本发明涉及数字孪生工艺模型的构建，更具体为一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法。
背景技术：
1、数字孪生技术作为智能制造的一大关键趋势，在工艺生产过程中的应用越来越广泛。在数字孪生技术指导下，传统的工艺设计逐渐演变为智能化、数字化的三维工艺设计，以工艺模型为制造依据的新型制造模式应运而生。数字孪生技术为产品全生命周期的管理、物理空间与虚拟空间信息传递、数据共享、加工过程指导预测提供了技术支持，推动了智能制造的进步。传统的工艺模型以mbd工艺模型为主，现阶段能够指导实际生产的mbd工艺模型只能够提供静态的加工工艺模板，针对复杂制造环境下、实时动态的加工问题还不能给出相应的解决方案，工艺模型所提供的信息存在单一性、局限性和封闭性。如何构建一种能够实时监测并反映机加过程各对象实时状态、加工参数、现场数据，能够指导下游加工制造的工艺模型成为全新的挑战。同时，添加对现场设备、环境、工件的动态仿真，追求对加工过程的预测指导也将大幅提升工艺的可执行性。
2、目前，现有的智能制造车间存在生产效率低，生产成本高的问题，同时在生产过程中智能化不足，存在一定的安全风险。因此，需要提供一种新的技术方案给予解决。
技术实现思路
1、本发明的目的在于提供一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其解决了目前，现有的智能制造车间存在生产效率低，生产成本高的问题，同时在生产过程中智能化不足，存在一定的安全风险的问题。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，智能制造车间数字孪生模型的构建方法包括如下步骤：
3、步骤1：确定模型需求：根据智能制造车间的实际情况，确定数字孪生模型的需求。
4、步骤2：收集实时数据：通过各种传感器和监控设备，实时采集车间内部的各种数据，并对数据进行处理和分析。
5、步骤3：建立模型框架：根据模型需求和收集到的数据，建立数字孪生模型的框架。
6、步骤4：建立模型算法：根据模型需求和收集到的数据，设计并实现相应的模型算法。
7、步骤5：验证和优化模型：将数字孪生模型与实际车间进行对比分析和验证，满足模型需求。
8、步骤6：应用数字孪生模型：将数字孪生模型应用于智能制造车间的各个环节。
9、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤1中确定模型需求的应用场景和目标，需求包括维护、安全性、可靠性、质量、材料方面的要素，以及模型应用的目标和指标。
10、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤2中收集的数据包括温度、湿度、压力、振动、电流和功率，对数据进行处理和分析，数据可以用于描述车间的状态和行为，并且可以作为数字孪生模型的输入数据。
11、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤3中数字孪生模型的框架包括模型结构、参数和算法等方面的设计，以及模型与实际车间的对接方式。
12、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤4中的模型算法包括机器学习、深度学习和神经网络学习，模型算法的选择要充分考虑到模型需求和数据特点，以达到最佳的模型效果。
13、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤5中的验证和优化模型，将数字孪生模型与实际车间进行对比分析和验证，不断优化模型的参数和算法，以提高模型精度和可靠性，并满足模型需求，模型优化可以通过实验室测试或实际车间应用来进行。
14、作为本发明的一种优选实施方式，所述步骤6中应用数字孪生模型，包括生产流程规划、设备状态监测、故障诊断和维修等方面，实现智能化、集成化和协同化的生产管理和控制。
15、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
16、本发明在智能制造车间数字孪生模型可以模拟车间实际生产过程，对生产过程进行预测和优化，帮助企业更快速地响应市场需求，提高生产效率；数字孪生技术可以发现生产过程中的瓶颈和决策节点，从而优化整个生产流程，降低生产成本；数字孪生模型可以模拟产品在生产过程中的运行状况，预测潜在的故障和缺陷，并提供相应的解决方案，从而提高产品质量；数字孪生技术将现实世界与虚拟世界相融合，实现智能化、自动化的生产流程管理和控制，提高生产效率和精度；数字孪生模型可以模拟生产环境中的各种情况，包括设备故障、人员操作等，提前发现潜在的安全风险，减少事故和损失；数字孪生模型可以用于产品设计和改进，通过模拟不同的设计方案和产品参数的影响，加速产品研发和创新。
1.一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其特征在于：智能制造车间数字孪生模型的构建方法包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其特征在于：所述步骤1中确定模型需求的应用场景和目标，需求包括维护、安全性、可靠性、质量、材料方面的要素，以及模型应用的目标和指标。
3.根据权利要求1所述的一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其特征在于：所述步骤2中收集的数据包括温度、湿度、压力、振动、电流和功率，对数据进行处理和分析，数据可以用于描述车间的状态和行为，并且可以作为数字孪生模型的输入数据。
4.根据权利要求1所述的一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其特征在于：所述步骤3中数字孪生模型的框架包括模型结构、参数和算法等方面的设计，以及模型与实际车间的对接方式。
5.根据权利要求1所述的一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其特征在于：所述步骤4中的模型算法包括机器学习、深度学习和神经网络学习，模型算法的选择要充分考虑到模型需求和数据特点，以达到最佳的模型效果。
6.根据权利要求1所述的一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其特征在于：所述步骤5中的验证和优化模型，将数字孪生模型与实际车间进行对比分析和验证，不断优化模型的参数和算法，以提高模型精度和可靠性，并满足模型需求，模型优化可以通过实验室测试或实际车间应用来进行。
7.根据权利要求1所述的一种智能制造车间数字孪生模型的构建方法，其特征在于：所述步骤6中应用数字孪生模型，包括生产流程规划、设备状态监测、故障诊断和维修等方面，实现智能化、集成化和协同化的生产管理和控制。