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龙图腾网获悉上海巅思智能科技有限公司申请的专利结合数字孪生的数控加工模型验证方法及系统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：CN120297163B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-26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：202510780408.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权结合数字孪生的数控加工模型验证方法及系统是由恽成;刘跃鹏设计研发完成，并于2025-06-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本结合数字孪生的数控加工模型验证方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种结合数字孪生的数控加工模型验证方法及系统，首先获取由物理加工过程实测数据序列与虚拟孪生模型仿真数据序列按加工阶段标识对应组成的数控加工孪生数据关联集，实测与仿真数据序列均含加工动作及材料响应特征序列，接着对孪生数据关联集进行特征空间统一化处理，生成包含实测综合特征与仿真综合特征的验证特征对应集，然后利用预训练的模型偏差分析模型对验证特征对应集进行偏差分析，得出特征匹配与关联影响关系，基于分析结果推导确定虚拟孪生模型在加工动作及材料响应建模环节的具体偏差位置，并据此生成明确参数调整方向与结构修正内容的模型优化指导信息，有效提升了虚拟孪生模型的精度和可靠性。

本发明授权结合数字孪生的数控加工模型验证方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种结合数字孪生的数控加工模型验证方法，其特征在于，所述方法包括： 获取数控加工孪生数据关联集，所述数控加工孪生数据关联集由物理加工过程的实测数据序列与虚拟孪生模型的仿真数据序列按加工阶段标识一一对应组成，所述实测数据序列与仿真数据序列均包含加工动作特征序列与材料响应特征序列； 对所述数控加工孪生数据关联集进行特征空间统一化处理，生成验证特征对应集，所述验证特征对应集包含多个特征对应单元，每个特征对应单元由实测综合特征与仿真综合特征构成，所述实测综合特征为实测数据序列的动作特征序列与响应特征序列的融合表示，所述仿真综合特征为仿真数据序列的对应特征序列的融合表示； 通过预训练的模型偏差分析模型对所述验证特征对应集进行偏差分析处理，生成包含特征匹配关系与关联影响关系的模型偏差分析结果； 基于所述模型偏差分析结果进行验证逻辑推导处理，确定虚拟孪生模型在加工动作建模环节与材料响应建模环节中的具体偏差位置； 根据所述具体偏差位置生成模型优化指导信息，所述模型优化指导信息用于明确虚拟孪生模型的参数调整方向与结构修正内容； 所述获取数控加工孪生数据关联集，包括： 记录物理加工过程的连续动作指令流与对应材料状态变化流，所述动作指令流包含刀具移动轨迹的坐标点序列、进给速率的时序变化序列及切削深度的分段设置序列，所述材料状态变化流包含工件表面形貌的连续测量数据与内部应力的连续监测数据； 在虚拟孪生模型中执行与物理加工过程相同的加工任务，生成与物理加工过程时间戳同步的仿真动作指令流与仿真材料状态变化流，所述仿真动作指令流与物理动作指令流具有相同的指令类型与时间顺序； 以加工阶段标识为分割依据，将物理加工过程的动作指令流、材料状态变化流与虚拟模型的仿真动作指令流、仿真材料状态变化流分割为多个阶段数据组，每个阶段数据组包含物理加工阶段的动作指令子流、材料状态变化子流与虚拟模型的仿真动作指令子流、仿真材料状态变化子流； 将具有相同加工阶段标识的物理阶段数据组与虚拟阶段数据组进行关联配对，生成所述数控加工孪生数据关联集； 所述对所述数控加工孪生数据关联集进行特征空间统一化处理，生成验证特征对应集，包括： 对所述物理阶段数据组中的动作指令子流进行特征提取，生成包含轨迹曲率分布、速率波动模式、深度变化规律的加工动作特征序列； 对所述物理阶段数据组中的材料状态变化子流进行特征提取，生成包含形貌粗糙度演变、应力梯度分布的材料响应特征序列； 将所述加工动作特征序列与材料响应特征序列进行维度融合处理，生成所述实测综合特征； 对虚拟阶段数据组中的仿真动作指令子流进行特征提取，生成包含轨迹平滑性描述、速率一致性描述、深度精准性描述的仿真动作特征序列； 对虚拟阶段数据组中的仿真材料状态变化子流进行特征提取，生成包含形貌预测偏差、应力分布吻合度的仿真响应特征序列； 将所述仿真动作特征序列与仿真响应特征序列进行维度融合处理，生成所述仿真综合特征； 对所述实测综合特征与仿真综合特征进行特征维度对齐处理，通过特征标准化操作消除数据表示形式上的差异，得到具有相同特征维度与数值范围的验证特征对应集。

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