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申请/专利权人：中铁电气化局集团有限公司;中铁电气化局集团第一工程有限公司;中国铁路设计集团有限公司

摘要：本发明提供一种用于硬母线的加工制作方法及系统，涉及硬母线加工技术领域，包括获取待加工硬母线的材料属性、几何特征以及加工工艺参数，采用多尺度建模方法对所述硬母线进行物理特性建模，得到多尺度物理特性模型，同时建立硬母线加工过程的物理场耦合模型；将得到的多尺度物理特性模型和多物理场耦合模型集成到有限元分析软件中，构建硬母线加工制作的高保真数字孪生模型；开发硬母线加工虚拟仿真优化平台，在硬母线加工虚拟仿真优化平台中进行加工工艺仿真，并根据仿真结果，建立加工质量和效率的评价指标体系，采用优化算法获取最优加工方案，将得到的最优加工方案应用于实际的硬母线加工制作过程，并对加工结果进行测量和评估。

主权项：1.一种用于硬母线的加工制作方法，其特征在于，包括：获取待加工硬母线的材料属性、几何特征以及加工工艺参数，并基于获取的材料属性和几何特征，采用多尺度建模方法对所述硬母线进行物理特性建模，所述多尺度建模方法包括宏观尺度建模和微观尺度建模，得到多尺度物理特性模型，同时基于待加工硬母线的加工工艺参数，建立硬母线加工过程的物理场耦合模型；将得到的多尺度物理特性模型和多物理场耦合模型集成到有限元分析软件中，输入实际加工工艺参数，进行切削过程的数值模拟，得到硬母线加工过程的物理场响应数据，构建硬母线加工制作的高保真数字孪生模型；基于得到的高保真数字孪生模型，开发硬母线加工虚拟仿真优化平台，在所述硬母线加工虚拟仿真优化平台中进行加工工艺仿真，并根据仿真结果，建立加工质量和效率的评价指标体系，采用优化算法获取最优加工方案，将得到的最优加工方案应用于实际的硬母线加工制作过程，并对加工结果进行测量和评估；采用多尺度建模方法对所述硬母线进行物理特性建模，所述多尺度建模方法包括宏观尺度建模和微观尺度建模，得到多尺度物理特性模型包括：采用计算机辅助设计软件构建硬母线的三维实体模型，所述三维实体模型包括硬母线的几何形状和尺寸，对所述三维实体模型进行空间离散化，生成有限元网格模型，所述有限元网格模型采用四面体或六面体单元；定义硬母线的宏观材料属性参数，所述宏观材料属性参数包括弹性模量、泊松比、屈服强度和硬度，同时获取硬母线的残余应力场分布，将所述宏观材料属性参数添加至有限元网格模型，并将所述残余应力场分布作为有限元网格模型的初始应力场，得到硬母线物理特性的宏观尺度模型；采用扫描电子显微镜和电子背散射衍射获取硬母线微观组织图像，其中包括硬母线的形貌特征和晶体学信息，利用图像重构算法对所述硬母线微观组织图像进行重构，并引入损伤演化方程，得到硬母线物理特性的微观尺度模型；建立多尺度信息传递与耦合机制，在宏观尺度模型中计算得到宏观应变场，通过局部化方法将宏观应变场作为边界条件施加到微观尺度模型中，同时采用均匀化方法将更新后的微观尺度模型参数传递至宏观尺度模型，更新宏观尺度模型参数，重复迭代直到达到预设的终止条件，最终得到综合的多尺度物理特性模型；将得到的多尺度物理特性模型和多物理场耦合模型集成到有限元分析软件中，输入实际加工工艺参数，进行切削过程的数值模拟，得到硬母线加工过程的物理场响应数据，构建硬母线加工制作的高保真数字孪生模型包括：获取硬母线加工制作过程的实际加工测试数据，将得到的物理场响应数据与实际加工测试数据进行对比，并根据对比结果，判断是否对物理场响应数据进行校正；若判断结果为需要对物理场响应数据进行校正，则对实际加工测试数据进行预处理，提取所述实际加工测试数据的关键特征信息，构建特征向量；将所述特征向量输入预先构建物理场响应预测模型中，所述物理场响应预测模型包括卷积神经网络和长短时记忆网络，利用卷积神经网络提取所述实际加工测试数据的局部特征和时间依赖关系，得到第一特征表示；将所述第一特征表示输入长短时记忆网络中，通过长短时记忆网络建立所述实际加工测试数据的时序动态模型，对物理场响应数据进行连续预测，得到第二特征表示；利用预先训练好的生成对抗网络，根据不同加工条件生成与所述实际加工测试数据对应的扩充数据样本；将得到的第二特征表示以及扩充数据样本进行融合，将融合后的数据输入物理场响应预测模型中，得到预测的物理场响应数据，将预测的物理场响应数据与原始的物理场响应数据进行比较，根据比较结果对原始的物理场响应数据进行更新，并利用更新后的物理场响应数据，构建所述硬母线加工制作过程的高保真数字孪生模型；根据仿真结果，建立加工质量和效率的评价指标体系，采用优化算法获取最优加工方案包括：综合考虑硬母线的加工质量、效率和成本因素，构建硬母线加工方案的多目标优化问题，并根据硬母线加工工艺的特点确定所述多目标优化问题的优化变量；根据硬母线加工的工艺要求和设备限制，建立优化变量的约束条件，并构建包含硬母线的加工质量、效率和成本因素的多目标函数；根据优化变量的维度和取值范围，初始化一定数量的粒子，每个粒子代表一组潜在的加工方案，将粒子的位置和速度分别映射为优化变量的取值和变化趋势；将每个粒子的位置代入目标函数和约束条件，计算粒子的适应度值，根据粒子的个体最优位置、全局最优位置以及适应度值，利用速度更新公式调整粒子速度，并更新粒子位置，使粒子朝着更优的加工方案迭代搜索，直到达到预设的迭代次数，输出当前的全局最优解作为最优加工方案。

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