1、投稿网址:www stae com cn2023 年 第23 卷 第5 期2023，23(5):01953-08科学技术与工程Science Technology and EngineeringISSN 16711815CN 114688/T收稿日期:2022-03-21;修订日期:2022-11-15基金项目:国家自然科学基金(51705472);教育部人文社科项目(22YJAZH144);河南省科技攻关项目(212102210319，202102210076);河南省科技创新团队(21ITSTHN018)第一作者:张海军(1983)，男，汉族，河南信阳人，博士，副教授。研究方向:数字孪生，
2、智能制造。E-mail:tengda83163 com。*通信作者:闫琼(1984)，女，汉族，安徽亳州人，硕士，副教授。研究方向:数字孪生，系统工程。E-mail:2658698561 qq com。引用格式:张海军，闫琼，陈生威，等 孪生数据驱动的绿色切削工艺优选决策J 科学技术与工程，2023，23(5):1953-1960Zhang Haijun，Yan Qiong，Chen Shengwei，et al Digital twin data driven decision-making for green cutting processJ Science Technologyand E
3、ngineering，2023，23(5):1953-1960机械、仪表工业孪生数据驱动的绿色切削工艺优选决策张海军1，闫琼2*，陈生威3，翟淑媛2，张金铭2，康雪娇2(1 郑州航空工业管理学院航空工程学院，郑州 450046;2 郑州航空工业管理学院管理工程学院，郑州 450046;3 郑州航空工业管理学院材料学院，郑州 450046)摘要为了快速优选低碳且具有环境友好性的绿色切削工艺，提出了一种孪生数据驱动的绿色工艺优选决策方法。首先，建立了数字孪生驱动的切削加工工艺优选决策流程;其次，以加工质量、加工时间、加工成本、资源消耗、环境影响为一级评价指标，建立了绿色切削工艺优选评价指标体系;再
4、次，采用网络层次分析法对评价指标进行权重计算，并基于概率犹豫模糊理想值法及孪生数据对备选的绿色切削工艺进行优选决策;最后，以某航空企业的叶片加工工艺优选为例进行实例验证。结果表明:该方法能够充分利用数字孪生车间的仿真预测、历史数据挖掘、实时采集等功能，以孪生数据的形式为工艺评价提供全面的数据源;同时所建立的评价决策模型实用性较强，符合现实的切削工艺优选决策场景，模型求解方法鲁棒性好。关键词孪生数据;绿色切削工艺;网络分析法;概率犹豫模糊理想值法中图法分类号TH186TP399;文献标志码ADigital Twin Data Driven Decision-making for Green Cu
5、tting ProcessZHANG Hai-jun1，YAN Qiong2*，CHEN Sheng-wei3，ZHAI Shu-yuan2，ZHANG Jin-ming2，KANG Xue-jiao2(1 School of Aeronautical Engineering，Zhengzhou University of Aeronautics，Zhengzhou 450046，China;2 School of Management Engineering，Zhengzhou University of Aeronautics，Zhengzhou 450046，China;3 School
6、 of Materials，Zhengzhou University of Aeronautics，Zhengzhou 450046，China)Abstract In order to quickly select the low carbon and environment friendly green cutting process，a digital twin data driven deci-sion-making method for green process was proposed Firstly，digital twin data driven decision-makin
7、g process for green cutting processwas determined Secondly，the evaluation index system of green cutting process optimization was established，including quality，time，cost，resource consumption and environmental impact as the evaluation indexes Thirdly，the network analytic hierarchy was used tocalculate
8、 the weight of the evaluation attributes The probabilistic hesitant fuzzy reference ideal method and digital twin data was used toselect the alternative green cutting process Finally，the evaluation model was applied to the blade processing optimization of an aviationenterprise The results show that
9、the proposed method can make full use of the functions of digital twin workshop including simulationprediction，historical data mining and real-time acquisition，which provide a comprehensive data source for process evaluation At thesame time，the proposed evaluation model is practical，robust and suita
10、ble for the green cutting process evaluation Keywords digital twin data;green cutting process;analytic network process;probabilistic hesitant fuzzy reference ideal method绿色低碳发展，本质上是以效率、和谐、可持续为目标，用更少、更清洁的能源消费支撑经济发展的一种新模式1。切削加工在机械产品制造过程中不仅会消耗大量的电能、材料、设备等制造资源，还会产生噪声、废弃物等污染环境，对绿色切削工艺进行智能定量评价，选择更加低碳、环境友好
11、型的切削加工工艺用于实际生产，不仅能够降低生产成本，还符合制造绿色化、智能化的发展趋势。针对绿色加工工艺的优选问题，刘光辉等 2 建立了以时间、质量、粗糙度、磨削力等因素的评价指标体系，采用序关系分析法和独立性权重(criteria impor-tance though intercrieria correlation，CITIC)法进行评投稿网址:www stae com cn价指标权重计算，最后基于逼近理想解排序法(tech-nique for order preference by similarity to an ideal solu-tion，TOPSIS)对各工艺方案进行了排序。韩
12、自强等 3 采用区间层次分析法对加工过程资源环境进行了评价，并对连接套的加工工艺优选进行了实例研究;韩自强等 4 对机械加工绿色工艺方案评价进行了研究，采用熵权法及 TOPSIS 法对自卸车举升梁的加工工艺进行了优选评价;韩自强等 5 基于区间层次分析法对机械加工绿色工艺方案进行了决策研究。王克等 6 基于层次分析法和灰色关联法对机械加工工艺方案进行优选研究，并以电磁组件 4 种加工工艺方案为研究对象进行了实例计算。周涛等 7 采用模糊层次分析法和 TOPSIS 法对绿色工艺方案进行了评价研究。上述文献在权重计算过程中多采用主观的层次分析法，未考虑各评价指标之间内部的反馈关系，易造成权重计算结
13、果可靠性不高;优选方法多采用传统的 TOPSIS 法，备选方案增减时计算结果存在逆序现象，算法鲁棒性较差，且无法很好地解决区间最优决策问题;针对需专家进行评价的主观评价指标，未考虑评价者的不确定性和犹豫性。数字孪生是2011 年3 月美国空军研究实验室明确提到的新概念。随着第五代移动通信技术(5thgeneration mobile communication technology，5G)、大数据等技术的发展，数字孪生的研究和应用覆盖了产品的设计、制造、测试、运维等全生命周期 8-9。例如，陶飞等 10 提出了数字孪生模型“四化四可八用”构建准则。基于所提出的构建准则，从“建-组-融-验-校-
14、管”6 个方面探索建立了一套数字孪生模型构建理论体系。刘金锋等 11 提出了基于数字孪生的机械加工工艺动态评价方法。数字孪生技术已成为一种智能制造的关键使能技术，基于数字孪生的工艺评价决策研究也将是一大研究热点。但现有文献中工艺评价数据仅限于来自物理车间的实时、动态采集的孪生数据，并未融合数字孪生车间(digital twin shop，DTS)中的孪生数据，如历史工艺评价数据、加工仿真数据、刀具寿命预测数据等。为了解决上述问题，在前期数字孪生车间研究的基础上12-13，现首先结合数字孪生技术，建立孪生数据驱动的切削加工工艺优选决策流程;其次，基 于 网 络 分 析 法(analyticnet
15、workprocess，ANP)14-15 对建立的评价指标体系进行权重计算;运用概率犹豫模糊理想值法(the probabilistic hesi-tant fuzzy reference ideal method，PHFIM)法16 对绿色切削工艺进行优选决策;最后以叶片切削工艺优选为例进行计算，验证所建决策模型的有效性。1孪生数据驱动的绿色切削加工工艺优选决策流程利用 DTS 中的孪生数据对绿色切削加工工艺进行优选决策，流程图如图 1 所示，具体步骤如下。图 1孪生数据驱动的绿色切削加工工艺优选决策流程图Fig.1Digital twin data driven decision-mak
16、ing process for green cutting process4591科学技术与工程Science Technology and Engineering2023，23(5)投稿网址:www stae com cn步骤 1根据三维零件设计信息(如基于模型的定义)、制造资源信息(包括加工中心、三坐标测量、工装设备、人员等)和工艺知识库等，基于人工智能(artificial intelligence，AI)的计算机辅助工艺设计系统(computer aided process planning，CAPP)可以提供多项候选的绿色加工工艺方案，即绿色工艺方案集 D=d1，d2，dm。步骤 2利用孪生数据中决策模型，智能构建通用的绿色切削工艺优选评价指标体系。也可以在通用指标体系的基础上通过人机交互自行设计个性化的评价指标体系，确定目标层、准则层、指标层和子指标层，形成绿色工艺评价指标集 U=u1，u2，un。步骤 3将绿色工艺方案集 D 中各工艺路线输入 DTS 中进行仿真试验。利用多学科、多物理量、多尺度、多概率的数字孪生仿真模型，在数字孪生车间中完成各工序虚拟仿真试验。特殊情况下
