增材制造数字孪生平台中的工艺-质量-成本多目标优化.pdfVIP

增材制造数字孪生平台中的工艺质量成本多目标优化1

增材制造数字孪生平台中的工艺质量成本多目标优化

摘要

增材制造作为新一代工业革命的核心技术之一，正深刻改变着传统制造业的生产

模式与价值链结构。然而，工艺参数复杂性、质量稳定性不足以及成本控制困难等问题

严重制约了其大规模产业化应用。本报告系统研究了基于数字孪生技术的增材制造工

艺质量成本多目标优化方法，构建了融合物理模型、数据驱动与智能算法的综合优化框

架。通过建立高保真度的数字孪生平台，实现了对增材制造全生命周期的精准映射与实

时调控。研究采用多目标进化算法与深度学习相结合的方法，解决了工艺参数与质量指

标、生产成本之间的非线性耦合关系。实验结果表明，该方法能够在保证产品质量的前

提下，将生产效率提升23.5%，综合成本降低18.7%。本报告提出的优化框架为增材制

造的智能化、精益化发展提供了理论支撑与技术路径，对推动制造业数字化转型具有重

要实践意义。

1引言与背景

1.1增材制造技术发展现状

AdditiveManufacturingAM2080

增材制造（，）技术自世纪年代诞生以来，经

历了从快速原型到直接制造的跨越式发展。根据WohlersReport2022的统计数据，全

球增材制造产业规模已达到152亿美元，年复合增长率保持在20%以上。我国增材制

造产业在国家政策引导下也呈现出快速发展态势，据中国增材制造产业联盟统计，2022

年我国增材制造市场规模已达350亿元人民币，同比增长28.6%。增材制造技术以其”

设计引导制造”的核心理念，突破了传统减材制造对复杂结构的限制，在航空航天、医

疗器械、汽车制造等高端制造领域展现出独特优势。

然而，增材制造产业化进程仍面临诸多挑战。工艺参数与产品质量之间的复杂映射

关系尚未完全解析，导致质量稳定性不足；生产过程能耗高、材料浪费严重，成本控制

困难；缺乏系统化的优化方法，难以实现工艺、质量与成本的协同优化。这些问题严重

制约了增材制造技术从”能用”向”好用”的转变，亟需引入新的技术范式加以解决。

1.2数字孪生技术概述

数字孪生（DigitalTwin）概念由美国密歇根大学教授MichaelGrieves于2002年

首次提出，是指物理实体的数字化镜像，通过数据交互实现虚实融合与智能决策。随着

物联网、大数据、人工智能等技术的发展，数字孪生已从概念走向工程实践，在智能制

造、智慧城市等领域得到广泛应用。根据Gartner预测，到2025年，超过80%的大型

企业将使用数字孪生技术优化其运营流程。

增材制造数字孪生平台中的工艺质量成本多目标优化2

在制造业领域，数字孪生技术能够实现对产品全生命周期的精准映射与实时监控，

为工艺优化、质量控制、成本管理提供了全新解决方案。特别是对于增材制造这种高度

复杂、多变量耦合的制造过程，数字孪生技术能够通过虚拟仿真与实时反馈，突破传统

试错法的局限，实现科学化的多目标优化。美国国家标准与技术研究院（NIST）的研

究表明，应用数字孪生技术的制造企业，其产品开发周期可缩短30%，生产成本降低

25%。

1.3多目标优化问题的重要性

增材制造过程本质上是一个典型的多目标优化问题，需要在工艺可行性、产品质量

保证与生产成本控制之间寻求平衡。传统方法往往采用经验试错或单目标优化，难以实

现全局最优。根据《中国制造2025》战略规划，到2025年制造业关键工序数控化率需

达到64%，这要求我们必须建立系统化的多目标优化方法。

工艺参数直接影响产品质量与生产效率，而质量标准又制约着工艺选择，成本因素

则进一步限制了优化空间。三者之间存在着复杂的非线性耦合关系，需要建立科学的数

学模型进行描述。研究表明，采用多目标优化方法的企业，其资源利用率可提高1520%，

产品不良率降低30%以上。因此，开展增材制造工艺质量成本多目标优化研究，对提

升我国制造业核心竞争力具有重要战略意义。

2研究项目概述

2.1研究背景与意义

当前，全球制造业正经历深刻变革，增材制造作为颠覆性技术之一，正在重塑产业

格局。然而，我国增材制造产