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龙图腾网获悉太原科技大学申请的专利一种结合数字孪生模拟技术的滚磨光整加工方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120257523B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510732769.0，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种结合数字孪生模拟技术的滚磨光整加工方法是由石慧婷;井康硕设计研发完成，并于2025-06-04向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种结合数字孪生模拟技术的滚磨光整加工方法在说明书摘要公布了：本发明属于滚磨光整加工技术领域，具体为一种结合数字孪生模拟技术的滚磨光整加工方法，解决了现有滚磨光整加工工艺难以进行实时状态监测且工艺参数的调试需要耗费大量时间，现有模拟仿真仅能得到加工工件的表面受力情况，无法对加工过程进行实时预测的技术问题，其包括建立加工工件的数字孪生模型和滚磨光整加工设备的数字孪生模型，利用EDEM离散元法和ANSYS有限元法对加工工件的滚磨光整加工过程进行仿真分析，依据仿真获得的表面粗糙点坐标构建加工工件的表面粗糙度云图，并利用表面粗糙度云图实时更新加工工件的数字孪生模型；利用贝叶斯算法，不断降低模拟仿真数据与实际实验数据之间的误差，实时预测加工过程中的工件表面质量。

本发明授权一种结合数字孪生模拟技术的滚磨光整加工方法在权利要求书中公布了：1.一种结合数字孪生模拟技术的滚磨光整加工方法，其特征在于，步骤为： 步骤1、针对加工工件进行表面形貌的逆向建模，建立加工工件的初始数字孪生模型； 步骤2、利用EDEM离散元法和ANSYS有限元法对加工工件的滚磨光整加工过程进行仿真分析，依据仿真获得的表面点坐标构建加工工件的实时表面粗糙度云图，并利用加工工件的实时表面粗糙度云图实时更新加工工件的数字孪生模型； 步骤3、利用贝叶斯算法，优化数字孪生过程中加工工件实时表面粗糙度的仿真数据与实际加工中获得的加工工件表面粗糙度的实验数据的契合度，通过持续学习与优化不断降低模拟仿真数据与实际实验数据之间的误差，直到得到最优的加工工件的数字孪生模型，通过最优的加工工件的数字孪生模型实时预测加工过程中加工工件的表面质量； 步骤3中，优化模拟仿真数据与实际实验数据的契合度的子步骤为： 步骤3.1、定义均方误差MSE为目标函数，通过该目标函数衡量模拟仿真数据和实际实验数据之间的契合度，均方误差MSE的公式为： ； 其中，n是模拟仿真数据和实际实验数据的对照样本总数，是实际实验数据，是模拟仿真数据，均方误差用于反映模拟仿真数据与实际实验数据之间的差异，均方误差数值越小表示加工工件的数字孪生模型的预测效果越好； 步骤3.2、以滚磨光整加工设备的转速、滚抛磨块的填充率、滚抛磨块的材料以及磨液的性质分别作为参数x1、x2、x3、x4，基于该组参数进行仿真运算，得出的模拟仿真数据为，模拟仿真数据与各参数之间的表达关系为： ； 其中，β0、β1、β2、β3、β4分别为不同的回归系数； 步骤3.3、使用高斯过程模型估计均方误差MSE，初始阶段采用拉丁超立方抽样在四个参数的参数范围内选择一组参数x1、x2、x3、x4作为当前数据点，通过当前数据点求解出对应的模拟仿真数据，利用当前数据点拟合高斯过程模型，此过程中，高斯过程模型将学习到当前数据点中的趋势和方差； 步骤3.4、在当前数据点下，进行实际加工实验，得到与仿真过程对应的实际实验数据； 步骤3.5、根据步骤3.3的模拟仿真数据与步骤3.4的实际实验数据计算目标函数MSE的值，基于当前数据点，更新高斯过程模型的先验分布； 步骤3.6、基于步骤3.5中更新后的高斯过程模型，优化获取下一个待测试的参数组合，对选出的下一个待测试的参数组合进行仿真运算，获得新的模拟仿真数据并计算对应的目标函数MSE，将此过程不断迭代，直到目标函数MSE的降低幅度小于设定阈值或达到最大算力，此时模拟仿真数据与实际实验数据之间的契合度最高，模拟仿真数据与实际实验数据之间的误差最小，说明当前模拟仿真数据对应最优的加工工件的数字孪生模型。

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