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龍圖騰網獲悉太原科技大學申請的專利一種結合數字孿生模擬技術的滾磨光整加工方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120257523B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-15發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510732769.0，技術領域涉及：G06F30/17；該發明授權一種結合數字孿生模擬技術的滾磨光整加工方法是由石慧婷;井康碩設計研發完成，并于2025-06-04向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種結合數字孿生模擬技術的滾磨光整加工方法在說明書摘要公布了：本發明屬于滾磨光整加工技術領域，具體為一種結合數字孿生模擬技術的滾磨光整加工方法，解決了現有滾磨光整加工工藝難以進行實時狀態監測且工藝參數的調試需要耗費大量時間，現有模擬仿真僅能得到加工工件的表面受力情況，無法對加工過程進行實時預測的技術問題，其包括建立加工工件的數字孿生模型和滾磨光整加工設備的數字孿生模型，利用EDEM離散元法和ANSYS有限元法對加工工件的滾磨光整加工過程進行仿真分析，依據仿真獲得的表面粗糙點坐標構建加工工件的表面粗糙度云圖，并利用表面粗糙度云圖實時更新加工工件的數字孿生模型；利用貝葉斯算法，不斷降低模擬仿真數據與實際實驗數據之間的誤差，實時預測加工過程中的工件表面質量。

本發明授權一種結合數字孿生模擬技術的滾磨光整加工方法在權利要求書中公布了：1.一種結合數字孿生模擬技術的滾磨光整加工方法，其特征在于，步驟為： 步驟1、針對加工工件進行表面形貌的逆向建模，建立加工工件的初始數字孿生模型； 步驟2、利用EDEM離散元法和ANSYS有限元法對加工工件的滾磨光整加工過程進行仿真分析，依據仿真獲得的表面點坐標構建加工工件的實時表面粗糙度云圖，并利用加工工件的實時表面粗糙度云圖實時更新加工工件的數字孿生模型； 步驟3、利用貝葉斯算法，優化數字孿生過程中加工工件實時表面粗糙度的仿真數據與實際加工中獲得的加工工件表面粗糙度的實驗數據的契合度，通過持續學習與優化不斷降低模擬仿真數據與實際實驗數據之間的誤差，直到得到最優的加工工件的數字孿生模型，通過最優的加工工件的數字孿生模型實時預測加工過程中加工工件的表面質量； 步驟3中，優化模擬仿真數據與實際實驗數據的契合度的子步驟為： 步驟3.1、定義均方誤差MSE為目標函數，通過該目標函數衡量模擬仿真數據和實際實驗數據之間的契合度，均方誤差MSE的公式為： ； 其中，n是模擬仿真數據和實際實驗數據的對照樣本總數，是實際實驗數據，是模擬仿真數據，均方誤差用于反映模擬仿真數據與實際實驗數據之間的差異，均方誤差數值越小表示加工工件的數字孿生模型的預測效果越好； 步驟3.2、以滾磨光整加工設備的轉速、滾拋磨塊的填充率、滾拋磨塊的材料以及磨液的性質分別作為參數x1、x2、x3、x4，基于該組參數進行仿真運算，得出的模擬仿真數據為，模擬仿真數據與各參數之間的表達關系為： ； 其中，β0、β1、β2、β3、β4分別為不同的回歸系數； 步驟3.3、使用高斯過程模型估計均方誤差MSE，初始階段采用拉丁超立方抽樣在四個參數的參數范圍內選擇一組參數x1、x2、x3、x4作為當前數據點，通過當前數據點求解出對應的模擬仿真數據，利用當前數據點擬合高斯過程模型，此過程中，高斯過程模型將學習到當前數據點中的趨勢和方差； 步驟3.4、在當前數據點下，進行實際加工實驗，得到與仿真過程對應的實際實驗數據； 步驟3.5、根據步驟3.3的模擬仿真數據與步驟3.4的實際實驗數據計算目標函數MSE的值，基于當前數據點，更新高斯過程模型的先驗分布； 步驟3.6、基于步驟3.5中更新后的高斯過程模型，優化獲取下一個待測試的參數組合，對選出的下一個待測試的參數組合進行仿真運算，獲得新的模擬仿真數據并計算對應的目標函數MSE，將此過程不斷迭代，直到目標函數MSE的降低幅度小于設定閾值或達到最大算力，此時模擬仿真數據與實際實驗數據之間的契合度最高，模擬仿真數據與實際實驗數據之間的誤差最小，說明當前模擬仿真數據對應最優的加工工件的數字孿生模型。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人太原科技大學，其通訊地址為：030024 山西省太原市萬柏林區窊流路66號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。