CN118430720A - 一种精密模具的参数化仿真模型设计方法及系统 - Google Patents

Abstract

本发明涉及模具模型仿真技术领域，尤其涉及一种精密模具的参数化仿真模型设计方法及系统。所述方法包括以下步骤：利用高精度三维扫描仪对精密模具进行原始点云采集，得到原始点云数据；对原始点云数据进行特征参数提取，得到特征参数列表；根据特征参数列表进行特征库构建，得到精密模具特征库；根据精密模具特征库以及特征参数列表进行特征参数关联，得到关联参数；获取模具设计规则数据；根据模具设计规则数据以及关联参数进行模型简化，得到简化参数模型本发明通过参数化建模大大简化了建模过程，提高了建模效率；通过精细化边界条件和多物理场耦合仿真，全面考虑了材料、几何、工艺、边界条件的影响因素，提高了建模效率和仿真精度。

Description

一种精密模具的参数化仿真模型设计方法及系统

技术领域

本发明涉及模具模型仿真技术领域，尤其涉及一种精密模具的参数化仿真模型设计方法及系统。

背景技术

随着计算机技术和数值模拟技术的快速发展，精密模具的参数化仿真模型设计方法取得了显著进步。但现有的精密模具的参数化仿真模型设计还存着建模效率低以及仿真精度受限问题。传统的模具设计主要依赖于设计人员的经验和技能，设计周期长，效率低。即使采用了CAD等设计软件，也需要花费大量时间进行几何建模和参数化设计。模具结构复杂，包含多个零部件，各部分之间存在复杂的几何关系和约束关系。用户需要定义大量参数，手动建立零件间的关联，工作量大且容易出错。模具设计变更频繁，每次变更都需要手动修改模型，重新生成新的几何模型，耗时耗力。早期的模具仿真主要依赖于经验公式和简化模型，如比例缩放法等，难以准确描述复杂模具的力学行为，仿真结果精度不高。模具制造和装配过程中的误差、材料性能的离散性等因素，给仿真带来不确定性，降低了仿真精度。

发明内容

基于此，有必要提供一种精密模具的参数化仿真模型设计方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。

为实现上述目的，一种精密模具的参数化仿真模型设计方法，包括以下步骤：

步骤S1：利用高精度三维扫描仪对精密模具进行原始点云采集，得到原始点云数据；对原始点云数据进行特征参数提取，得到特征参数列表；根据特征参数列表进行特征库构建，得到精密模具特征库；

步骤S2：根据精密模具特征库以及特征参数列表进行特征参数关联，得到关联参数；获取模具设计规则数据；根据模具设计规则数据以及关联参数进行模型简化，得到简化参数模型；对简化参数模型进行参数化模型输出，得到参数化模型；

步骤S3：对精密模具材料样品进行多晶体积单元模型构建，得到多晶体积单元模型；对多晶体积单元模型进行单元力学数值模拟，得到单元力学响应数据；根据单元力学响应数据进行宏观本体模型拟合，得到宏观本体模型；对宏观本体模型进行材料本构数据库构建，得到材料本构数据库；

步骤S4：根据模具设计规则数据以及参数化模型进行热力边界条件映射分析，得到边界映射条件数据；对边界映射条件数据进行精细化输出，得到精细化边界条件数据；

步骤S5：将简化参数模型导入仿真软件，根据材料本构数据库以及精细化边界条件数据进行多物理场耦合，得到耦合仿真模型；对耦合仿真模型进行仿真计算，得到原始仿真数据；根据原始仿真数据进行仿真结果数据库构建，得到仿真结果数据库；

步骤S6：根据仿真结果数据库以及模具设计规则数据进行试模实验执行，得到实验数据；根据仿真结果数据库以及实验数据进行模型偏差参数修正，得到偏差修正参数；将偏差修正参数导入仿真结果数据库中的初始仿真模型进行参数修正仿真吻合度分析，得到吻合度数据；根据吻合度数据进行精密模具参数化仿真模型生成，得到精密模具参数化仿真模型。

本发明通过三维扫描获取精密模具的数字化模型，并提取特征参数构建特征库，实现了模具几何信息的数字化和结构化表达，为后续的参数化建模、仿真分析以及知识积累奠定了基础。利用特征库和特征参数进行参数化建模，并结合模具设计规则进行模型简化和约束，最终得到满足设计要求且易于修改和优化的参数化模型，提高了模具设计的效率和质量。通过构建多晶体积单元模型，模拟材料的微观结构和力学行为，并结合温度和应变率的影响，建立了更准确的材料本构模型，为仿真分析提供了可靠的材料属性数据。根据加工工艺数据、接触信息和材料特性，对仿真模型进行精确的热力边界条件定义和施加，确保了仿真模型能够真实地反映模具在实际工作环境下的受力状态和温度场分布。利用仿真软件对参数化模型进行多物理场耦合仿真分析，可以直观地展现模具在不同工况下的温度场、应力场、变形场等信息，为模具设计优化和性能评估提供依据。通过实验验证和模型修正，不断提高仿真模型的精度和可靠性，最终得到能够准确预测模具性能的参数化仿真模型，为模具设计优化提供可靠的工具。因此，本发明提供了一种精密模具的参数化仿真模型设计方法及系统。通过点云扫描、特征提取、参数化建模的技术，大大简化了建模过程，提高了建模效率；同时，通过多晶体积单元模型、精细化边界条件、多物理场耦合仿真、试模实验验证的手段，全面考虑了材料、几何、工艺、边界条件的影响因素，提高了建模效率和仿真精度。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：利用高精度三维扫描仪对精密模具进行原始点云采集，得到原始点云数据；

步骤S12：对原始点云数据进行数据预处理，得到点云预处理数据；

步骤S13：对点云预处理数据进行点云分割，得到点云分割数据；

步骤S14：对点云分割数据进行特征参数提取，得到特征参数列表；

步骤S15：根据特征参数列表进行特征库构建，得到精密模具特征库。

本发明通过使用高精度三维扫描仪采集原始点云数据，能够准确、快速地获取精密模具的三维几何信息，为后续的参数化建模和仿真分析提供可靠的数据基础。对原始点云数据进行去噪、平滑、精简等预处理，可以有效去除数据采集过程中的噪声和冗余信息，提高点云数据的质量，为后续的点云分割和特征提取奠定基础。点云分割将模具点云数据分割成多个具有语义信息的点云簇，例如平面、圆柱、孔等，使得后续的特征提取能够针对不同的特征类型进行，提高特征提取的效率和准确性。特征参数提取能够将点云分割数据转化为可量化的特征参数，例如平面法向量、圆柱半径、孔直径等，为后续的特征库构建和参数化建模提供必要的数据支持。精密模具特征库的构建，可以实现对模具特征的分类管理和快速检索，提高模具设计的效率，并为后续的参数化模型重用和知识积累奠定基础。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：根据精密模具特征库进行特征拓扑排序分析，得到有序特征列表；根据有序特征列表进行基准面创建，得到基准面数据集；

步骤S22：根据有序特征列表以及基准面集进行基本体素生成，得到基本体素数据集；

步骤S23：根据基本体素数据集对特征参数列表进行特征参数映射，得到特征参数映射数据；对特征参数映射数据进行基本体素参数化控制，得到参数化基本体素数据集；

步骤S24：根据有序特征列表对参数化基本体素数据集进行特征操作，得到特征实体数据集；对特征实体数据集进行特征平滑处理，得到平滑特征实体数据集；对平滑特征实体数据集进行特征参数关联，得到关联参数；

步骤S25：获取模具设计规则数据；根据模具设计规则数据以及关联参数进行模具设计规则嵌入，得到规则约束参数；

步骤S26：根据规则约束参数进行模型简化，得到简化参数模型；对简化参数模型进行参数化模型输出，得到参数化模型。

本发明通过特征拓扑排序分析能够确定模具特征的构建顺序，保证参数化建模过程的逻辑性；基准面创建则为后续的特征操作提供统一的参考系，提高建模效率和模型精度。基本体素的生成，为后续的特征操作提供了基础模型，使得模具模型的构建过程更加规范化和模块化，提高建模效率。特征参数映射将模具特征参数与基本体素的几何参数相关联，实现对模型尺寸的精确控制；参数化基本体素数据集的生成，为后续的特征操作提供了可控的参数化模型，方便进行模型修改和优化。特征操作根据有序特征列表，逐步构建出完整的模具模型；特征平滑处理消除了模型表面的尖角和棱边，提高模型质量；特征参数关联则建立了特征之间的约束关系，保证模型设计的合理性。模具设计规则数据的引入，保证了模具模型的设计符合相关标准和规范；规则约束参数的生成，则将设计规则转化为可量化的参数约束，方便进行模型检查和修正。模型简化在保证仿真精度的前提下，去除对仿真结果影响较小的特征和细节，提高仿真效率；参数化模型输出则为后续的仿真分析提供了可直接使用的模型数据。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：对精密模具材料样品进行多晶体积单元模型构建，得到多晶体积单元模型；

步骤S32：利用预设的载荷边界条件对多晶体积单元模型进行单元力学数值模拟，得到单元力学响应数据；

步骤S33：根据单元力学响应数据对多晶体积单元模型进行材料温度影响力学性能分析，得到材料温度影响参数；根据单元力学响应数据对多晶体积单元模型进行材料应变率力学性能分析，得到材料应变率参数；

步骤S34：根据单元力学响应数据进行宏观本体模型拟合，得到宏观本体模型；

步骤S35：利用材料温度影响参数以及材料应变率参数对宏观本体模型进行模型材料参数修正并进行材料本构数据库构建，得到材料本构数据库。

本发明通过构建多晶体积单元模型能够真实地反映材料的微观结构特征，例如晶粒尺寸、形状、取向等，为后续的单元力学数值模拟提供更贴近实际的模型基础，从而提高仿真结果的可靠性。单元力学数值模拟可以模拟材料在不同载荷条件下的力学行为，例如应力-应变关系、屈服行为等，为后续的材料性能分析提供数据支持。分析材料温度和应变率对力学性能的影响，可以更准确地描述材料在不同工况下的力学行为，提高材料模型的预测精度，例如在高温、高应变率条件下。宏观本体模型能够将材料的微观力学行为与宏观力学性能建立联系，为后续的模具仿真分析提供可直接使用的材料模型。材料参数修正可以进一步提高材料模型的预测精度，使其能够更准确地描述材料在不同温度和应变率条件下的力学行为；材料本构数据库的构建则方便了材料模型的管理和调用，提高了仿真分析的效率。

优选地，步骤S31包括以下步骤：

步骤S311：对精密模具材料样品进行微观结构成像处理，得到微观结构图像数据；根据微观结构图像数据进行体积单元建模，得到体积单元模型；

步骤S312：对体积单元模型进行有限元网格划分，得到网格化体积单元模型；

步骤S313：对模具材料样品进行单晶材料性能测试，得到单晶材料性能参数；

步骤S314：根据单晶材料性能参数进行单晶本体模型构建，得到单晶本体模型；

步骤S315：对单晶本体模型以及网格化体积单元模型进行体积单元多晶化，得到多晶体积单元模型。

本发明通过微观结构成像和体积单元建模，可以将材料的微观结构信息，例如晶粒尺寸、形状、分布等，数字化地表达出来，为后续的多晶体积单元模型构建提供基础模型。有限元网格划分将体积单元模型离散化为有限个单元和节点，为后续的单元力学数值模拟提供计算模型。单晶材料性能测试可以获取材料在理想状态下的力学性能参数，例如弹性模量、泊松比、屈服强度等，为后续的单晶本体模型构建提供数据基础。单晶本体模型能够描述单晶材料的力学行为，为后续的体积单元多晶化提供材料本构模型。体积单元多晶化将单晶本体模型赋予网格化体积单元模型，并根据实际材料的晶粒取向分布规律，为每个单元赋予不同的晶体取向，从而构建出更真实地反映材料微观结构特征的多晶体积单元模型。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：获取模具加工工艺数据；对模具加工工艺数据以及模具设计规则数据进行工艺参数提取，得到初始工艺参数；

步骤S42：根据参数化模型进行接触区域识别，得到接触区域数据；根据接触区域数据对模具材料样品进行接触特性测试，得到接触特性参数；

步骤S43：根据初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数进行热力边界条件映射分析，得到边界映射条件数据；

步骤S44：对边界映射条件数据进行边界条件耦合，得到耦合边界条件数据；

步骤S45：对耦合边界条件数据进行边界条件验证，得到边界条件验证数据；对边界条件验证数据进行精细化输出，得到精细化边界条件数据。

本发明通过获取模具加工工艺数据并提取初始工艺参数，能够将实际生产过程中的关键参数引入到仿真分析中，例如加工温度、冷却方式等，提高仿真结果与实际工况的相符程度。接触区域识别和接触特性测试，可以获取模具与工件、模具与模架等部件之间的接触信息，例如接触面积、接触压力、摩擦系数等，为后续的边界条件定义提供依据。热力边界条件映射分析，将初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数转化为具体的热力边界条件，例如热流密度、对流换热系数、接触热阻等，并将其映射到参数化模型的对应区域，为后续的仿真分析提供准确的边界条件设置。边界条件耦合考虑了不同边界条件之间的相互影响，例如模具与工件之间的接触热传递、模具与冷却水道之间的对流换热等，使得边界条件设置更加符合实际情况，提高仿真结果的可靠性。边界条件验证可以检查边界条件设置的合理性和准确性，避免由于边界条件设置错误导致的仿真结果偏差；边界条件精细化输出则可以提高仿真计算精度，例如对复杂形状的接触区域进行网格细化、对温度变化剧烈的区域进行时间步长调整等。

优选地，步骤S43包括以下步骤：

步骤S431：根据初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数进行热边界条件定义，得到热边界条件数据；

步骤S432：根据初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数进行力边界条件定义，得到力边界条件数据；

步骤S433：根据热边界条件数据以及力边界条件数据对参数化模型进行网格自适应处理，得到自适应网格模型；

步骤S434：根据热边界条件数据以及力边界条件数据对参数化模型进行边界条件映射，得到边界映射条件数据。

本发明通过综合考虑初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数，能够定义出更贴近实际情况的热边界条件，例如模具型腔表面的温度、热流密度等，提高仿真结果的准确性。通过综合考虑初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数，可以定义出更准确的力边界条件，例如模具型腔表面受到的压力、摩擦力等，提高仿真结果的可靠性。根据热边界条件和力边界条件进行网格自适应处理，可以在保证仿真精度的前提下，优化网格划分方案，例如在温度变化剧烈或应力集中区域加密网格，提高仿真效率。边界条件映射将定义好的热边界条件和力边界条件，准确地施加到自适应网格模型的对应节点或单元上，为后续的仿真计算提供准确的边界条件输入。

优选地，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：将简化参数模型导入仿真软件，根据材料本构数据库进行材料属性赋予，得到赋予材料属性模型；

步骤S52：根据精细化边界条件数据对赋予材料属性模型进行边界条件施加，得到施加边界条件模型；

步骤S53：对施加边界条件模型进行求解器配置，得到求解器配置数据；根据求解器配置数据对施加边界条件模型进行多物理场耦合，得到耦合仿真模型；

步骤S54：对耦合仿真模型进行仿真计算，得到原始仿真数据；对原始仿真数据进行仿真可视化，得到可视化仿真数据；根据可视化仿真数据进行仿真结果分析，得到仿真分析报告；

步骤S55：根据仿真分析报告以及可视化仿真数据进行仿真结果数据库构建，得到仿真结果数据库。

本发明通过将简化参数模型导入仿真软件并赋予材料属性，为后续的仿真分析创建了基础模型，并确保仿真模型能够准确地反映模具材料的力学性能。边界条件施加将实际工况下的热力边界条件施加到仿真模型上，使得仿真模型能够更真实地反映模具在实际工作环境下的受力状态和温度场分布。求解器配置和多物理场耦合，可以根据仿真分析的需求选择合适的求解算法和耦合方式，提高仿真计算效率和精度，并能够模拟模具在实际工作过程中多个物理场之间的相互作用，例如热-力耦合。仿真计算、可视化和分析，可以直观地展现模具在不同工况下的温度场、应力场、变形场等信息，为模具设计优化和性能评估提供依据。仿真结果数据库的构建，方便了仿真数据的管理、查询和分析，为后续的模型修正和优化提供了数据支持，并能够积累仿真经验，提高仿真效率。

优选地，步骤S6包括以下步骤：

步骤S61：根据仿真结果数据库以及模具设计规则数据进行验证指标提取，得到待验证指标列表；

步骤S62：根据待验证指标列表进行传感器布置方案分析，得到传感器布置方案；根据传感器布置方案进行试模实验执行，得到实验数据；

步骤S63：对仿真结果数据库以及实验数据进行对比数据提取，得到对比数据集；对对比数据集进行量化对比分析，得到误差分析结果数据；

步骤S64：根据误差分析结果数据进行偏差来源识别，得到偏差来源数据；根据偏差来源数据对仿真结果数据库中的初始仿真模型进行模型偏差参数修正，得到偏差修正参数；

步骤S65：将偏差修正参数导入仿真结果数据库中的初始仿真模型进行参数修正仿真计算，得到参数修正仿真计算结果数据；对参数修正仿真计算结果数据以及实验数据进行吻合度分析，得到吻合度数据；

步骤S66：若吻合度数据小于预设的吻合度阈值，则返回执行步骤S64；若吻合度数据大于等于预设的吻合度阈值，则生成精密模具参数化仿真模型。

本发明通过提取需要验证的关键指标，明确了仿真模型验证的目标，为后续的实验设计和结果分析提供了方向。合理的传感器布置方案能够获取关键部位的准确数据，为仿真模型验证提供可靠的实验数据支持。对比数据集和误差分析结果数据，可以量化评估仿真模型的精度，为后续的模型修正提供依据。偏差来源识别可以找出导致仿真误差的主要因素，例如材料参数、边界条件等，为模型修正提供方向；模型偏差参数修正则可以针对性地调整模型参数，提高仿真精度。参数修正仿真计算和吻合度分析，可以评估模型修正的效果，判断是否达到预期的精度要求。通过循环迭代优化，直至仿真模型的精度满足预设要求，最终得到高精度、可靠的精密模具参数化仿真模型。

优选地，本发明还提供了一种精密模具的参数化仿真模型设计系统，用于执行如上所述的精密模具的参数化仿真模型设计方法，该精密模具的参数化仿真模型设计系统包括：

精密模具特征识别模块，用于利用高精度三维扫描仪对精密模具进行原始点云采集，得到原始点云数据；对原始点云数据进行特征参数提取，得到特征参数列表；根据特征参数列表进行特征库构建，得到精密模具特征库；

参数化建模模块，用于根据精密模具特征库以及特征参数列表进行特征参数关联，得到关联参数；获取模具设计规则数据；根据模具设计规则数据以及关联参数进行模型简化，得到简化参数模型；对简化参数模型进行参数化模型输出，得到参数化模型；

多尺度材料表征模块，用于对精密模具材料样品进行多晶体积单元模型构建，得到多晶体积单元模型；对多晶体积单元模型进行单元力学数值模拟，得到单元力学响应数据；根据单元力学响应数据进行宏观本体模型拟合，得到宏观本体模型；对宏观本体模型进行材料本构数据库构建，得到材料本构数据库；

边界条件精细化模块，用于根据模具设计规则数据以及参数化模型进行热力边界条件映射分析，得到边界映射条件数据；对边界映射条件数据进行精细化输出，得到精细化边界条件数据；

多物理场耦合仿真模块，用于将简化参数模型导入仿真软件，根据材料本构数据库以及精细化边界条件数据进行多物理场耦合，得到耦合仿真模型；对耦合仿真模型进行仿真计算，得到原始仿真数据；根据原始仿真数据进行仿真结果数据库构建，得到仿真结果数据库；

仿真结果验证模块，用于根据仿真结果数据库以及模具设计规则数据进行试模实验执行，得到实验数据；根据仿真结果数据库以及实验数据进行模型偏差参数修正，得到偏差修正参数；将偏差修正参数导入仿真结果数据库中的初始仿真模型进行参数修正仿真吻合度分析，得到吻合度数据；根据吻合度数据进行精密模具参数化仿真模型生成，得到精密模具参数化仿真模型。

本发明通过三维扫描获取精密模具的数字化模型，并提取特征参数构建特征库，实现了模具几何信息的数字化和结构化表达，为后续的参数化建模、仿真分析以及知识积累奠定了基础。利用特征库和特征参数进行参数化建模，并结合模具设计规则进行模型简化和约束，最终得到满足设计要求且易于修改和优化的参数化模型，提高了模具设计的效率和质量。通过构建多晶体积单元模型，模拟材料的微观结构和力学行为，并结合温度和应变率的影响，建立了更准确的材料本构模型，为仿真分析提供了可靠的材料属性数据。根据加工工艺数据、接触信息和材料特性，对仿真模型进行精确的热力边界条件定义和施加，确保了仿真模型能够真实地反映模具在实际工作环境下的受力状态和温度场分布。利用仿真软件对参数化模型进行多物理场耦合仿真分析，可以直观地展现模具在不同工况下的温度场、应力场、变形场等信息，为模具设计优化和性能评估提供依据。通过实验验证和模型修正，不断提高仿真模型的精度和可靠性，最终得到能够准确预测模具性能的参数化仿真模型，为模具设计优化提供可靠的工具。因此，本发明提供了一种精密模具的参数化仿真模型设计方法及系统。通过点云扫描、特征提取、参数化建模等技术，大大简化了建模过程，提高了建模效率；同时，通过多晶体积单元模型、精细化边界条件、多物理场耦合仿真、试模实验验证的手段，全面考虑了材料、几何、工艺、边界条件等影响因素，提高了建模效率和仿真精度。

附图说明

图1为精密模具的参数化仿真模型设计方法的步骤流程示意图；

图2为图1中步骤S2的详细实施步骤流程示意图；

图3为图1中步骤S4的详细实施步骤流程示意图。

本发明目的实现、功能特点及优点将结合实施例，参照附图做进一步说明。

具体实施方式

下面结合附图对本发明的技术方法进行清楚、完整的描述，显然，所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域所属的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。

此外，附图仅为本发明的示意性图解，并非一定是按比例绘制。图中相同的附图标记表示相同或类似的部分，因而将省略对它们的重复描述。附图中所示的一些方框图是功能实体，不一定必须与物理或逻辑上独立的实体相对应。可以采用软件形式来实现功能实体，或在一个或多个硬件模块或集成电路中实现这些功能实体，或在不同网络和/或处理器方法和/或微控制器方法中实现这些功能实体。

应当理解的是，虽然在这里可能使用了术语“第一”、“第二”等等来描述各个单元，但是这些单元不应当受这些术语限制。使用这些术语仅仅是为了将一个单元与另一个单元进行区分。举例来说，在不背离示例性实施例的范围的情况下，第一单元可以被称为第二单元，并且类似地第二单元可以被称为第一单元。这里所使用的术语“和/或”包括其中一个或更多所列出的相关联项目的任意和所有组合。

为实现上述目的，请参阅图1至图3，一种精密模具的参数化仿真模型设计方法，包括以下步骤：

步骤S1：利用高精度三维扫描仪对精密模具进行原始点云采集，得到原始点云数据；对原始点云数据进行特征参数提取，得到特征参数列表；根据特征参数列表进行特征库构建，得到精密模具特征库；

步骤S2：根据精密模具特征库以及特征参数列表进行特征参数关联，得到关联参数；获取模具设计规则数据；根据模具设计规则数据以及关联参数进行模型简化，得到简化参数模型；对简化参数模型进行参数化模型输出，得到参数化模型；

步骤S3：对精密模具材料样品进行多晶体积单元模型构建，得到多晶体积单元模型；对多晶体积单元模型进行单元力学数值模拟，得到单元力学响应数据；根据单元力学响应数据进行宏观本体模型拟合，得到宏观本体模型；对宏观本体模型进行材料本构数据库构建，得到材料本构数据库；

步骤S4：根据模具设计规则数据以及参数化模型进行热力边界条件映射分析，得到边界映射条件数据；对边界映射条件数据进行精细化输出，得到精细化边界条件数据；

步骤S5：将简化参数模型导入仿真软件，根据材料本构数据库以及精细化边界条件数据进行多物理场耦合，得到耦合仿真模型；对耦合仿真模型进行仿真计算，得到原始仿真数据；根据原始仿真数据进行仿真结果数据库构建，得到仿真结果数据库；

步骤S6：根据仿真结果数据库以及模具设计规则数据进行试模实验执行，得到实验数据；根据仿真结果数据库以及实验数据进行模型偏差参数修正，得到偏差修正参数；将偏差修正参数导入仿真结果数据库中的初始仿真模型进行参数修正仿真吻合度分析，得到吻合度数据；根据吻合度数据进行精密模具参数化仿真模型生成，得到精密模具参数化仿真模型。

本发明通过三维扫描获取精密模具的数字化模型，并提取特征参数构建特征库，实现了模具几何信息的数字化和结构化表达，为后续的参数化建模、仿真分析以及知识积累奠定了基础。利用特征库和特征参数进行参数化建模，并结合模具设计规则进行模型简化和约束，最终得到满足设计要求且易于修改和优化的参数化模型，提高了模具设计的效率和质量。通过构建多晶体积单元模型，模拟材料的微观结构和力学行为，并结合温度和应变率的影响，建立了更准确的材料本构模型，为仿真分析提供了可靠的材料属性数据。根据加工工艺数据、接触信息和材料特性，对仿真模型进行精确的热力边界条件定义和施加，确保了仿真模型能够真实地反映模具在实际工作环境下的受力状态和温度场分布。利用仿真软件对参数化模型进行多物理场耦合仿真分析，可以直观地展现模具在不同工况下的温度场、应力场、变形场等信息，为模具设计优化和性能评估提供依据。通过实验验证和模型修正，不断提高仿真模型的精度和可靠性，最终得到能够准确预测模具性能的参数化仿真模型，为模具设计优化提供可靠的工具。因此，本发明提供了一种精密模具的参数化仿真模型设计方法及系统。通过点云扫描、特征提取、参数化建模的技术，大大简化了建模过程，提高了建模效率；同时，通过多晶体积单元模型、精细化边界条件、多物理场耦合仿真、试模实验验证的手段，全面考虑了材料、几何、工艺、边界条件的影响因素，提高了建模效率和仿真精度。

本发明实施例中，参考图1所述，为本发明精密模具的参数化仿真模型设计方法的步骤流程示意图，在本实例中，所述精密模具的参数化仿真模型设计方法包括以下步骤：

步骤S1：利用高精度三维扫描仪对精密模具进行原始点云采集，得到原始点云数据；对原始点云数据进行特征参数提取，得到特征参数列表；根据特征参数列表进行特征库构建，得到精密模具特征库；

本发明实施例中，利用高精度三维扫描仪对目标精密模具进行全方位扫描，获取原始点云数据。对原始点云数据进行去噪、平滑、精简等预处理，并分割成多个具有语义信息的点云簇。然后，提取每个点云簇的特征参数，例如几何形状、尺寸大小、位置姿态等，形成特征参数列表。最后，根据特征参数列表对提取的特征进行分类和归纳，建立精密模具特征库。

步骤S2：根据精密模具特征库以及特征参数列表进行特征参数关联，得到关联参数；获取模具设计规则数据；根据模具设计规则数据以及关联参数进行模型简化，得到简化参数模型；对简化参数模型进行参数化模型输出，得到参数化模型；

本发明实施例中，分析精密模具特征库中特征之间的关系，进行拓扑排序，得到有序特征列表，并创建模具模型的基准面。根据有序特征列表和基准面，生成模具模型的基本体素，并建立特征参数与体素几何参数之间的映射关系，实现参数化控制。在此基础上，进行特征操作、平滑处理和特征参数关联，得到包含关联参数的平滑特征实体数据集。获取模具设计规则数据后，将其与关联参数结合，进行模具设计规则嵌入，得到规则约束参数。最后，根据规则约束参数对模型进行简化，并输出最终的参数化模型。

步骤S3：对精密模具材料样品进行多晶体积单元模型构建，得到多晶体积单元模型；对多晶体积单元模型进行单元力学数值模拟，得到单元力学响应数据；根据单元力学响应数据进行宏观本体模型拟合，得到宏观本体模型；对宏观本体模型进行材料本构数据库构建，得到材料本构数据库；

本发明实施例中，首先获取精密模具材料样品的微观组织结构信息，利用数值建模软件构建多晶体积单元模型。然后，对该模型进行单元力学数值模拟，得到不同载荷条件下的力学响应数据。通过分析不同温度和应变率条件下的力学响应数据，拟合材料温度影响参数和材料应变率参数。利用单元力学响应数据，选择合适的宏观本构模型，拟合材料参数，得到宏观本体模型。最后，将材料温度影响参数和材料应变率参数引入宏观本体模型，修正材料参数，构建材料本构数据库。

步骤S4：根据模具设计规则数据以及参数化模型进行热力边界条件映射分析，得到边界映射条件数据；对边界映射条件数据进行精细化输出，得到精细化边界条件数据；

本发明实施例中，收集整理精密模具的加工工艺数据，并结合模具设计规则数据，提取出与仿真分析相关的初始工艺参数。根据参数化模型识别模具工作过程中的主要接触区域，并进行接触特性测试，获取接触特性参数。综合初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数，定义仿真分析模型的热边界条件和力边界条件。对边界条件进行耦合处理，使其能够更真实地反映模具的热力传递过程。最后，对耦合边界条件数据进行验证和精细化处理，得到用于仿真分析的精细化边界条件数据。

步骤S5：将简化参数模型导入仿真软件，根据材料本构数据库以及精细化边界条件数据进行多物理场耦合，得到耦合仿真模型；对耦合仿真模型进行仿真计算，得到原始仿真数据；根据原始仿真数据进行仿真结果数据库构建，得到仿真结果数据库；

本发明实施例中，将简化参数模型导入仿真软件，并根据材料本构数据库为模型赋予材料属性。然后，根据精细化边界条件数据对模型施加相应的边界条件。根据仿真分析需求，配置仿真软件的求解器，并对模型进行多物理场耦合。完成耦合仿真模型的构建后，进行仿真计算，得到原始仿真数据。对原始仿真数据进行可视化处理和分析，形成仿真分析报告。最后，将仿真分析报告、可视化仿真数据、模型参数、边界条件等信息整理存储，构建仿真结果数据库。

步骤S6：根据仿真结果数据库以及模具设计规则数据进行试模实验执行，得到实验数据；根据仿真结果数据库以及实验数据进行模型偏差参数修正，得到偏差修正参数；将偏差修正参数导入仿真结果数据库中的初始仿真模型进行参数修正仿真吻合度分析，得到吻合度数据；根据吻合度数据进行精密模具参数化仿真模型生成，得到精密模具参数化仿真模型；

本发明实施例中，结合精密模具的设计要求和性能指标，从仿真结果数据库中提取需要进行实验验证的关键参数，并参考模具设计规则数据，形成待验证指标列表。根据待验证指标列表，制定传感器布置方案，并在实际模具上进行传感器安装，进行试模实验，采集实验数据。将实验数据与仿真结果进行对比分析，识别偏差来源，并对仿真模型进行修正。重复进行参数修正仿真计算和吻合度分析，直至吻合度达到预设要求，最终生成精密模具参数化仿真模型。

优选地，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：利用高精度三维扫描仪对精密模具进行原始点云采集，得到原始点云数据；

步骤S12：对原始点云数据进行数据预处理，得到点云预处理数据；

步骤S13：对点云预处理数据进行点云分割，得到点云分割数据；

步骤S14：对点云分割数据进行特征参数提取，得到特征参数列表；

步骤S15：根据特征参数列表进行特征库构建，得到精密模具特征库。

本发明通过使用高精度三维扫描仪采集原始点云数据，能够准确、快速地获取精密模具的三维几何信息，为后续的参数化建模和仿真分析提供可靠的数据基础。对原始点云数据进行去噪、平滑、精简等预处理，可以有效去除数据采集过程中的噪声和冗余信息，提高点云数据的质量，为后续的点云分割和特征提取奠定基础。点云分割将模具点云数据分割成多个具有语义信息的点云簇，例如平面、圆柱、孔等，使得后续的特征提取能够针对不同的特征类型进行，提高特征提取的效率和准确性。特征参数提取能够将点云分割数据转化为可量化的特征参数，例如平面法向量、圆柱半径、孔直径等，为后续的特征库构建和参数化建模提供必要的数据支持。精密模具特征库的构建，可以实现对模具特征的分类管理和快速检索，提高模具设计的效率，并为后续的参数化模型重用和知识积累奠定基础。

本发明实施例中，使用高精度三维扫描仪，例如激光扫描仪或白光扫描仪，对精密模具进行全方位扫描。根据模具尺寸和精度要求，选择合适的扫描仪和扫描参数，确保获取足够的点云密度和精度。对原始点云数据进行去噪、平滑、精简等预处理操作。可以使用滤波算法去除噪声点，例如高斯滤波、中值滤波等。采用平滑算法，消除点云数据中的毛刺和锯齿。根据点云密度和分布情况，使用精简算法，例如均匀采样、曲率采样等，减少点云数据量，提高后续处理效率。根据模具结构和特征，选择合适的点云分割算法，将点云预处理数据分割成多个具有语义信息的点云簇。例如，可以使用基于 RANSAC 的平面检测算法提取模具的主要平面，然后根据平面之间的空间关系和点云分布情况，将点云分割成不同的特征区域。针对每个点云分割数据，提取相应的特征参数，例如几何形状、尺寸大小、位置姿态、拓扑关系等。例如，对于平面特征，可以提取其法向量、面积、边界线等参数；对于圆柱特征，可以提取其半径、高度、轴线方向等参数。将所有提取的特征参数整理成列表形式，方便后续处理和分析。根据特征参数列表，对提取的特征进行分类和归纳，建立精密模具特征库。特征库可以采用树状结构或数据库的形式进行组织和管理。例如，可以将所有平面特征归为一类，所有圆柱特征归为一类，并将它们的特征参数存储在相应的数据库表中。特征库的建立可以方便后续模具模型的快速检索、匹配和重用。

优选地，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：根据精密模具特征库进行特征拓扑排序分析，得到有序特征列表；根据有序特征列表进行基准面创建，得到基准面数据集；

步骤S22：根据有序特征列表以及基准面集进行基本体素生成，得到基本体素数据集；

步骤S23：根据基本体素数据集对特征参数列表进行特征参数映射，得到特征参数映射数据；对特征参数映射数据进行基本体素参数化控制，得到参数化基本体素数据集；

步骤S24：根据有序特征列表对参数化基本体素数据集进行特征操作，得到特征实体数据集；对特征实体数据集进行特征平滑处理，得到平滑特征实体数据集；对平滑特征实体数据集进行特征参数关联，得到关联参数；

步骤S25：获取模具设计规则数据；根据模具设计规则数据以及关联参数进行模具设计规则嵌入，得到规则约束参数；

步骤S26：根据规则约束参数进行模型简化，得到简化参数模型；对简化参数模型进行参数化模型输出，得到参数化模型。

本发明通过特征拓扑排序分析能够确定模具特征的构建顺序，保证参数化建模过程的逻辑性；基准面创建则为后续的特征操作提供统一的参考系，提高建模效率和模型精度。基本体素的生成，为后续的特征操作提供了基础模型，使得模具模型的构建过程更加规范化和模块化，提高建模效率。特征参数映射将模具特征参数与基本体素的几何参数相关联，实现对模型尺寸的精确控制；参数化基本体素数据集的生成，为后续的特征操作提供了可控的参数化模型，方便进行模型修改和优化。特征操作根据有序特征列表，逐步构建出完整的模具模型；特征平滑处理消除了模型表面的尖角和棱边，提高模型质量；特征参数关联则建立了特征之间的约束关系，保证模型设计的合理性。模具设计规则数据的引入，保证了模具模型的设计符合相关标准和规范；规则约束参数的生成，则将设计规则转化为可量化的参数约束，方便进行模型检查和修正。模型简化在保证仿真精度的前提下，去除对仿真结果影响较小的特征和细节，提高仿真效率；参数化模型输出则为后续的仿真分析提供了可直接使用的模型数据。

作为本发明的一个实例，参考图2所示，在本实例中所述步骤S2包括：

步骤S21：根据精密模具特征库进行特征拓扑排序分析，得到有序特征列表；根据有序特征列表进行基准面创建，得到基准面数据集；

本发明实施例中，分析精密模具特征库中特征之间的相互关系，例如父子关系、相邻关系等，利用图论算法进行拓扑排序，得到一个有序的特征列表，列表中的特征按照构建顺序排列。根据有序特征列表，选择合适的特征作为基准，创建模具模型的基准面。基准面的选择应考虑模具的结构特点和设计意图，例如可以选择模具的分型面、主要定位面等作为基准面。将创建的基准面存储为数据集，用于后续建模操作。

步骤S22：根据有序特征列表以及基准面集进行基本体素生成，得到基本体素数据集；

本发明实施例中，根据有序特征列表中特征的类型和参数，利用 CAD 软件的建模功能，在基准面的基础上创建相应的几何体素，例如长方体、圆柱体、棱锥体等。这些体素构成模具模型的基本框架，后续的特征操作将基于这些体素进行。将生成的基本体素存储为数据集，方便后续操作和管理。

步骤S23：根据基本体素数据集对特征参数列表进行特征参数映射，得到特征参数映射数据；对特征参数映射数据进行基本体素参数化控制，得到参数化基本体素数据集；

本发明实施例中，将特征参数列表中的参数与基本体素数据集中的体素进行关联，建立特征参数与体素几何参数之间的映射关系，例如将圆柱特征的半径参数映射到圆柱体素的半径属性。利用参数化建模技术，将特征参数映射数据应用于基本体素，实现对体素几何参数的控制，例如可以通过修改圆柱特征的半径参数来改变圆柱体素的半径。

步骤S24：根据有序特征列表对参数化基本体素数据集进行特征操作，得到特征实体数据集；对特征实体数据集进行特征平滑处理，得到平滑特征实体数据集；对平滑特征实体数据集进行特征参数关联，得到关联参数；

本发明实施例中，根据有序特征列表，依次对参数化基本体素数据集进行布尔运算、拉伸、旋转等特征操作，生成模具模型的各个特征实体。对生成的特征实体进行倒角、圆角等平滑处理，消除尖角和棱边，提高模型的质量。分析平滑特征实体数据集，找出特征之间存在的关联关系，例如尺寸约束、位置约束等，并将这些关联关系转化为参数之间的数学表达式，得到关联参数。

步骤S25：获取模具设计规则数据；根据模具设计规则数据以及关联参数进行模具设计规则嵌入，得到规则约束参数；

本发明实施例中，收集整理与模具设计相关的规范、标准、经验公式等信息，建立模具设计规则数据库。根据关联参数和模具设计规则数据，对模具模型进行分析和约束，例如检查模具的壁厚是否满足要求、特征之间的距离是否合理等。将设计规则转化为模型参数之间的约束关系，得到规则约束参数，用于保证模具模型的设计合理性。

步骤S26：根据规则约束参数进行模型简化，得到简化参数模型；对简化参数模型进行参数化模型输出，得到参数化模型；

本发明实施例中，根据仿真分析的目的和精度要求，对模型进行简化，去除对仿真结果影响较小的特征和细节，例如可以将一些小的圆角、倒角简化掉。简化过程中需要考虑规则约束参数的影响，确保简化后的模型仍然满足设计要求。将简化后的模型参数进行整理和输出，得到最终的参数化模型，用于后续的仿真分析。

优选地，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：对精密模具材料样品进行多晶体积单元模型构建，得到多晶体积单元模型；

步骤S32：利用预设的载荷边界条件对多晶体积单元模型进行单元力学数值模拟，得到单元力学响应数据；

步骤S33：根据单元力学响应数据对多晶体积单元模型进行材料温度影响力学性能分析，得到材料温度影响参数；根据单元力学响应数据对多晶体积单元模型进行材料应变率力学性能分析，得到材料应变率参数；

步骤S34：根据单元力学响应数据进行宏观本体模型拟合，得到宏观本体模型；

步骤S35：利用材料温度影响参数以及材料应变率参数对宏观本体模型进行模型材料参数修正并进行材料本构数据库构建，得到材料本构数据库。

本发明通过构建多晶体积单元模型能够真实地反映材料的微观结构特征，例如晶粒尺寸、形状、取向等，为后续的单元力学数值模拟提供更贴近实际的模型基础，从而提高仿真结果的可靠性。单元力学数值模拟可以模拟材料在不同载荷条件下的力学行为，例如应力-应变关系、屈服行为等，为后续的材料性能分析提供数据支持。分析材料温度和应变率对力学性能的影响，可以更准确地描述材料在不同工况下的力学行为，提高材料模型的预测精度，例如在高温、高应变率条件下。宏观本体模型能够将材料的微观力学行为与宏观力学性能建立联系，为后续的模具仿真分析提供可直接使用的材料模型。材料参数修正可以进一步提高材料模型的预测精度，使其能够更准确地描述材料在不同温度和应变率条件下的力学行为；材料本构数据库的构建则方便了材料模型的管理和调用，提高了仿真分析的效率。

本发明实施例中，首先，利用 X 射线衍射、电子背散射衍射 (EBSD) 等技术获取精密模具材料样品的微观组织结构信息，包括晶粒尺寸、形状、取向等。然后，根据获取的微观结构信息，利用数值建模软件生成包含多个晶粒的三维多晶体积单元模型。将构建好的多晶体积单元模型导入有限元分析软件，并设置预设的载荷边界条件，例如拉伸、压缩、剪切等。进行单元力学数值模拟计算，得到模型在不同载荷条件下的应力、应变、位移等力学响应数据。分析不同温度条件下单元力学响应数据的变化规律，例如屈服强度、抗拉强度、弹性模量等随温度的变化趋势，并利用合适的模型对材料温度影响参数进行拟合。类似地，分析不同应变率条件下单元力学响应数据的变化规律，并拟合材料应变率参数。利用单元力学数值模拟得到的应力-应变关系、屈服条件等数据，选择合适的宏观本构模型 (如弹塑性模型、粘弹塑性模型等) 对材料的宏观力学行为进行描述。通过拟合单元力学响应数据，确定宏观本构模型的材料参数，得到宏观本体模型。将步骤 S33 中得到的材料温度影响参数和材料应变率参数引入到宏观本体模型中，对模型材料参数进行修正，使其能够更准确地描述材料在不同温度和应变率条件下的力学行为。最后，将修正后的宏观本体模型及相关参数存储到材料本构数据库中，方便后续仿真分析调用。

优选地，步骤S31包括以下步骤：

步骤S311：对精密模具材料样品进行微观结构成像处理，得到微观结构图像数据；根据微观结构图像数据进行体积单元建模，得到体积单元模型；

步骤S312：对体积单元模型进行有限元网格划分，得到网格化体积单元模型；

步骤S313：对模具材料样品进行单晶材料性能测试，得到单晶材料性能参数；

步骤S314：根据单晶材料性能参数进行单晶本体模型构建，得到单晶本体模型；

步骤S315：对单晶本体模型以及网格化体积单元模型进行体积单元多晶化，得到多晶体积单元模型。

本发明通过微观结构成像和体积单元建模，可以将材料的微观结构信息，例如晶粒尺寸、形状、分布等，数字化地表达出来，为后续的多晶体积单元模型构建提供基础模型。有限元网格划分将体积单元模型离散化为有限个单元和节点，为后续的单元力学数值模拟提供计算模型。单晶材料性能测试可以获取材料在理想状态下的力学性能参数，例如弹性模量、泊松比、屈服强度等，为后续的单晶本体模型构建提供数据基础。单晶本体模型能够描述单晶材料的力学行为，为后续的体积单元多晶化提供材料本构模型。体积单元多晶化将单晶本体模型赋予网格化体积单元模型，并根据实际材料的晶粒取向分布规律，为每个单元赋予不同的晶体取向，从而构建出更真实地反映材料微观结构特征的多晶体积单元模型。

本发明实施例中，利用设备对精密模具材料样品进行微观结构成像，获取高分辨率的二维图像。然后，利用图像处理技术对获取的二维图像进行分割、去噪等处理，提取出晶界、相界等微观结构信息。根据处理后的图像数据，利用计算机辅助设计 (CAD) 或图像处理软件构建出与实际微观结构相似的三维体积单元模型。将构建好的体积单元模型导入有限元分析软件中，根据模型的几何形状、尺寸大小和计算精度要求，选择合适的网格划分方法 (如四面体网格、六面体网格等) 对模型进行网格划分，并将材料属性赋予相应的单元，得到网格化体积单元模型。对精密模具材料样品进行单晶拉伸、压缩等力学性能测试，获取材料的弹性模量、泊松比、屈服强度等单晶材料性能参数。根据步骤 S313 获取的单晶材料性能参数，在有限元分析软件中选择合适的材料本构模型 (如线弹性模型、弹塑性模型等)，定义材料属性，构建出描述材料力学行为的单晶本体模型。将步骤 S314 构建的单晶本体模型赋予步骤 S312 得到的网格化体积单元模型，并根据实际材料的晶粒取向分布规律，利用随机取向或 EBSD 数据等方法，对每个单元赋予不同的晶体取向，最终得到包含多个晶粒的多晶体积单元模型。

优选地，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：获取模具加工工艺数据；对模具加工工艺数据以及模具设计规则数据进行工艺参数提取，得到初始工艺参数；

步骤S42：根据参数化模型进行接触区域识别，得到接触区域数据；根据接触区域数据对模具材料样品进行接触特性测试，得到接触特性参数；

步骤S43：根据初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数进行热力边界条件映射分析，得到边界映射条件数据；

步骤S44：对边界映射条件数据进行边界条件耦合，得到耦合边界条件数据；

步骤S45：对耦合边界条件数据进行边界条件验证，得到边界条件验证数据；对边界条件验证数据进行精细化输出，得到精细化边界条件数据。

本发明通过获取模具加工工艺数据并提取初始工艺参数，能够将实际生产过程中的关键参数引入到仿真分析中，例如加工温度、冷却方式等，提高仿真结果与实际工况的相符程度。接触区域识别和接触特性测试，可以获取模具与工件、模具与模架等部件之间的接触信息，例如接触面积、接触压力、摩擦系数等，为后续的边界条件定义提供依据。热力边界条件映射分析，将初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数转化为具体的热力边界条件，例如热流密度、对流换热系数、接触热阻等，并将其映射到参数化模型的对应区域，为后续的仿真分析提供准确的边界条件设置。边界条件耦合考虑了不同边界条件之间的相互影响，例如模具与工件之间的接触热传递、模具与冷却水道之间的对流换热等，使得边界条件设置更加符合实际情况，提高仿真结果的可靠性。边界条件验证可以检查边界条件设置的合理性和准确性，避免由于边界条件设置错误导致的仿真结果偏差；边界条件精细化输出则可以提高仿真计算精度，例如对复杂形状的接触区域进行网格细化、对温度变化剧烈的区域进行时间步长调整等。

作为本发明的一个实例，参考图3所示，在本实例中所述步骤S4包括：

步骤S41：获取模具加工工艺数据；对模具加工工艺数据以及模具设计规则数据进行工艺参数提取，得到初始工艺参数；

本发明实施例中，收集整理精密模具的加工工艺流程、加工设备参数、加工环境参数等信息，形成模具加工工艺数据库。结合模具设计规则数据，分析提取出与仿真分析相关的关键工艺参数，例如加工温度、加工速度、冷却方式、模具预热温度等，作为初始工艺参数。

步骤S42：根据参数化模型进行接触区域识别，得到接触区域数据；根据接触区域数据对模具材料样品进行接触特性测试，得到接触特性参数；

本发明实施例中，利用参数化模型，分析模具与工件、模具与模架等部件之间的接触关系，识别出模具工作过程中的主要接触区域，例如型腔表面、分型面、导柱导套接触面等，并记录接触区域的几何形状、尺寸大小、相对位置等信息。根据接触区域数据，对模具材料样品进行接触特性测试，例如摩擦系数测试、接触热阻测试等，获取接触区域的接触特性参数。

步骤S43：根据初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数进行热力边界条件映射分析，得到边界映射条件数据；

本发明实施例中，根据初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数，确定模具仿真分析模型的热力边界条件，例如热流密度、对流换热系数、接触热阻、辐射率等。将这些边界条件映射到参数化模型的对应区域，得到边界映射条件数据。

步骤S44：对边界映射条件数据进行边界条件耦合，得到耦合边界条件数据；

本发明实施例中，根据模具实际工作过程中的热力耦合关系，对边界映射条件数据进行耦合处理，例如将模具与工件之间的接触热传递边界条件、模具与冷却水道之间的对流换热边界条件等进行耦合，得到耦合边界条件数据，使其能够更真实地反映模具的热力传递过程。

步骤S45：对耦合边界条件数据进行边界条件验证，得到边界条件验证数据；对边界条件验证数据进行精细化输出，得到精细化边界条件数据；

本发明实施例中，对耦合边界条件数据进行合理性验证，例如检查边界条件类型是否正确、边界条件数值是否在合理范围内等。根据验证结果对耦合边界条件数据进行修正和完善，并根据仿真分析的精度要求，对边界条件数据进行精细化处理，例如对复杂形状的接触区域进行网格细化、对温度变化剧烈的区域进行时间步长调整等，得到最终用于仿真分析的精细化边界条件数据。

优选地，步骤S43包括以下步骤：

步骤S431：根据初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数进行热边界条件定义，得到热边界条件数据；

步骤S432：根据初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数进行力边界条件定义，得到力边界条件数据；

步骤S433：根据热边界条件数据以及力边界条件数据对参数化模型进行网格自适应处理，得到自适应网格模型；

步骤S434：根据热边界条件数据以及力边界条件数据对参数化模型进行边界条件映射，得到边界映射条件数据。

本发明通过综合考虑初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数，能够定义出更贴近实际情况的热边界条件，例如模具型腔表面的温度、热流密度等，提高仿真结果的准确性。通过综合考虑初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数，可以定义出更准确的力边界条件，例如模具型腔表面受到的压力、摩擦力等，提高仿真结果的可靠性。根据热边界条件和力边界条件进行网格自适应处理，可以在保证仿真精度的前提下，优化网格划分方案，例如在温度变化剧烈或应力集中区域加密网格，提高仿真效率。边界条件映射将定义好的热边界条件和力边界条件，准确地施加到自适应网格模型的对应节点或单元上，为后续的仿真计算提供准确的边界条件输入。

本发明实施例中，根据步骤 S41 获取的初始工艺参数，特别是加工温度、冷却方式、模具预热温度等信息，结合步骤 S42 识别的接触区域数据和接触特性参数，例如接触热阻、对流换热系数等，确定模具仿真分析模型的热边界条件。这些边界条件可以是固定温度边界、热流密度边界、对流换热边界等，并将其数值化，形成热边界条件数据。同样，根据初始工艺参数、接触区域数据和接触特性参数，例如摩擦系数、接触压力等，确定模具仿真分析模型的力边界条件。这些边界条件可以是固定约束边界、载荷边界等，并将其数值化，形成力边界条件数据。考虑到热力和力边界条件的影响，为了提高仿真计算精度和效率，对参数化模型进行网格自适应处理。在热边界条件变化剧烈的区域、应力集中区域等，进行网格加密处理，而在其他区域，可以适当放宽网格密度，最终得到满足计算精度要求的自适应网格模型。将步骤 S431 和 S432 中定义的热边界条件数据和力边界条件数据，分别映射到步骤 S433 生成的自适应网格模型的对应节点或单元上，形成边界映射条件数据。例如，将模具型腔表面的温度边界条件数据，映射到自适应网格模型中代表型腔表面的节点上。

优选地，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：将简化参数模型导入仿真软件，根据材料本构数据库进行材料属性赋予，得到赋予材料属性模型；

步骤S52：根据精细化边界条件数据对赋予材料属性模型进行边界条件施加，得到施加边界条件模型；

步骤S53：对施加边界条件模型进行求解器配置，得到求解器配置数据；根据求解器配置数据对施加边界条件模型进行多物理场耦合，得到耦合仿真模型；

步骤S54：对耦合仿真模型进行仿真计算，得到原始仿真数据；对原始仿真数据进行仿真可视化，得到可视化仿真数据；根据可视化仿真数据进行仿真结果分析，得到仿真分析报告；

步骤S55：根据仿真分析报告以及可视化仿真数据进行仿真结果数据库构建，得到仿真结果数据库。

本发明通过将简化参数模型导入仿真软件并赋予材料属性，为后续的仿真分析创建了基础模型，并确保仿真模型能够准确地反映模具材料的力学性能。边界条件施加将实际工况下的热力边界条件施加到仿真模型上，使得仿真模型能够更真实地反映模具在实际工作环境下的受力状态和温度场分布。求解器配置和多物理场耦合，可以根据仿真分析的需求选择合适的求解算法和耦合方式，提高仿真计算效率和精度，并能够模拟模具在实际工作过程中多个物理场之间的相互作用，例如热-力耦合。仿真计算、可视化和分析，可以直观地展现模具在不同工况下的温度场、应力场、变形场等信息，为模具设计优化和性能评估提供依据。仿真结果数据库的构建，方便了仿真数据的管理、查询和分析，为后续的模型修正和优化提供了数据支持，并能够积累仿真经验，提高仿真效率。

本发明实施例中，将步骤 S26 得到的简化参数模型导入选定的仿真软件。根据模型中不同部件的材料信息，从步骤 S35 构建的材料本构数据库中选择相应的材料本构模型，并将其赋予模型中对应的部件，完成材料属性赋予，得到赋予材料属性模型。根据步骤S45 得到的精细化边界条件数据，在仿真软件中对赋予材料属性模型施加相应的边界条件，例如温度边界、热流密度边界、位移边界、载荷边界等。根据仿真分析的需求，对仿真软件的求解器进行配置，例如选择合适的求解算法、设置求解精度、时间步长等参数，得到求解器配置数据。根据实际物理过程，选择合适的耦合方式，例如热-力耦合、热-电耦合等，对施加边界条件模型进行多物理场耦合，得到耦合仿真模型。提交耦合仿真模型，进行仿真计算，得到包含温度场、应力场、变形场等信息的原始仿真数据。利用仿真软件的后处理功能，对原始仿真数据进行可视化处理，例如生成温度云图、应力云图、变形云图等。根据可视化仿真数据，结合工程实际，对仿真结果进行分析，评估模具的性能，识别潜在问题，形成仿真分析报告。将仿真分析报告、可视化仿真数据、模型参数、边界条件等信息进行整理和存储，构建仿真结果数据库，方便后续查询、对比和分析。

优选地，步骤S6包括以下步骤：

步骤S61：根据仿真结果数据库以及模具设计规则数据进行验证指标提取，得到待验证指标列表；

步骤S62：根据待验证指标列表进行传感器布置方案分析，得到传感器布置方案；根据传感器布置方案进行试模实验执行，得到实验数据；

步骤S63：对仿真结果数据库以及实验数据进行对比数据提取，得到对比数据集；对对比数据集进行量化对比分析，得到误差分析结果数据；

步骤S64：根据误差分析结果数据进行偏差来源识别，得到偏差来源数据；根据偏差来源数据对仿真结果数据库中的初始仿真模型进行模型偏差参数修正，得到偏差修正参数；

步骤S65：将偏差修正参数导入仿真结果数据库中的初始仿真模型进行参数修正仿真计算，得到参数修正仿真计算结果数据；对参数修正仿真计算结果数据以及实验数据进行吻合度分析，得到吻合度数据；

步骤S66：若吻合度数据小于预设的吻合度阈值，则返回执行步骤S64；若吻合度数据大于等于预设的吻合度阈值，则生成精密模具参数化仿真模型。

本发明通过提取需要验证的关键指标，明确了仿真模型验证的目标，为后续的实验设计和结果分析提供了方向。合理的传感器布置方案能够获取关键部位的准确数据，为仿真模型验证提供可靠的实验数据支持。对比数据集和误差分析结果数据，可以量化评估仿真模型的精度，为后续的模型修正提供依据。偏差来源识别可以找出导致仿真误差的主要因素，例如材料参数、边界条件等，为模型修正提供方向；模型偏差参数修正则可以针对性地调整模型参数，提高仿真精度。参数修正仿真计算和吻合度分析，可以评估模型修正的效果，判断是否达到预期的精度要求。通过循环迭代优化，直至仿真模型的精度满足预设要求，最终得到高精度、可靠的精密模具参数化仿真模型。

本发明实施例中，结合精密模具的设计要求和性能指标，从仿真结果数据库中提取需要进行实验验证的关键参数，例如模具型腔表面的温度分布、关键部位的应力和变形等。同时，参考模具设计规则数据，确定这些参数的允许范围和误差限，形成待验证指标列表。根据待验证指标列表，选择合适的传感器类型和数量，例如热电偶、应变片等，并确定其在模具上的最佳布置位置，形成传感器布置方案。根据该方案，对实际模具进行传感器安装，并在真实工况下进行试模实验，采集温度、应变等实验数据。将试模实验获取的实验数据与仿真结果数据库中对应的仿真结果进行对比，提取相同位置、相同时间点的参数值，形成对比数据集。对对比数据集进行量化对比分析，例如计算相对误差、均方根误差等，得到误差分析结果数据。分析误差分析结果数据，结合仿真模型和实验过程，识别导致仿真结果与实验数据存在偏差的来源，例如材料属性参数、边界条件设置、网格划分精度等，并记录偏差来源数据。根据偏差来源数据，对仿真结果数据库中的初始仿真模型进行针对性修正，例如调整材料参数、修改边界条件、细化网格等，得到偏差修正参数。将步骤 S64 得到的偏差修正参数更新到仿真结果数据库中的初始仿真模型中，并重新进行仿真计算，得到参数修正仿真计算结果数据。将参数修正后的仿真结果与实验数据进行对比，计算两者之间的吻合度，例如相关系数、决定系数等，得到吻合度数据。根据仿真精度要求，预先设定吻合度阈值。如果步骤 S65 计算得到的吻合度数据小于预设的阈值，说明仿真结果与实验数据之间还存在较大偏差，需要返回步骤 S64，继续进行偏差分析和模型修正。如果吻合度数据大于等于预设的阈值，说明仿真结果与实验数据之间已经达到预期的吻合程度，则可以将修正后的仿真模型作为最终的精密模具参数化仿真模型。

优选地，本发明还提供了一种精密模具的参数化仿真模型设计系统，用于执行如上所述的精密模具的参数化仿真模型设计方法，该精密模具的参数化仿真模型设计系统包括：

精密模具特征识别模块，用于利用高精度三维扫描仪对精密模具进行原始点云采集，得到原始点云数据；对原始点云数据进行特征参数提取，得到特征参数列表；根据特征参数列表进行特征库构建，得到精密模具特征库；

参数化建模模块，用于根据精密模具特征库以及特征参数列表进行特征参数关联，得到关联参数；获取模具设计规则数据；根据模具设计规则数据以及关联参数进行模型简化，得到简化参数模型；对简化参数模型进行参数化模型输出，得到参数化模型；

多尺度材料表征模块，用于对精密模具材料样品进行多晶体积单元模型构建，得到多晶体积单元模型；对多晶体积单元模型进行单元力学数值模拟，得到单元力学响应数据；根据单元力学响应数据进行宏观本体模型拟合，得到宏观本体模型；对宏观本体模型进行材料本构数据库构建，得到材料本构数据库；

边界条件精细化模块，用于根据模具设计规则数据以及参数化模型进行热力边界条件映射分析，得到边界映射条件数据；对边界映射条件数据进行精细化输出，得到精细化边界条件数据；

多物理场耦合仿真模块，用于将简化参数模型导入仿真软件，根据材料本构数据库以及精细化边界条件数据进行多物理场耦合，得到耦合仿真模型；对耦合仿真模型进行仿真计算，得到原始仿真数据；根据原始仿真数据进行仿真结果数据库构建，得到仿真结果数据库；

仿真结果验证模块，用于根据仿真结果数据库以及模具设计规则数据进行试模实验执行，得到实验数据；根据仿真结果数据库以及实验数据进行模型偏差参数修正，得到偏差修正参数；将偏差修正参数导入仿真结果数据库中的初始仿真模型进行参数修正仿真吻合度分析，得到吻合度数据；根据吻合度数据进行精密模具参数化仿真模型生成，得到精密模具参数化仿真模型。

本发明通过三维扫描获取精密模具的数字化模型，并提取特征参数构建特征库，实现了模具几何信息的数字化和结构化表达，为后续的参数化建模、仿真分析以及知识积累奠定了基础。利用特征库和特征参数进行参数化建模，并结合模具设计规则进行模型简化和约束，最终得到满足设计要求且易于修改和优化的参数化模型，提高了模具设计的效率和质量。通过构建多晶体积单元模型，模拟材料的微观结构和力学行为，并结合温度和应变率的影响，建立了更准确的材料本构模型，为仿真分析提供了可靠的材料属性数据。根据加工工艺数据、接触信息和材料特性，对仿真模型进行精确的热力边界条件定义和施加，确保了仿真模型能够真实地反映模具在实际工作环境下的受力状态和温度场分布。利用仿真软件对参数化模型进行多物理场耦合仿真分析，可以直观地展现模具在不同工况下的温度场、应力场、变形场等信息，为模具设计优化和性能评估提供依据。通过实验验证和模型修正，不断提高仿真模型的精度和可靠性，最终得到能够准确预测模具性能的参数化仿真模型，为模具设计优化提供可靠的工具。因此，本发明提供了一种精密模具的参数化仿真模型设计方法及系统。通过点云扫描、特征提取、参数化建模的技术，大大简化了建模过程，提高了建模效率；同时，通过多晶体积单元模型、精细化边界条件、多物理场耦合仿真、试模实验验证的手段，全面考虑了材料、几何、工艺、边界条件的影响因素，提高了建模效率和仿真精度。

因此，无论从哪一点来看，均应将实施例看作是示范性的，而且是非限制性的，本发明的范围由所附权利要求而不是上述说明限定，因此旨在将落在申请文件的等同要件的含义和范围内的所有变化涵括在本发明内。

以上所述仅是本发明的具体实施方式，使本领域技术人员能够理解或实现本发明。对这些实施例的多种修改对本领域的技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本发明的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本发明将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所发明的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。

Claims (10)

1.一种精密模具的参数化仿真模型设计方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤S1：利用高精度三维扫描仪对精密模具进行原始点云采集，得到原始点云数据；对原始点云数据进行特征参数提取，得到特征参数列表；根据特征参数列表进行特征库构建，得到精密模具特征库；

步骤S2：根据精密模具特征库以及特征参数列表进行特征参数关联，得到关联参数；获取模具设计规则数据；根据模具设计规则数据以及关联参数进行模型简化，得到简化参数模型；对简化参数模型进行参数化模型输出，得到参数化模型；

步骤S3：对精密模具材料样品进行多晶体积单元模型构建，得到多晶体积单元模型；对多晶体积单元模型进行单元力学数值模拟，得到单元力学响应数据；根据单元力学响应数据进行宏观本体模型拟合，得到宏观本体模型；对宏观本体模型进行材料本构数据库构建，得到材料本构数据库；

步骤S4：根据模具设计规则数据以及参数化模型进行热力边界条件映射分析，得到边界映射条件数据；对边界映射条件数据进行精细化输出，得到精细化边界条件数据；

步骤S5：将简化参数模型导入仿真软件，根据材料本构数据库以及精细化边界条件数据进行多物理场耦合，得到耦合仿真模型；对耦合仿真模型进行仿真计算，得到原始仿真数据；根据原始仿真数据进行仿真结果数据库构建，得到仿真结果数据库；

步骤S6：根据仿真结果数据库以及模具设计规则数据进行试模实验执行，得到实验数据；根据仿真结果数据库以及实验数据进行模型偏差参数修正，得到偏差修正参数；将偏差修正参数导入仿真结果数据库中的初始仿真模型进行参数修正仿真吻合度分析，得到吻合度数据；根据吻合度数据进行精密模具参数化仿真模型生成，得到精密模具参数化仿真模型。

2.根据权利要求1所述的精密模具的参数化仿真模型设计方法，其特征在于，步骤S1包括以下步骤：

步骤S11：利用高精度三维扫描仪对精密模具进行原始点云采集，得到原始点云数据；

步骤S12：对原始点云数据进行数据预处理，得到点云预处理数据；

步骤S13：对点云预处理数据进行点云分割，得到点云分割数据；

步骤S14：对点云分割数据进行特征参数提取，得到特征参数列表；

步骤S15：根据特征参数列表进行特征库构建，得到精密模具特征库。

3.根据权利要求1所述的精密模具的参数化仿真模型设计方法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：

步骤S21：根据精密模具特征库进行特征拓扑排序分析，得到有序特征列表；根据有序特征列表进行基准面创建，得到基准面数据集；

步骤S22：根据有序特征列表以及基准面集进行基本体素生成，得到基本体素数据集；

步骤S23：根据基本体素数据集对特征参数列表进行特征参数映射，得到特征参数映射数据；对特征参数映射数据进行基本体素参数化控制，得到参数化基本体素数据集；

步骤S24：根据有序特征列表对参数化基本体素数据集进行特征操作，得到特征实体数据集；对特征实体数据集进行特征平滑处理，得到平滑特征实体数据集；对平滑特征实体数据集进行特征参数关联，得到关联参数；

步骤S25：获取模具设计规则数据；根据模具设计规则数据以及关联参数进行模具设计规则嵌入，得到规则约束参数；

步骤S26：根据规则约束参数进行模型简化，得到简化参数模型；对简化参数模型进行参数化模型输出，得到参数化模型。

4.根据权利要求1所述的精密模具的参数化仿真模型设计方法，其特征在于，步骤S3包括以下步骤：

步骤S31：对精密模具材料样品进行多晶体积单元模型构建，得到多晶体积单元模型；

步骤S32：利用预设的载荷边界条件对多晶体积单元模型进行单元力学数值模拟，得到单元力学响应数据；

步骤S33：根据单元力学响应数据对多晶体积单元模型进行材料温度影响力学性能分析，得到材料温度影响参数；根据单元力学响应数据对多晶体积单元模型进行材料应变率力学性能分析，得到材料应变率参数；

步骤S34：根据单元力学响应数据进行宏观本体模型拟合，得到宏观本体模型；

步骤S35：利用材料温度影响参数以及材料应变率参数对宏观本体模型进行模型材料参数修正并进行材料本构数据库构建，得到材料本构数据库。

5.根据权利要求4所述的精密模具的参数化仿真模型设计方法，其特征在于，步骤S31包括以下步骤：

步骤S311：对精密模具材料样品进行微观结构成像处理，得到微观结构图像数据；根据微观结构图像数据进行体积单元建模，得到体积单元模型；

步骤S312：对体积单元模型进行有限元网格划分，得到网格化体积单元模型；

步骤S313：对模具材料样品进行单晶材料性能测试，得到单晶材料性能参数；

步骤S314：根据单晶材料性能参数进行单晶本体模型构建，得到单晶本体模型；

步骤S315：对单晶本体模型以及网格化体积单元模型进行体积单元多晶化，得到多晶体积单元模型。

6.根据权利要求1所述的精密模具的参数化仿真模型设计方法，其特征在于，步骤S4包括以下步骤：

步骤S41：获取模具加工工艺数据；对模具加工工艺数据以及模具设计规则数据进行工艺参数提取，得到初始工艺参数；

步骤S42：根据参数化模型进行接触区域识别，得到接触区域数据；根据接触区域数据对模具材料样品进行接触特性测试，得到接触特性参数；

步骤S43：根据初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数进行热力边界条件映射分析，得到边界映射条件数据；

步骤S44：对边界映射条件数据进行边界条件耦合，得到耦合边界条件数据；

步骤S45：对耦合边界条件数据进行边界条件验证，得到边界条件验证数据；对边界条件验证数据进行精细化输出，得到精细化边界条件数据。

7.根据权利要求6所述的精密模具的参数化仿真模型设计方法，其特征在于，步骤S43包括以下步骤：

步骤S431：根据初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数进行热边界条件定义，得到热边界条件数据；

步骤S432：根据初始工艺参数、接触区域数据以及接触特性参数进行力边界条件定义，得到力边界条件数据；

步骤S433：根据热边界条件数据以及力边界条件数据对参数化模型进行网格自适应处理，得到自适应网格模型；

步骤S434：根据热边界条件数据以及力边界条件数据对参数化模型进行边界条件映射，得到边界映射条件数据。

8.根据权利要求1所述的精密模具的参数化仿真模型设计方法，其特征在于，步骤S5包括以下步骤：

步骤S51：将简化参数模型导入仿真软件，根据材料本构数据库进行材料属性赋予，得到赋予材料属性模型；

步骤S52：根据精细化边界条件数据对赋予材料属性模型进行边界条件施加，得到施加边界条件模型；

步骤S53：对施加边界条件模型进行求解器配置，得到求解器配置数据；根据求解器配置数据对施加边界条件模型进行多物理场耦合，得到耦合仿真模型；

步骤S54：对耦合仿真模型进行仿真计算，得到原始仿真数据；对原始仿真数据进行仿真可视化，得到可视化仿真数据；根据可视化仿真数据进行仿真结果分析，得到仿真分析报告；

步骤S55：根据仿真分析报告以及可视化仿真数据进行仿真结果数据库构建，得到仿真结果数据库。

9.根据权利要求1所述的精密模具的参数化仿真模型设计方法，其特征在于，步骤S6包括以下步骤：

步骤S61：根据仿真结果数据库以及模具设计规则数据进行验证指标提取，得到待验证指标列表；

步骤S62：根据待验证指标列表进行传感器布置方案分析，得到传感器布置方案；根据传感器布置方案进行试模实验执行，得到实验数据；

步骤S63：对仿真结果数据库以及实验数据进行对比数据提取，得到对比数据集；对对比数据集进行量化对比分析，得到误差分析结果数据；

步骤S64：根据误差分析结果数据进行偏差来源识别，得到偏差来源数据；根据偏差来源数据对仿真结果数据库中的初始仿真模型进行模型偏差参数修正，得到偏差修正参数；

步骤S65：将偏差修正参数导入仿真结果数据库中的初始仿真模型进行参数修正仿真计算，得到参数修正仿真计算结果数据；对参数修正仿真计算结果数据以及实验数据进行吻合度分析，得到吻合度数据；

步骤S66：若吻合度数据小于预设的吻合度阈值，则返回执行步骤S64；若吻合度数据大于等于预设的吻合度阈值，则生成精密模具参数化仿真模型。

10.一种精密模具的参数化仿真模型设计系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的精密模具的参数化仿真模型设计方法，该精密模具的参数化仿真模型设计系统包括：

精密模具特征识别模块，用于利用高精度三维扫描仪对精密模具进行原始点云采集，得到原始点云数据；对原始点云数据进行特征参数提取，得到特征参数列表；根据特征参数列表进行特征库构建，得到精密模具特征库；

参数化建模模块，用于根据精密模具特征库以及特征参数列表进行特征参数关联，得到关联参数；获取模具设计规则数据；根据模具设计规则数据以及关联参数进行模型简化，得到简化参数模型；对简化参数模型进行参数化模型输出，得到参数化模型；

多尺度材料表征模块，用于对精密模具材料样品进行多晶体积单元模型构建，得到多晶体积单元模型；对多晶体积单元模型进行单元力学数值模拟，得到单元力学响应数据；根据单元力学响应数据进行宏观本体模型拟合，得到宏观本体模型；对宏观本体模型进行材料本构数据库构建，得到材料本构数据库；

边界条件精细化模块，用于根据模具设计规则数据以及参数化模型进行热力边界条件映射分析，得到边界映射条件数据；对边界映射条件数据进行精细化输出，得到精细化边界条件数据；

多物理场耦合仿真模块，用于将简化参数模型导入仿真软件，根据材料本构数据库以及精细化边界条件数据进行多物理场耦合，得到耦合仿真模型；对耦合仿真模型进行仿真计算，得到原始仿真数据；根据原始仿真数据进行仿真结果数据库构建，得到仿真结果数据库；

仿真结果验证模块，用于根据仿真结果数据库以及模具设计规则数据进行试模实验执行，得到实验数据；根据仿真结果数据库以及实验数据进行模型偏差参数修正，得到偏差修正参数；将偏差修正参数导入仿真结果数据库中的初始仿真模型进行参数修正仿真吻合度分析，得到吻合度数据；根据吻合度数据进行精密模具参数化仿真模型生成，得到精密模具参数化仿真模型。