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申请/专利权人：常州润来科技有限公司

摘要：本发明涉及铜管加工自动化控制技术领域，尤其涉及一种铜管内螺纹胀缩率控制方法及系统，方法包括：采集铜管原材信息，并对铜管原材信息的属性进行分析，获得铜材属性分析结果，铜管原材信息的属性包括材料力学属性和热力学属性；获取内螺纹加工设备信息和铜管内螺纹加工参数，并根据内螺纹加工设备信息和铜管内螺纹加工参数进行数字化建模；通过铜材属性分析结果和数字化建模结果建立数字孪生模型，并确定内螺纹期望胀缩率，数字孪生模型对铜管内螺纹加工胀缩率进行预测并将预测结果反馈至现实物理域，进行相应调整。通过本发明，有效解决了在面对铜管内螺纹的加工特别时薄壁铜管时，高效率、高精度加工难以实现的问题。

主权项：1.一种铜管内螺纹胀缩率控制方法，其特征在于，所述方法包括：采集铜管原材信息，并对所述铜管原材信息的属性进行分析，获得铜材属性分析结果，所述铜管原材信息的属性包括材料力学属性和热力学属性；获取内螺纹加工设备信息和铜管内螺纹加工参数，所述铜管内螺纹加工参数包括壁厚、螺纹规格、加工压力和加工温度，并根据所述内螺纹加工设备信息和铜管内螺纹加工参数进行数字化建模；通过所述铜材属性分析结果和数字化建模结果建立数字孪生模型，并确定内螺纹期望胀缩率，所述数字孪生模型对铜管内螺纹加工胀缩率进行预测并将预测结果反馈至现实物理域，进行相应调整，其中，所述内螺纹期望胀缩率为加工成型内螺纹胀缩率的目标值；对加工成型的铜管内螺纹胀缩率进行实时检测，将实时检测结果与所述内螺纹期望胀缩率做比较，并将比较结果映射至所述数字孪生模型；根据所述内螺纹加工设备信息和铜管内螺纹加工参数进行数字化建模，包括：根据所述内螺纹加工设备信息和铜管内螺纹加工参数提取物理几何特征；并根据所述物理几何特征分别对应建立主轴和刀具模型、夹具模型以及加工路径模型；将所述主轴和刀具模型、夹具模型以及加工路径模型整合成完整的数字化模型；建立数字孪生模型，包括：根据所述铜材属性分析结果建立铜管模型，并将所述铜管模型添加进所述数字化模型，并通过所述铜管模型模拟预测铜管内螺纹胀缩率，生成数字孪生模型；确定所述数字孪生模型的边界条件，所述边界条件包括所述铜管内螺纹加工参数的范围、所述铜管原材信息的属性、加工环境以及模拟时间范围；确定所述数字孪生模型的约束条件，所述约束条件包括物理约束、力学约束、温度约束和表面质量约束；将所述边界条件和约束条件输入至所述数字孪生模型，并运行所述数字孪生模型进行模拟，生成加工过程中铜管内螺纹的胀缩率；对生成加工过程中所述铜管内螺纹的胀缩率模拟精确度进行验证，并将验证结果对所述数字孪生模型进行优化；对内螺纹胀缩率进行预测，包括：设置所述数字孪生模型的初始参数，所述初始参数包括切削速度、进给速度、切削深度、铜管的材料，并加工前的铜管尺寸进行记录；将建立的所述数字孪生模型输入至模拟平台，进行加工过程的模拟运行；在模拟运行的过程中，通过模拟结果和计算得到铜管内螺纹的胀缩率，所述胀缩率通过所述加工前的铜管尺寸和模拟结果的尺寸变化计算得到；对影响胀缩率的因素进行学习，并对所述模拟结果进行补偿；建立预测模拟数据库，并将历史铜管内螺纹加工数据信息进行采集，获得历史加工数据信息，并对所述历史加工数据信息进行清洗；对清洗后的所述历史加工数据信息中的胀缩率结果信息进行提取，并将相同铜管材料且相同所述胀缩率结果的所述历史加工数据信息进行聚类，整合成影响项大数据集合；根据所述影响项大数据集合确定单项影响项信息和复合影响项信息，所述单项影响项信息为单一项对铜管内螺纹胀缩率产生影响的因素项，所述复合影响项信息为多组合对铜管内螺纹胀缩率产生影响的因素组合项；选择深度学习法对所述影响项大数据集合进行学习，分析所述单项影响项信息和复合影响项信息对铜管内螺纹胀缩率的影响程度，根据所述影响程度映射到所述数字孪生模型，并对所述模拟结果进行补偿。

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