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2019年是各种新技术“元年”，5G、数字化、智能工厂等新技术不断涌现，全球进入技术驱动时代，数字经济得以加速推进发展。本文的开发是基于DMU50数字孪生技术在数控教学中教学模式的改革创新，使学生从经验式学习向数字化学习转变，由目前企业中运用最广泛的经验型生产转向数据分析优化，解决生产技术难题，推动教学创新和企业产业升级，为创造经济效益做出贡献。
自上世纪70年代以来，工业制造的数字化及自动化程度不断得到提高。作为经过多次改进并取得巨大发展的颠覆性技术之一，最近被Gartner评为战略技术的数字孪生技术（Digital Twin，缩写DT）再次受到人们的追捧，成为时代的“弄潮儿”。制造商断言，数字孪生技术是生产数子化、自动化的推动者，也是向工业4.0过渡的关键技术，它几乎能在所有关键产品的全生命周期中产生影响。
一、 数字孪生技术的实质意义
数字孪生是现有或将有的任何物理对象、系统、过程或者人以数字化（数字虚拟模型）表示，借助传感器随时获取数字模型的仿真数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，通过优化和指令来调控物理实体对象的行为，以相关数字模型间的相互学习来进化自身，同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的制造和决策，从而提高生产效率、减少停机时间，并在产品发布之后可以持续改进产品。例如，特斯拉为每一辆出厂的汽车都配备了数字孪生模型，并根据物联网传感器接收到的数据，对汽车程序进行实时更新，以改善其性能。
传统的建模仿真M&S是一个独立单元建模仿真。而数字孪生需要数字主线，包括设计、制造、运营、维护的整个流程。具体说，数字主线贯穿产品的创新设计环节，也包括制造环节的价值链条，以及运营维护的资产管理环节，是整体而非局部，是集成而非孤立，连接全生命周期的各个阶段，使参与者可以相互沟通。由此可见，数字主线是对从需求设计阶段到生产组装再到售后支持的整个制造价值链的数字表示。
针对数字孪生技术在教学过程中的运用研究，可以拓宽加深教学思路，改进优化学生学习的模式，由有限的经验化学习转向数字化学习，避免错误经验给实际生产加工带来的不良影响。数字孪生体（数字模型）可便于解决传统机理模型无法解决的非线性、不确定性因素问题，提高生产准确性，保证产品质量，使数字孪生技术可以与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统。而数字孪生技术是以数据（Model-Driven）和模型（Data-Driven）为驱动、数字孪生体和数字线程为支撑的新型制造模式，即我们可以将机理模型与/或强化学习构建一个适合工业应用的优化方法包。由目前企业中运用最广泛的经验法转向数据分析优化，解决生产技术难题，推动企业产业升级;缩短开发生命周期并降低成本;持续改进产品质量和性能;最小化缺陷和减少停机时间;通过团队之间共享数据提高协作效率和整体生产流程;加快制造速度，提高生产率和灵活性。
二、当前数控教学衔接企业生产存在的问题
（一）机床设备问题（以我校生产设备为例）
随着制造业的飞速突破发展，智能制造的发展趋势就是新一代的数字信息技术与先进制造技术的深度融合。而针对企业产品的越来越复杂化、精细化的要求;产品轮廓的非线性图素和加工生产中不确定性因素;常规使用的数控铣床、车床加工产品类型单一;四轴加工中心只添加了旋转轴A轴，加工产品多数还是单一工件，装夹工序繁杂;三类机床设备对非线性图素加工及高速加工时不能满足高精度和表面粗糙度要求，穩定性不高。因此，传统的数控教学培训已不能有效满足企业对员工及产品越来越高的技能要求和制造要求。
（二）简单模拟仿真存在的问题
传统的建模模拟仿真是一个单独封闭的单元模块，往往通过经验值设置刀具参数、进给速度、进给路线等加工参数并在理想情况下模拟加工过程无误后生成加工产品的程序。但在传统模拟过程中，操作者只能通过模拟过程看加工中有无撞刀、产品形状是否一致等现象。这个模拟过程和真实的生产环境并不一致，刀具的磨损、工件装夹误差、切削要素产生的表面粗糙度是否达到精度要求并不能在模拟过程中体现，因此，模拟完的加工程序和实际使用程序存在偏差，不能直接投入产品加工生产，需要操作者在实际加工中进行首件试切，优化完善加工参数和程序，并在批量生产中进行抽检、过程检，随时控制检验产品生产质量，调整优化参数。而这个过程大大的延长了产品开发生产周期，并提高了生产成本。
三、D M U50数字孪生技术在数控教学中的应用模式探索
（一）DMU50机床
DMU50是以数码驱动、机动性液压夹紧式可摆动的工作台、带15”TFT显示器的高科技3D控制系统的高端加工中心（如图1）。同时DMU50组件式的机床组合系统是制造单一工件和小系列产品的理想基础，它能胜任高精度和高表面光滑度的要求，稳定性高。它拥有三个工作台变体：固定式工作台，手动式摆动工作台，以电机驱动的液压夹紧式可摆动工作圆台。加工时可满足24m/min快移速度，转速至10，000mrp的铣削主轴;从3轴变体到5面完全加工;16到30个刀位的刀架库，可在加工时同时进行刀具装卸。即使是对于非常复杂的任务也能在很短的加工装配时间内完成。不管是刀架库或刀具装卸器皆位于工作区间之外，一则免受污染，二则可以在加工的同时，进行装配动作;Siemens 840D Powerline， Heidenhain iTNC 530或是Heidenhain Millplus-这三种控制系统都带有15” TFT显示器和支持的3D软件，高功率，皆具备高容量内存，特快的处理器。这三种控制系统亦可透过Ethernet直接与外接网络系统相通，并同时提供DMG-Netservice的使用，可满足企业日趋发展的制造加工需求。
（二） 建立在DMU50高端加工中心上数字孪生技术的应用模式
第一步：创建数字模型。首先数字模型要有一定的可信度，它能反应真实对象的客观特性，必须和真实对象“相像”，这里的“相像”指利用造型软件通过产品零件尺寸、相对零部件位置建构产品外观形状，保证模型能满足模拟仿真的需求即可。其次数字模型产品的选择一定要以企业的真实生产产品为依托，便于学生后期更好的通过软件分析参数，而非运用经验值，同时构建的数字模型要满足后续阶段（使用、重用、维护等）实用性需求和生命周期，从而帮助产品加工进行参数优化和决策。
第二步：开发DMU50高端加工中心上数字孪生技术的运行平台。针对DMU50设备和其配套的仿真软件，开发其相关数据分析软件，保证其运行平台接近现实环境，及所有平台中的加工模拟运行数据即有据可依，通过数据软件的仿真分析，研究解决数据分析中出现的加工过程和后期生产中会出现的问题（如进给速度的不同产生的不同表面粗糙度是否达到生产质量要求、生产中刀具磨损造成的尺寸质量偏差在批量生产中如何解决等），即使要修正程序和加工参数数据也要有科学数据分析依据，从而优化加工程序和参数，通过运用模拟（数字孪生）技术实现加工生产中的百分百准确性，实现不需要人为参与整个加工过程，也能保障产品模拟完的程序在生产实际运用中绝对的一致，最终达到数控加工不需要机床也能掌握这个技术。
第三步：虚拟调试。根据产品的加工要求，在计算机模拟软件中仿真模拟整个加工生产过程，对前期数据分析的研究成果生成的程序进行测试和验证，不断优化，从而使产品加工前期就可以发现异常和存在的缺陷，做预测性分析研究并预防，提高加工质量，节约生产成本，提高效率。
四、结束语
数字化一直是制造业信息化的基础，而数字孪生是制造数字化的重要组成部分。随着数字孪生技术和新一代信息技术的快速发展，数字化模型的表现能力越来越强，仿真所用模型的数字化程度越来越高。数字孪生技术可以为工业制造、未来生活带来无限的可能。同时为了适应社会制造工业的发展形势，提高数控专业实践教学质量，满足未来企业发展需求，将当前的教学过程与数字孪生技术相结合的改革学习模式，有利于培养学生的自主学习和创新能力，并引导教师对国内制造新技术的运用，并在教学实习中技术的革新从而推动学校的教学更好地与企业的发展接轨，推动学校和企业的优质发展。
自上世纪70年代以来，工业制造的数字化及自动化程度不断得到提高。作为经过多次改进并取得巨大发展的颠覆性技术之一，最近被Gartner评为战略技术的数字孪生技术（Digital Twin，缩写DT）再次受到人们的追捧，成为时代的“弄潮儿”。制造商断言，数字孪生技术是生产数子化、自动化的推动者，也是向工业4.0过渡的关键技术，它几乎能在所有关键产品的全生命周期中产生影响。
一、 数字孪生技术的实质意义
数字孪生是现有或将有的任何物理对象、系统、过程或者人以数字化（数字虚拟模型）表示，借助传感器随时获取数字模型的仿真数据分析来实时感知、诊断、预测物理实体对象的状态，通过优化和指令来调控物理实体对象的行为，以相关数字模型间的相互学习来进化自身，同时改进利益相关方在物理实体对象生命周期内的制造和决策，从而提高生产效率、减少停机时间，并在产品发布之后可以持续改进产品。例如，特斯拉为每一辆出厂的汽车都配备了数字孪生模型，并根据物联网传感器接收到的数据，对汽车程序进行实时更新，以改善其性能。
传统的建模仿真M&S是一个独立单元建模仿真。而数字孪生需要数字主线，包括设计、制造、运营、维护的整个流程。具体说，数字主线贯穿产品的创新设计环节，也包括制造环节的价值链条，以及运营维护的资产管理环节，是整体而非局部，是集成而非孤立，连接全生命周期的各个阶段，使参与者可以相互沟通。由此可见，数字主线是对从需求设计阶段到生产组装再到售后支持的整个制造价值链的数字表示。
针对数字孪生技术在教学过程中的运用研究，可以拓宽加深教学思路，改进优化学生学习的模式，由有限的经验化学习转向数字化学习，避免错误经验给实际生产加工带来的不良影响。数字孪生体（数字模型）可便于解决传统机理模型无法解决的非线性、不确定性因素问题，提高生产准确性，保证产品质量，使数字孪生技术可以与机器学习、深度学习构成一个不断进化的系统。而数字孪生技术是以数据（Model-Driven）和模型（Data-Driven）为驱动、数字孪生体和数字线程为支撑的新型制造模式，即我们可以将机理模型与/或强化学习构建一个适合工业应用的优化方法包。由目前企业中运用最广泛的经验法转向数据分析优化，解决生产技术难题，推动企业产业升级;缩短开发生命周期并降低成本;持续改进产品质量和性能;最小化缺陷和减少停机时间;通过团队之间共享数据提高协作效率和整体生产流程;加快制造速度，提高生产率和灵活性。
二、当前数控教学衔接企业生产存在的问题
（一）机床设备问题（以我校生产设备为例）
随着制造业的飞速突破发展，智能制造的发展趋势就是新一代的数字信息技术与先进制造技术的深度融合。而针对企业产品的越来越复杂化、精细化的要求;产品轮廓的非线性图素和加工生产中不确定性因素;常规使用的数控铣床、车床加工产品类型单一;四轴加工中心只添加了旋转轴A轴，加工产品多数还是单一工件，装夹工序繁杂;三类机床设备对非线性图素加工及高速加工时不能满足高精度和表面粗糙度要求，穩定性不高。因此，传统的数控教学培训已不能有效满足企业对员工及产品越来越高的技能要求和制造要求。
（二）简单模拟仿真存在的问题
传统的建模模拟仿真是一个单独封闭的单元模块，往往通过经验值设置刀具参数、进给速度、进给路线等加工参数并在理想情况下模拟加工过程无误后生成加工产品的程序。但在传统模拟过程中，操作者只能通过模拟过程看加工中有无撞刀、产品形状是否一致等现象。这个模拟过程和真实的生产环境并不一致，刀具的磨损、工件装夹误差、切削要素产生的表面粗糙度是否达到精度要求并不能在模拟过程中体现，因此，模拟完的加工程序和实际使用程序存在偏差，不能直接投入产品加工生产，需要操作者在实际加工中进行首件试切，优化完善加工参数和程序，并在批量生产中进行抽检、过程检，随时控制检验产品生产质量，调整优化参数。而这个过程大大的延长了产品开发生产周期，并提高了生产成本。
三、D M U50数字孪生技术在数控教学中的应用模式探索
（一）DMU50机床
DMU50是以数码驱动、机动性液压夹紧式可摆动的工作台、带15”TFT显示器的高科技3D控制系统的高端加工中心（如图1）。同时DMU50组件式的机床组合系统是制造单一工件和小系列产品的理想基础，它能胜任高精度和高表面光滑度的要求，稳定性高。它拥有三个工作台变体：固定式工作台，手动式摆动工作台，以电机驱动的液压夹紧式可摆动工作圆台。加工时可满足24m/min快移速度，转速至10，000mrp的铣削主轴;从3轴变体到5面完全加工;16到30个刀位的刀架库，可在加工时同时进行刀具装卸。即使是对于非常复杂的任务也能在很短的加工装配时间内完成。不管是刀架库或刀具装卸器皆位于工作区间之外，一则免受污染，二则可以在加工的同时，进行装配动作;Siemens 840D Powerline， Heidenhain iTNC 530或是Heidenhain Millplus-这三种控制系统都带有15” TFT显示器和支持的3D软件，高功率，皆具备高容量内存，特快的处理器。这三种控制系统亦可透过Ethernet直接与外接网络系统相通，并同时提供DMG-Netservice的使用，可满足企业日趋发展的制造加工需求。
（二） 建立在DMU50高端加工中心上数字孪生技术的应用模式
第一步：创建数字模型。首先数字模型要有一定的可信度，它能反应真实对象的客观特性，必须和真实对象“相像”，这里的“相像”指利用造型软件通过产品零件尺寸、相对零部件位置建构产品外观形状，保证模型能满足模拟仿真的需求即可。其次数字模型产品的选择一定要以企业的真实生产产品为依托，便于学生后期更好的通过软件分析参数，而非运用经验值，同时构建的数字模型要满足后续阶段（使用、重用、维护等）实用性需求和生命周期，从而帮助产品加工进行参数优化和决策。
第二步：开发DMU50高端加工中心上数字孪生技术的运行平台。针对DMU50设备和其配套的仿真软件，开发其相关数据分析软件，保证其运行平台接近现实环境，及所有平台中的加工模拟运行数据即有据可依，通过数据软件的仿真分析，研究解决数据分析中出现的加工过程和后期生产中会出现的问题（如进给速度的不同产生的不同表面粗糙度是否达到生产质量要求、生产中刀具磨损造成的尺寸质量偏差在批量生产中如何解决等），即使要修正程序和加工参数数据也要有科学数据分析依据，从而优化加工程序和参数，通过运用模拟（数字孪生）技术实现加工生产中的百分百准确性，实现不需要人为参与整个加工过程，也能保障产品模拟完的程序在生产实际运用中绝对的一致，最终达到数控加工不需要机床也能掌握这个技术。
第三步：虚拟调试。根据产品的加工要求，在计算机模拟软件中仿真模拟整个加工生产过程，对前期数据分析的研究成果生成的程序进行测试和验证，不断优化，从而使产品加工前期就可以发现异常和存在的缺陷，做预测性分析研究并预防，提高加工质量，节约生产成本，提高效率。
四、结束语
数字化一直是制造业信息化的基础，而数字孪生是制造数字化的重要组成部分。随着数字孪生技术和新一代信息技术的快速发展，数字化模型的表现能力越来越强，仿真所用模型的数字化程度越来越高。数字孪生技术可以为工业制造、未来生活带来无限的可能。同时为了适应社会制造工业的发展形势，提高数控专业实践教学质量，满足未来企业发展需求，将当前的教学过程与数字孪生技术相结合的改革学习模式，有利于培养学生的自主学习和创新能力，并引导教师对国内制造新技术的运用，并在教学实习中技术的革新从而推动学校的教学更好地与企业的发展接轨，推动学校和企业的优质发展。