具磨损、主轴振动和变形等扰动，铣削力随着扰动的发生而动态变化；固定的切削参数下，铣削力的动态变化导致加工变形的不确定，从而使得加工质量产生波动。因此，通常难以通过恒定的切削参数保证薄壁件的高质量和高效率加工，需要根据加工过程中的实际铣削力对加工变形进行实时仿真，进而动态地调整切削参数。

薄壁件铣削加工仿真模型主要通过有限元方法建立，有以下两种方法：一是基于材料失效模型和刀具-工件的接触，建立显式动力学有限元模型，求解切削力、变形和应力等数据；二是通过设置“生死”单元和加载理论切削力，建立静力学有限元分析模型，从而获取变形、应力和应变等数据。比较以上两种方法，第一种方法需要根据材料失效模型判断材料去除，因此计算效率低下且无法关联实际工况数据；第二种方法通过提前设置材料去除单元，计算效率有所提升，不过仍然需要较长时间；同时两种方法均需要在ABAQUS、ANSYS和AdvantEdge等有限元软件中求解并离线查看分析结果。

因此，通过上述有限元分析方法建立的仿真模型尚无法满足实时仿真的要求，需要开发一种实时仿真方法。

发明内容

本发明所要解决的技术问题在于针对上述现有技术中的不足，提供一种数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真方法及系统，通过构建数控铣床数据感知模型，为薄壁件铣削加工实时仿真过程提供铣削加工数据；基于薄壁件铣削加工实时仿真模型，求解实时铣削力作用下的薄壁件的实际应力和变形；在薄壁件铣削加工过程中，实现当前刀具-工件位置下的薄壁件铣削加工实时仿真和网页端的可视化展示。

本发明采用以下技术方案：

一种数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真方法，包括以下步骤：

S1、构建数控铣床数据感知模型获取铣削加工数据milling_data；

S2、建立薄壁件的有限元分析模型，以网格大小为步长对刀具轨迹path_cutter进行离散化，生成不同刀具-工件位置的分析步step；

S3、对于步骤S2每个分析步step，设置相应的ABAQUS生死单元，同时施加单位铣削力，求解得到工件有限元分析结果odb文件；

S4、将步骤S3的odb文件转换为每一分析步的vtu文件，通过步骤S1获取铣削加工数据milling_data中的实时铣削力，求解薄壁件的实际应力、变形vtu文件；

S5、建立步骤S4实时刀具-工件位置与薄壁件的实际应力、变形vtu文件的关联关系，实现薄壁件铣削加工实时仿真。

具体的，步骤S1中，构建数控铣床数据感知模型具体为：

使用JSON数据格式对原始数据进行传输格式标准化处理，以便后续的存储和访问；

选择Redis数据库通过定义键-值对实时存储标准化后的数据，支持铣削加工过程刀具-工件几何运动的虚实同步和应力、变形的实时分析；

通过Java语言访问Redis数据并将其映射到指定的URL上，实现网页端可视化展示时对铣削加工数据milling_data的访问。

进一步的，实时获取数控铣床原始数据raw_data后，定义数控铣床数据感知模型DAM为：

DAM＝{JSON,＜K,V＞,URL}

其中，JSON表示标准化的数据传输格式；＜K,V＞表示标准化后数据的存储形式；URL表示铣削加工数据milling_data的访问形式。

具体的，步骤S2中，不同刀具-工件位置的分析步step具体为：

path_cutter＝{path₁,path₂,...,path_i,...,path_n)

step＝{step₁,step₂,...,step_i,...,step_n}

其中，path_i和step_i分别表示离散后第i段刀具轨迹和其对应的分析步。

进一步的，薄壁件的有限元分析模型FEM_wp具体为：

FEM_wp＝{geom_model,mat_property,mesh_info,bound_condition}

其中，geom_model、mat_property、mesh_info和bound_condition分别表示工件几何模型、材料属性、网格信息和边界条件。

具体的，步骤S4中，vtu文件包含工件网格单元mesh_elements、节点信息nodes_info、初始应力stress_init和初始变形disp_init数据。

具体的，步骤S4中，基于有限元网格单元的受力与变形关系，建立薄壁件的实际应力、变形与铣削力forces的线性映射关系，基于线性映射关系，结合铣削加工数据milling_data中的实时铣削力forces，重新计算薄壁件的实际应力、变形并更新vtu文件。

进一步的，薄壁件的实际应力、变形与铣削力forces的线性映射关系如下：

stress_real＝h×forces×stress_init

disp_real＝k×forces×disp_init

其中，stress_real和disp_real表示实时铣削力作用下的实际应力和变形；stress_init和disp_init表示单位铣削力作用下的初始应力和变形；h和k分别是应力和变形系数。

具体的，步骤S5中，刀具-工件位置由铣削加工数据milling_data中的实时系统坐标coors唯一确定，再根据刀具所处的位置确定薄壁件的实际应力、变形vtu文件，展示到网页端并实时更新。

本发明的另一技术方案是，一种数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真系统，包括：

数据模块，构建数控铣床数据感知模型获取铣削加工数据milling_data；

分析模块，建立薄壁件的有限元分析模型，以网格大小为步长对刀具轨迹path_cutter进行离散化，生成不同刀具-工件位置的分析步step；

设置模块，对于分析模块每个分析步step，设置相应的ABAQUS生死单元，同时施加单位铣削力，求解得到工件有限元分析结果odb文件；

计算模块，将设置模块的odb文件转换为每一分析步的vtu文件，通过数据模块获取铣削加工数据milling_data中的实时铣削力，求解薄壁件的实际应力、变形vtu文件；

仿真模块，建立计算模块实时刀具-工件位置与薄壁件的实际应力、变形vtu文件的关联关系，实现薄壁件铣削加工实时仿真。

与现有技术相比，本发明至少具有以下有益效果：

本发明一种数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真方法，使用数字孪生技术来构建薄壁件铣削加工实时仿真模型，从而能够获取当前工况下的工件铣削变形，为铣削过程中动态地调整切削参数提供重要技术支撑，实现工件的高质量和高效率加工。

进一步的，通过构建数控铣床数据感知模型，能够为薄壁件铣削加工的几何仿真和物理仿真提供标准化的实时数据，进而实现薄壁件铣削加工实时仿真。

进一步的，通过设置数控铣床数据感知模型DAM，可以解决数控铣床原始数据raw_data数据格式、传输方式和访问形式不同的问题，从而可以使用相同的数据接口获取并使用铣削加工数据milling_data。

进一步的，通过设置不同刀具-工件位置的分析步step，可以将有限元分析过程离散到不同刀具轨迹上，对应着铣削加工过程中不同的工件状态，是实现薄壁件铣削加工实时仿真的基础。

进一步的，通过设置薄壁件的有限元分析模型，可以明确有限元分析的输入条件和边界条件，避免了重复性的工作，为多次进行有限元分析提供便利。

进一步的，与odb文件相比，vtu文件剔除了无用信息，仅保留了单元、节点、初始应力和初始变形信息，更适合于数据处理和可视化。

进一步的，基于线性映射关系，结合实时铣削力，重新计算并更新后的vtu文件，对应当前工况下薄壁件的实际应力和变形，是实现薄壁件铣削加工实时仿真的关键。

进一步的，通过设置薄壁件的实际应力、变形与铣削力forces的线性映射关系，可以快速求解实时铣削力下的薄壁件的实际变形和应力。

进一步的，基于数控铣床数据感知模型，能够确定实时的刀具-工件位置和当前刀具位置下薄壁件的实际应力、变形，从而实现薄壁件铣削加工实时仿真和网页端的可视化展示。

综上所述，本发明能够基于铣削加工实时数据求解出工件的铣削变形，然后根据铣削变形动态地调整切削参数，从而确保工件的高质量和高效率加工。

下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。

附图说明

图1为本发明的工作流程图；

图2为铣削加工数控铣床原始数据图；

图3为数控铣床数据感知模型图；

图4为薄壁件的有限元分析模型图；

图5为薄壁特征精加工刀具轨迹图；

图6为模拟工件材料去除过程示意图，其中，(a)为设置生死单元，(b)为施加单位铣削力；

图7为工件有限元结果vtu文件格式说明图；

图8为薄壁件的实际应力、变形展示到网页端示意图，其中，(a)为薄壁件的实际应力可视化展示图，(b)为变形网页端可视化展示图。

具体实施方式

下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

在本发明的描述中，需要理解的是，术语“包括”和“包含”指示所描述特征、整体、步骤、操作、元素和/或组件的存在，但并不排除一个或多个其它特征、整体、步骤、操作、元素、组件和/或其集合的存在或添加。

还应当理解，在本发明说明书中所使用的术语仅仅是出于描述特定实施例的目的而并不意在限制本发明。如在本发明说明书和所附权利要求书中所使用的那样，除非上下文清楚地指明其它情况，否则单数形式的“一”、“一个”及“该”意在包括复数形式。

还应当进一步理解，在本发明说明书和所附权利要求书中使用的术语“和/或”是指相关联列出的项中的一个或多个的任何组合以及所有可能组合，并且包括这些组合。

在附图中示出了根据本发明公开实施例的各种结构示意图。这些图并非是按比例绘制的，其中为了清楚表达的目的，放大了某些细节，并且可能省略了某些细节。图中所示出的各种区域、层的形状及它们之间的相对大小、位置关系仅是示例性的，实际中可能由于制造公差或技术限制而有所偏差，并且本领域技术人员根据实际所需可以另外设计具有不同形状、大小、相对位置的区域/层。

数字孪生技术能够通过构建仿真模型，分析设备历史数据之间的关联关系，结合传感器实时数据，以孪生体映射出设备的实际状态。使用数字孪生技术来构建薄壁件铣削加工实时仿真模型，提供一种新的思路。

本发明提供了一种数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真方法，以三轴数控铣床为研究对象，通过分析铝合金薄壁件铣削过程中的应力和变形，说明所述实时仿真方法能够服务于薄壁件的铣削加工过程。

请参阅图1，本发明一种数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真方法，包括以下步骤：

S1、构建数控铣床数据感知模型，能够为薄壁件铣削加工实时仿真过程提供铣削加工数据milling_data；

请参阅图2，对铣削加工中数控铣床的原始数据raw_data进行分析，数控铣床raw_data可分为两类：从数控系统获取的内部数据inner_data以及通过布置传感器采集到的外部数据outer_data，原始数据raw_data形式化描述为：

raw_data＝{outer_data,inner_data}

inner_data＝{status,speed,coors,feed,...}

outter_data＝{current,power,forces,...}

其中，status表示数控铣床的系统状态；speed表示主轴转速；coors表示系统坐标；feed表示进给速率；current表示主轴电流；power表示主轴功率；

forces表示工件受到的铣削力。

实时获取数控铣床原始数据raw_data后，定义数控铣床数据感知模型(DataAwareness Model，DAM)为：

DAM＝{JSON,＜K,V＞,URL}

其中，JSON表示标准化的数据传输格式；＜K,V＞表示标准化后数据的存储形式；URL表示铣削加工数据milling_data的访问形式。

请参阅图3，通过以下步骤完成数控铣床数据感知模型的构建：首先使用JSON数据格式对原始数据进行传输格式标准化处理，以便后续的存储和访问；其次选择Redis数据库通过定义键-值对(Key-Value)来实时存储标准化后的数据，支持铣削加工过程刀具-工件几何运动的虚实同步和应力、变形的实时分析；最后通过Java语言访问Redis数据并将其映射到指定的URL上，方便网页端可视化展示时对铣削加工数据milling_data的访问。

S2、建立薄壁件的有限元分析模型，以网格大小为步长对刀具轨迹path_cutter进行离散化，生成不同刀具-工件位置的分析步step；

请参阅图4，以铝合金薄壁件铣削加工为例，在ABAQUS软件中依次进行导入工件几何模型、赋予材料属性、划分网格和设置边界条件操作，从而建立薄壁件的有限元分析模型：

FEM_wp＝{geom_model,mat_property,mesh_info,bound_condition}

其中，geom_model、mat_property、mesh_info和bound_condition分别表示工件几何模型、材料属性、网格信息和边界条件。

对于上述工件几何模型，数控铣床沿着图5所示刀具轨迹，完成薄壁特征精加工工序，从而获得最终的薄壁特征。为了简化工件的有限元分析模型，对刀具轨迹进行离散化处理。离散后铣削加工刀具轨迹path_cutter由一系列直线/曲线轨迹组成，在这些轨迹上分别建立分析步step来求解不同刀具-工件接触下的应力和变形情况：

path_cutter＝{path₁,path₂,...,path_i,...,path_n)

step＝{step₁,step₂,...,step_i,...,step_n}

S3、对于每个分析步step，设置相应的“生死”单元，同时施加单位铣削力，求解得到工件有限元分析结果odb文件；

分析第i段刀具轨迹扫掠过的单元集elements_i和其上的节点集nodes_i，定义killElements_step_i和loadNodes_step_i如下所示：

killElements_step_i＝elements_i

loadNodes_step_i＝nodes_i

其中，killElements_step_i和loadNodes_step_i分别表示step_i的材料去除单元集和力加载节点集。

“生死”单元用来模拟工件材料去除过程，如图6所示，对于每个分析步step，通过设置相应的ABAQUS“生死”单元和施加单位铣削力，可以求解得到铣削加工过程的有限元分析结果odb文件，包含所有分析步的工件网格单元mesh_elements、节点信息nodes_info、初始应力stress_init和初始变形disp_init等数据。

S4、通过获取铣削加工数据milling_data中的实时铣削力，求解薄壁件的实际应力、变形vtu文件；

vtu文件比odb文件更适合科学分析和可视化展示，因此编写python脚本从odb文件中自动化地提取每一分析步的单元elements、节点nodes以及应力stress和变形disp等数据，然后如图7所示，以vtu文件格式重新存储有限元结果数据。

对于有限元静力学分析问题，网格单元有以下受力与变形公式：

Ku＝f

σ＝EBu

其中，K为刚度矩阵；u为位移；f为载荷；σ为应力；E为弹性矩阵；B为应变-位移矩阵。

基于上述公式，以单位铣削力作用下不同刀具-工件接触位置的应力、变形状态为基础，建立薄壁件的实际应力、变形与铣削力forces的线性映射关系如下所示：

stress_real＝h×forces×stress_init

disp_real＝k×forces×disp_init

其中，stress_real和disp_real分别表示实时铣削力作用下的实际应力和变形；stress_init和disp_init分别表示单位铣削力作用下的初始应力和变形；h和k分别是应力和变形系数。

基于上述线性映射关系，从铣削加工数据milling_data中获取实时铣削力，重新计算薄壁件的实际应力、变形并更新vtu文件。对于图4所示的工件有限元分析模型，求解实时铣削力作用下的工件应力和变形，大概需要800ms的时间，能够满足铣削加工实时仿真的要求。

S5、建立实时刀具-工件位置与薄壁件的实际应力、变形vtu文件的关联关系，实现薄壁件铣削加工实时仿真和网页端的可视化展示。

刀具-工件位置由铣削加工数据milling_data中的实时系统坐标coors唯一确定，再根据刀具所处的位置确定薄壁件的实际应力、变形vtu文件。

薄壁件的实际应力、变形vtu文件通过ParaView转换为更适合网页端传输的gltf文件，对于图4所示的工件有限元分析模型，该转换过程大概需要500ms的时间，能够满足铣削加工实时仿真的要求。

本发明再一个实施例中，提供一种数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真系统，该系统能够用于实现上述数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真方法，具体的，该数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真系统包括数据模块、分析模块、设置模块、计算模块以及仿真模块。

其中，数据模块，构建数控铣床数据感知模型获取铣削加工数据milling_data；

分析模块，建立薄壁件的有限元分析模型，以网格大小为步长对刀具轨迹path_cutter进行离散化，生成不同刀具-工件位置的分析步step；

设置模块，对于分析模块每个分析步step，设置相应的ABAQUS生死单元，同时施加单位铣削力，求解得到工件有限元分析结果odb文件；

计算模块，将设置模块的odb文件转换为每一分析步的vtu文件，通过数据模块获取铣削加工数据milling_data中的实时铣削力，求解薄壁件的实际应力、变形vtu文件；

仿真模块，建立计算模块实时刀具-工件位置与薄壁件的实际应力、变形vtu文件的关联关系，实现薄壁件铣削加工实时仿真。

本发明再一个实施例中，提供了一种终端设备，该终端设备包括处理器以及存储器，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述处理器用于执行所述计算机存储介质存储的程序指令。处理器可能是中央处理单元(Central ProcessingUnit，CPU)，还可以是其他通用处理器、数字信号处理器(Digital Signal Processor、DSP)、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、现成可编程门阵列(Field-Programmable GateArray，FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件等，其是终端的计算核心以及控制核心，其适于实现一条或一条以上指令，具体适于加载并执行一条或一条以上指令从而实现相应方法流程或相应功能；本发明实施例所述的处理器可以用于数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真方法的操作，包括：

构建数控铣床数据感知模型获取铣削加工数据milling_data；建立薄壁件的有限元分析模型，以网格大小为步长对刀具轨迹path_cutter进行离散化，生成不同刀具-工件位置的分析步step；对于每个分析步step，设置相应的ABAQUS生死单元，同时施加单位铣削力，求解得到工件有限元分析结果odb文件；将odb文件转换为每一分析步的vtu文件，通过铣削加工数据milling_data中的实时铣削力，求解薄壁件的实际应力、变形vtu文件；建立实时刀具-工件位置与薄壁件的实际应力、变形vtu文件的关联关系，实现薄壁件铣削加工实时仿真。

本发明再一个实施例中，本发明还提供了一种存储介质，具体为计算机可读存储介质(Memory)，所述计算机可读存储介质是终端设备中的记忆设备，用于存放程序和数据。可以理解的是，此处的计算机可读存储介质既可以包括终端设备中的内置存储介质，当然也可以包括终端设备所支持的扩展存储介质。计算机可读存储介质提供存储空间，该存储空间存储了终端的操作系统。并且，在该存储空间中还存放了适于被处理器加载并执行的一条或一条以上的指令，这些指令可以是一个或一个以上的计算机程序(包括程序代码)。需要说明的是，此处的计算机可读存储介质可以是高速RAM存储器，也可以是非不稳定的存储器(non-volatile memory)，例如至少一个磁盘存储器。

可由处理器加载并执行计算机可读存储介质中存放的一条或一条以上指令，以实现上述实施例中有关数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真方法的相应步骤；计算机可读存储介质中的一条或一条以上指令由处理器加载并执行如下步骤：

构建数控铣床数据感知模型获取铣削加工数据milling_data；建立薄壁件的有限元分析模型，以网格大小为步长对刀具轨迹path_cutter进行离散化，生成不同刀具-工件位置的分析步step；对于每个分析步step，设置相应的ABAQUS生死单元，同时施加单位铣削力，求解得到工件有限元分析结果odb文件；将odb文件转换为每一分析步的vtu文件，通过铣削加工数据milling_data中的实时铣削力，求解薄壁件的实际应力、变形vtu文件；建立实时刀具-工件位置与薄壁件的实际应力、变形vtu文件的关联关系，实现薄壁件铣削加工实时仿真。

为使本发明实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。通常在此处附图中的描述和所示的本发明实施例的组件可以通过各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

请参阅图8，使用babylon.js将刀具-工件位置和薄壁件的实际应力、变形展示到网页端并进行实时更新，从而实现薄壁件铣削加工实时仿真。在保证求解精度的同时，每个分析步step的计算时间从60s减少到了1s以内，从而能够满足铣削加工实时仿真的要求。

综上所述，本发明一种数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真方法及系统，通过构建数控铣床数据感知模型，为薄壁件铣削加工实时仿真过程提供铣削加工数据；基于薄壁件铣削加工实时仿真模型，可以求解实时铣削力作用下的薄壁件的实际应力和变形；在薄壁件铣削加工过程中，实现当前刀具-工件位置下的薄壁件铣削加工实时仿真和网页端的可视化展示。

本领域内的技术人员应明白，本申请的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本申请是参照根据本申请实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

以上内容仅为说明本发明的技术思想，不能以此限定本发明的保护范围，凡是按照本发明提出的技术思想，在技术方案基础上所做的任何改动，均落入本发明权利要求书的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真方法，其特征在于，包括以下步骤：

S1、构建数控铣床数据感知模型获取铣削加工数据milling_data，构建数控铣床数据感知模型具体为：

使用JSON数据格式对原始数据进行传输格式标准化处理，以便后续的存储和访问；

选择Redis数据库通过定义键-值对实时存储标准化后的数据，支持铣削加工过程刀具-工件几何运动的虚实同步和应力、变形的实时分析；

通过Java语言访问Redis数据并将其映射到指定的URL上，实现网页端可视化展示时对铣削加工数据milling_data的访问；

S2、建立薄壁件的有限元分析模型，以网格大小为步长对刀具轨迹path_cutter进行离散化，生成不同刀具-工件位置的分析步step，不同刀具-工件位置的分析步step具体为：

path_cutter＝{path₁,path₂,...,path_i,...,path_n)

step＝{step₁,step₂,...,step_i,...,step_n}

其中，path_i和step_i分别表示离散后第i段刀具轨迹和其对应的分析步，薄壁件的有限元分析模型FEM_wp具体为：

FEM_wp＝{geom_model,mat_property,mesh_info,bound_condition}

其中，geom_model、mat_property、mesh_info和bound_condition分别表示工件几何模型、材料属性、网格信息和边界条件；

S3、对于步骤S2每个分析步step，设置相应的ABAQUS生死单元，同时施加单位铣削力，求解得到工件有限元分析结果odb文件；

S4、将步骤S3的odb文件转换为每一分析步的vtu文件，通过步骤S1获取铣削加工数据milling_data中的实时铣削力，求解薄壁件的实际应力、变形vtu文件，基于有限元网格单元的受力与变形关系，建立薄壁件的实际应力、变形与铣削力forces的线性映射关系，基于线性映射关系，结合铣削加工数据milling_data中的实时铣削力forces，重新计算薄壁件的实际应力、变形并更新vtu文件，薄壁件的实际应力、变形与铣削力forces的线性映射关系如下：

stress_real＝h×forces×stress_init

disp_real＝k×forces×disp_init

其中，stress_real和disp_real表示实时铣削力作用下的实际应力和变形；stress_init和disp_init表示单位铣削力作用下的初始应力和变形；h和k分别是应力和变形系数；

S5、建立步骤S4实时刀具-工件位置与薄壁件的实际应力、变形vtu文件的关联关系，实现薄壁件铣削加工实时仿真。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S1中，实时获取数控铣床原始数据raw_data后，定义数控铣床数据感知模型DAM为：

DAM＝{JSON,＜K,V＞,URL}

其中，JSON表示标准化的数据传输格式；＜K,V＞表示标准化后数据的存储形式；URL表示铣削加工数据milling_data的访问形式。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S4中，vtu文件包含工件网格单元mesh_elements、节点信息nodes_info、初始应力stress_init和初始变形disp_init数据。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤S5中，刀具-工件位置由铣削加工数据milling_data中的实时系统坐标coors唯一确定，再根据刀具所处的位置确定薄壁件的实际应力、变形vtu文件，展示到网页端并实时更新。

5.一种数字孪生驱动的薄壁件铣削加工实时仿真系统，其特征在于，包括：

数据模块，构建数控铣床数据感知模型获取铣削加工数据milling_data，构建数控铣床数据感知模型具体为：使用JSON数据格式对原始数据进行传输格式标准化处理，以便后续的存储和访问；选择Redis数据库通过定义键-值对实时存储标准化后的数据，支持铣削加工过程刀具-工件几何运动的虚实同步和应力、变形的实时分析；通过Java语言访问Redis数据并将其映射到指定的URL上，实现网页端可视化展示时对铣削加工数据milling_data的访问；

分析模块，建立薄壁件的有限元分析模型，以网格大小为步长对刀具轨迹path_cutter进行离散化，生成不同刀具-工件位置的分析步stepstep，不同刀具-工件位置的分析步step具体为：

path_cutter＝{path₁,path₂,...,path_i,...,path_n)

step＝{step₁,step₂,...,step_i,...,step_n}

其中，path_i和step_i分别表示离散后第i段刀具轨迹和其对应的分析步，薄壁件的有限元分析模型FEM_wp具体为：

FEM_wp＝{geom_model,mat_property,mesh_info,bound_condition}

其中，geom_model、mat_property、mesh_info和bound_condition分别表示工件几何模型、材料属性、网格信息和边界条件；

设置模块，对于分析模块每个分析步step，设置相应的ABAQUS生死单元，同时施加单位铣削力，求解得到工件有限元分析结果odb文件；

计算模块，将设置模块的odb文件转换为每一分析步的vtu文件，通过数据模块获取铣削加工数据milling_data中的实时铣削力，求解薄壁件的实际应力、变形vtu文件，基于有限元网格单元的受力与变形关系，建立薄壁件的实际应力、变形与铣削力forces的线性映射关系，基于线性映射关系，结合铣削加工数据milling_data中的实时铣削力forces，重新计算薄壁件的实际应力、变形并更新vtu文件，薄壁件的实际应力、变形与铣削力forces的线性映射关系如下：

stress_real＝h×forces×stress_init

disp_real＝k×forces×disp_init

其中，stress_real和disp_real表示实时铣削力作用下的实际应力和变形；stress_init和disp_init表示单位铣削力作用下的初始应力和变形；h和k分别是应力和变形系数；

仿真模块，建立计算模块实时刀具-工件位置与薄壁件的实际应力、变形vtu文件的关联关系，实现薄壁件铣削加工实时仿真。

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