磨削加工是实现高性能零部件精密制造的重要基础工艺，在航空航天、半导体、精密光学及高端装备等领域发挥着关键作用。相比传统切削加工，磨削具有加工精度高、表面质量优异以及材料适应性强等特点，是高温合金、先进陶瓷、硬脆材料及复合材料等难加工材料实现高效精密加工的重要技术手段。随着高端制造领域对加工精度、表面完整性和服役可靠性的要求不断提高，磨削过程逐渐由依赖经验调控的传统加工模式向模型驱动、数据驱动和智能决策驱动的新型制造模式演进。

新一代信息技术与先进制造技术深度融合，数字化和智能化成为制造业转型升级的重要驱动力。磨削正由传统经验驱动模式向模型驱动与数据驱动模式转变。磨削过程建模是实现加工过程认知、状态预测和智能优化的重要理论基础。近年来，围绕砂轮微观结构表征、磨粒运动行为、未变形切屑厚度、磨削力、磨削热以及表面形成机制等开展了大量研究。推动磨削模型由经验统计描述逐步发展为融合磨粒几何特征、材料去除机理及多物理场耦合效应的几何–物理模型、多尺度模型以及数据–机理融合模型。上述模型的发展不仅深化了对磨削过程本质规律的认识，也为加工质量预测、工艺参数优化以及智能制造系统构建提供了理论支撑。

磨削过程具有典型的复杂非线性特征。材料去除过程中同时存在弹塑性变形、脆性断裂、摩擦磨损及热化学作用等多种机制耦合演化；砂轮表面磨粒具有随机分布特征，并伴随持续磨损和形貌演变，使加工过程表现出明显的随机性和时变性；同时，磨削力、磨削热、振动以及工件表面形成过程之间存在复杂的热–力–损伤耦合作用。此外，磨削过程跨越磨粒尺度材料去除、微观结构演化以及宏观工件成形等多个空间尺度，导致传统单尺度模型难以实现对加工状态的高保真描述。因此，建立兼顾物理真实性、计算效率和实时性的高保真过程模型，是推动磨削智能化发展的关键科学问题。磨削过程建模技术的发展演进路线。

图 1 磨削过程建模技术发展演进路线

如图 1 所示，磨削过程建模技术的发展并非简单的方法替代，而是随着加工对象复杂化和智能制造需求提升逐步演进。早期经验统计模型通过建立工艺参数与加工结果之间的关联，实现了磨削过程的宏观描述；随后发展的几何模型进一步引入砂轮结构和磨粒运动特征，提高了加工过程运动学表征能力；物理机理模型则通过融合材料变形、热传递和损伤演化机制，实现了由现象描述向过程认知的转变；近年来，数据–机理融合模型进一步结合人工智能的数据表征能力和物理模型的可解释性，为构建高保真、实时更新的磨削数字孪生系统提供了重要支撑。总体来看，磨削过程建模经历了由经验描述向机理认知、由单尺度分析向多尺度融合、由离线预测向实时智能决策的发展过程。未来建模方法的发展重点是在保持物理可解释性的基础上，通过数据融合和智能算法提升模型的预能力与工程适应性，其特点及适用范围如表 1 所示。

表 1 不同磨削过程建模方法的特点及适用范围

近年来，数字孪生技术的发展为突破上述问题提供了新的技术路径。与传统过程监测方法不同，数字孪生并非仅实现加工状态的数据采集与可视化，而是通过融合高保真过程模型、实时感知数据和智能算法，构建与物理加工过程动态同步的虚拟映射系统，实现状态重构、性能预测和智能决策。对于磨削加工而言，过程模型是数字孪生虚拟空间构建和动态更新的核心基础，而数字孪生则进一步赋予过程模型实时交互和闭环优化能力，推动磨削加工由过程建模与分析向状态预测与自主控制发展。目前，研究人员已围绕数字孪生磨床、磨削过程在线监测、加工质量预测和工艺优化决策等方向开展探索，推动数字孪生技术在智能磨削领域逐步发展。

尽管磨削过程建模和数字孪生技术取得了较大进展，但面向实际智能制造应用仍存在诸多挑战。一方面，磨削过程中的多尺度跨域演化和热—力—磨损强耦合作用，使高保真模型构建和动态更新仍面临困难；另一方面，加工状态变量具有瞬态、隐含和难测特点，导致物理空间与虚拟空间之间的实时同步能力不足。此外，数据驱动方法虽然能够提高复杂过程预测能力，但其物理可解释性和跨工况泛化能力仍有待提升。因此，亟需从多尺度统一建模、数据–机理融合方法以及虚实动态映射机制等方面进一步突破关键科学问题。基于此，本文围绕“磨削过程建模—数字孪生—智能制造”的技术演进主线，系统综述相关研究进展。首先，从砂轮与磨粒几何表征、材料去除机理、多物理场耦合以及数据–机理融合建模等方面，总结磨削过程建模方法的发展规律；随后，围绕数字孪生系统架构、虚拟模型构建、多源状态感知和虚实动态映射等关键技术，分析磨削数字孪生的发展现状；进一步凝练当前面临的基础科学问题和工程应用挑战；最后，面向智能制造发展需求，展望多尺度统一建模、物理信息驱动人工智能、自适应加工控制以及绿色智能磨削等未来发展方向，为磨削加工智能化理论研究和工程应用提供参考。

1 磨削过程建模方法演进

随着高性能制造需求和智能制造技术的发展，磨削过程建模的研究重点已由单一加工参数–响应关系描述逐渐转向加工过程内部状态演化规律的解析。其关键技术突破主要体现在 3 个方面：一是基于真实砂轮微观结构重构的高保真几何表征方法，实现由统计平均描述向确定性磨粒行为分析的发展；二是面向材料去除、热传递和损伤演化过程的多物理场耦合建模方法，实现磨削状态变量的机理化预测；三是融合人工智能与物理知识的数据–机理混合建模方法，实现复杂加工过程的快速预测与动态更新。

1.1 磨削过程几何建模

磨削过程的几何建模及运动学关系如图 2 所示，其核心在于建立砂轮表面磨粒的几何特征与工件材料去除几何之间的定量关系。砂轮表面磨粒的形状、尺寸分布、空间排布以及突出高度等几何特征，决定了磨粒与工件的接触状态。

图 2 磨削过程几何建模框架及运动学关系

由于磨粒在砂轮表面的随机分布，早期研究多采用统计方法描述磨粒的几何参数规律。近年来，随着磨粒有序排布砂轮制造技术的成熟，研究者开始从随机分布向可控排布转变，通过磨粒的规则化排布实现磨削过程的确定性控制。

随着三维扫描、显微成像以及数字化重构技术的发展，砂轮微观结构表征逐渐成为几何建模的重要技术方向。研究者利用激光共聚焦显微镜、X 射线显微 CT 以及三维形貌测量技术获取砂轮表面真实拓扑结构，并进一步结合随机场理论和统计方法建立数字砂轮模型。相比传统基于平均磨粒间距的模型，数字砂轮模型能够同时考虑磨粒尺寸、形貌、突出高度和空间分布特征，为磨粒尺度材料去除过程模拟提供更加真实的几何基础。砂轮表面磨粒的几何建模方法也由此从统计描述向精确几何表征演进。

磨粒去除工件材料的几何描述是几何建模的另一核心内容。单颗磨粒的未变形切屑厚度是连接磨粒几何与材料去除的桥梁。传统模型中，未变形切屑厚度通常基于磨粒间距、磨削深度和砂轮速度等参数通过几何关系推算。然而，由于磨粒分布的随机性和磨削过程的动态性，基于平均磨粒间距的未变形切屑厚度模型往往难以准确反映实际工况。

近年来，研究者开始采用概率统计方法描述磨粒在磨削区域的有效分布，建立基于磨粒分布理论的未变形切屑厚度统计模型。此外，磨削接触弧长、磨削宽度等宏观几何参数的正确描述也对磨削力、磨削温度等物理量的准确预测具有重要影响。几何建模的核心任务是建立砂轮几何特征与材料去除几何之间的映射关系，为磨削力、磨削热以及表面形成等物理模型提供输入参数和边界条件，是磨削过程建模体系的基础层。

1.2 多物理场机理建模

如图 3 所示，物理建模旨在建立磨削过程中力、热、振动等物理量与加工参数之间的关系。

图 3 磨削过程多物理场耦合机理建模体系

磨削力建模是物理建模中研究最为深入的方向。磨削力对砂轮磨损、工艺系统变形及工件表面质量均有重大影响。磨削力建模方法主要分为 3 类：基于单颗磨粒切削力的集成模型、基于经验数据的回归模型以及基于有限元仿真的数值模型。基于单颗磨粒切削力的集成模型是磨削力解析建模的主流方法。其基本思路：通过理论分析或实验手段建立单颗磨粒的切削力模型，根据磨削区域内有效磨粒的数量和分布将单颗磨粒力集成为总磨削力。单颗磨粒切削力的建模通常基于 J-C 本构方程，考虑应变率效应和温度效应对材料流动应力的影响。在集成环节，有效磨粒数取决于砂轮表面磨粒的分布密度、磨削接触弧长以及磨粒的切削深度分布等因素。研究者基于磨粒分布理论将单颗磨粒在磨削加工区域有效集成，建立了法向磨削力的数学模型。磨削试验验证表明，该类模型在特定工况下具有较高的预测精度。基于经验数据的回归模型通过大量磨削实验建立磨削力与工艺参数之间的经验公式。这类方法建模过程相对简单，但预测水平较低，且模型的泛化能力受限于试验数据的覆盖范围。基于有限元仿真的数值模型能够考虑材料非线性、几何非线性和接触非线性等复杂因素，但由于计算量大，目前主要局限于单颗磨粒或少量磨粒的磨削过程仿真。

磨削温度场建模是物理建模的另一重要方向。磨削过程中绝大部分机械能转化为热能，过高的磨削温度会导致工件热损伤、砂轮磨损加剧和表面完整性恶化。磨削温度场建模的核心在于准确描述磨削热源的分布特征以及热量在工件、砂轮和磨削液之间的分配关系。热源模型的构建是温度场建模的关键，传统研究大多将砂轮-工件接触区域整体作为一个移动带状热源。然而，这种方法忽略了磨削接触区域中离散磨粒的微观切削行为。近年来，研究者开始从离散磨粒的视角重构热源模型，以单颗磨粒的切削热为基本单元，通过叠加获得整个磨削区域的热流分布。在热流分布方面，研究者提出了二次多项式曲线、抛物线、椭圆等多种形状的热源分布模型。在传热机制方面，能量分配比、砂轮/磨削液复合体系的有效热导率、对流换热系数等参数的准确确定是温度场精确建模的前提。

近年来，多物理场耦合模型成为磨削机理研究的重要发展方向。由于磨削过程中机械能转化、塑性变形、摩擦产热以及热扩散过程同时发生，单一力模型或温度模型难以准确描述加工状态。研究者逐渐建立考虑材料本构关系、热源演化机制以及热–力反馈作用的耦合模型，实现磨削力、温度、残余应力和损伤演化的统一预测。此外，针对硬脆材料磨削过程中裂纹扩展和脆塑转变行为，基于断裂力学和连续损伤理论的模型进一步提升了对加工质量形成机制的解释能力。然而，物理模型仍面临参数获取困难、模型泛化能力不足等问题，这也推动了数据驱动建模的发展。

1.3 数据驱动与混合驱动建模

随着人工智能技术的发展，数据驱动建模方法在磨削过程建模中日益广泛，如图 4 所示。与传统的机理模型相比，数据驱动模型无需对复杂的磨削物理过程进行简化假设，能够直接从实验数据中学习输入与输出之间的映射关系。

基于机器学习的磨削过程建模已取得显著进展，人工神经网络、自适应神经模糊推理系统、支持向量机等方法已被成功应用于磨削力、磨削温度和表面质量的预测。在表面粗糙度预测方面，提出了 LSTM 混合算法的表面粗糙度预测模型。在磨削变形预测方面，基于卷积神经网络-长短期记忆（CNN-LSTM）的方法结合了卷积神经网络的空间特征提取能力和长短期记忆网络的时间序列建模优势，显著增强了磨削参数动态变化下的特征差异感知能力。在砂轮磨损预测方面，基于 Copula 熵和改进注意力机制长短期记忆网络的方法有效解决了数据维度高、有用信息少以及难以刻画砂轮退化机理的问题。基于主轴电机电流信号的模型实现了砂轮磨损值的在线预测。深度学习方法进一步提升了预测性能。研究表明，采用深度学习增强机床数字孪生的方法已在大型轴类磨削精度预测中得到验证，通过考虑系统刚度和磨削力模式建立了磨削精度的孪生模型。此外，基于麻雀算法优化的神经网络在螺杆砂带磨削去除深度预测中也取得了良好效果。

图 4 数据–机理融合磨削建模框架

机理-数据混合驱动建模是近年来兴起的前沿方向，其核心思想是将已有的物理机理知识与数据驱动方法相结合。这类方法既保留了机理模型的可解释性和物理一致性，又利用了数据驱动模型对复杂非线性关系的强大拟合能力。

在磨削领域，研究者已提出了基于数据-机理混合驱动的数字孪生系统，实现了磨削状态的跨尺度在线监测与可视化。在更广泛的加工领域，基于切削力学的机器学习建模方法将切削力学中的已知物理规律与数据中的未知物理规律相融合，实现了加工动力学方程的自发现。基于物理信息神经网络（Physics-Informed Neural Networks，PINN）的方法则将物理方程直接嵌入神经网络的损失函数中，在保证预测精度的同时增强了模型的物理一致性与泛化能力。数据–机理融合建模将成为磨削数字孪生系统的重要核心技术。从技术演进角度看，数据–机理融合建模实现了从机理认知向智能认知的转变，正在成为连接磨削建模与数字孪生的重要桥梁。数字孪生磨削系统的发展，将不再依赖单一机理模型或纯数据模型，而是依托数据驱动下持续演化的混合模型，实现磨削过程的动态映射、自主预测与智能决策。

2 磨削过程数字孪生技术

当前磨削数字孪生的发展重点已由概念框架构建逐渐转向关键使能技术突破。其中，高保真虚拟模型、多源状态感知、虚实动态同步以及智能决策算法共同构成磨削数字孪生系统的核心技术链。相比传统制造过程监测系统，数字孪生的关键区别在于能够利用模型实现不可测状态重构，并通过数据反馈实现模型持续演化。对于磨削加工而言，数字孪生不仅是磨削过程建模技术的延伸，更是实现加工状态感知、过程预测与自主优化的重要支撑。其核心目标是构建能够实时映射物理磨削过程、动态更新模型参数并自主优化加工过程的虚拟磨削系统，实现感知—认知—决策—控制的闭环运行。

2.1 数字孪生系统架构与框架

磨削过程数字孪生系统的架构设计是构建高保真、高实时性虚拟镜像的基础。研究者围绕磨削数字孪生的系统组成、功能分层与运行机制开展了积极探索。数据-机理混合驱动数字孪生系统（DMH-DTS）框架是该领域最具代表性的架构之一。针对传统方法难以实现磨削过程实时、准确监测的困境，研究者提出了 DMH-DTS 框架。如图 5 所示，

该框架的核心思想是将磨削过程的物理机理知识与实时数据驱动方法深度融合。其组成和工作原理包括：从加工机理和数据融合两个角度，分别建立数字孪生系统的运动模型与环境模型，以及材料去除过程的几何模型、材料模型和行为模型。通过 DMH-DTS 中能量、物质和信息的相互流动，实现大规模多源异构数据的融合，确保物理系统与虚拟系统实时对称。该框架的一个重要优势在于仅利用机床内部实时数据即可实现高精度、实时可视化的加工状态与质量监测，无需额外安装任何传感器。

五维数字孪生模型在磨削相关领域也得到应用。研究者基于五维数字孪生模型构建了运动仿真、可视化和刀具磨损预测的智能监测系统框架。在双面研磨虚拟监控系统研究中，研究者首先明确系统设计目标与框架，确定开发工具与可视化平台，依据设计需求建立双面磨床数字化样机模型，实现几何层面的数字孪生；然后建立物理规则融合模型，采用数据采集与可视化技术，达成物理层面的数字孪生。这种几何-物理分层构建的思路为磨削数字孪生系统的工程化开发提供了可参考的范式。

图 5 磨削数字孪生系统架构模型

增强型数字孪生框架是另一种重要架构。针对加工过程中部分重要数据无法直接测量、严重影响数字孪生实施的问题，研究者以大型轴类磨削为案例，提出了利用深度学习增强机床数字孪生的方法。该框架建立了考虑系统刚度和磨削力模式的磨削精度孪生模型，并通过 CNN-LSTM 神经网络处理核心参数的时变特性，动态校正孪生模型。校正后的孪生模型进一步用于生成补偿指令以提升磨削精度。这一框架体现了数字孪生从静态镜像向动态校正演进的重要趋势。

2.2 虚拟模型构建与实时感知

图 6 所示为磨削数字孪生关键使能技术链，虚拟模型是磨削数字孪生系统的核心载体，其本质是在虚拟空间中构建与物理磨削系统高度一致的数字化镜像。虚拟模型的准确性直接决定数字孪生系统对加工过程的表征能力、预测能力以及决策能力。与传统离线仿真模型不同，数字孪生中的虚拟模型不仅需要描述加工过程的几何特征和物理行为，还需要具备实时更新和动态演化能力。

图 6 磨削数字孪生关键使能技术链

磨削数字孪生中的虚拟模型通常由几何模型、物理模型和行为模型组成。几何模型主要用于描述机床结构、砂轮拓扑形貌以及工件几何特征；物理模型用于表征磨削力、磨削热、砂轮磨损及表面形成等加工机理；行为模型则描述加工系统状态随时间变化的演化规律。近年来，随着真实砂轮重构、多尺度材料去除建模以及多物理场耦合分析的发展，磨削虚拟模型的保真度不断提高。

在模型构建方法方面，研究者逐渐由传统机理模型向数据–机理融合模型发展。DMH-DTS 框架通过构建运动模型、环境模型以及材料去除过程的几何模型、材料模型和行为模型，实现了磨削过程的数字化表达。针对大型轴类磨削过程，研究者建立了考虑系统刚度、磨削力模式及加工误差形成机理的精度孪生模型，并利用深度学习方法实现模型参数的动态修正。相关研究表明，数据–机理融合建模已成为提高虚拟模型精度和适应性的有效途径。总体而言，虚拟模型正由静态建模向动态演化建模发展，由单一机理模型向数据–机理融合模型演进，为磨削数字孪生系统的实时预测和自主优化奠定基础。

实时感知是磨削数字孪生系统实现虚实同步运行的基础，其核心任务是获取磨削过程中机床、砂轮和工件的实时状态信息，并将其转化为可用于模型更新和状态评估的数据资源。磨削过程具有磨粒随机切削、多物理场耦合以及加工状态快速变化等特点，因此需要构建多源异构信息感知体系。目前常用监测信号包括磨削力、振动、声发射、主轴功率、电流以及磨削温度等。其中，磨削力能够反映材料去除状态和系统载荷变化；振动与声发射信号能够反映砂轮磨损和加工稳定性；温度信号则是评估热损伤和加工质量的重要依据。随着工业互联网和智能传感技术的发展，磨削数字孪生系统逐渐由单传感器监测向多源信息融合感知发展。

DMH-DTS 框架利用机床内部运行数据实现磨削状态监测与质量预测，无需额外安装传感器，体现了数字孪生系统对现有工业数据资源的深度挖掘能力。针对大型轴类磨削过程，研究者进一步利用功率信号和振动信号构建深度学习模型，实现关键状态参数的在线识别与预测。此外，多源数据融合技术已成为提高感知精度的重要手段。通过融合力、热、振动和功率等多维信息，可实现加工状态、砂轮磨损状态以及加工质量的综合评估。未来随着边缘计算和工业互联网技术的发展，实时感知系统将进一步向高频率、高可靠性和低延迟方向发展，为数字孪生系统提供持续的数据支撑。

2.3 虚实映射与智能决策

虚实映射与同步是数字孪生区别于传统建模和仿真技术的核心特征，其本质是在物理空间与虚拟空间之间建立持续的数据交互和状态同步机制，实现以虚映实和以虚控实。

在磨削数字孪生系统中，虚实映射主要包括状态映射、参数映射和行为映射等 3 个层面。状态映射是将实时采集的加工状态信息同步至虚拟模型，实现物理系统运行状态的实时重现；参数映射则利用监测数据动态修正模型参数，提高虚拟模型的预测精度；行为映射进一步实现加工过程未来状态的预测与推演。

近年来，研究者围绕模型在线更新和动态校正开展了大量研究。在大型轴类磨削数字孪生系统中，通过 CNN-LSTM网络对关键参数进行在线辨识，实现孪生模型的动态修正；在机器人磨抛数字孪生系中，通过实时反馈接触力信息实现虚拟环境与物理环境之间的双向交互；在磨削状态和刀具跨尺度监测研究中，研究者利用实时数据驱动虚拟模型持续更新，实现工件加工精度的在线预测与误差溯源。

随着人工智能技术的发展，虚实同步正由传统的数据映射向模型自适应更新方向发展。未来数字孪生系统将能够根据实时加工状态自动调整模型结构和参数，实现虚拟模型与物理实体的持续协同演化，从而为加工过程预测、工艺优化和智能决策提供可靠支撑。数字孪生的最终目标并非仅实现加工过程的数字化映射，而是基于实时感知和虚实同步实现自主决策与优化控制。随着人工智能技术的发展，数字孪生正逐步由监测型孪生向决策型孪生演进。在磨削加工领域，智能决策主要体现在工艺参数优化、磨削质量预测、砂轮修整决策以及加工误差补偿等方面。传统工艺优化通常依赖大量试验和经验积累，具有周期长、成本高和适应性差等缺点。数字孪生通过构建虚拟磨削环境，可在虚拟空间中快速评估不同工艺参数组合对磨削力、磨削温度、表面粗糙度以及材料去除率的影响，实现工艺参数的快速寻优。

近年来，研究者开始将机器学习、强化学习和智能优化算法引入数字孪生系统。基于数字孪生的工艺优化系统能够利用实时监测数据动态更新模型参数，并结合遗传算法、粒子群优化算法以及强化学习方法，实现磨削参数的在线优化与自适应调整。在大型轴类磨削中，数字孪生系统可根据加工状态实时生成误差补偿策略；在机器人磨抛系统中，可根据接触力变化动态调整加工轨迹和进给参数，提高加工质量稳定性。随着大模型、工业智能体等新兴技术的发展，数字孪生正在向自主学习、自主决策和自主控制方向发展。未来数字孪生磨削系统有望实现从状态感知—状态预测向自主优化—自主控制的跨越，成为智能磨削系统的核心决策平台。

3 挑战与展望

3.1 当前挑战与关键问题

尽管近年来磨削过程建模与数字孪生技术取得了显著进展，并在状态监测、质量预测、工艺优化等方面展现出良好的应用潜力，但仍处于由理论研究向工程应用过渡的发展阶段。由于磨削过程具有磨粒随机分布、多尺度跨域演化以及热—力—磨损强耦合等复杂特征，如图 7 所示，构建数字孪生系统仍面临诸多挑战。

图 7 磨削数字孪生面临的关键挑战

（1）复杂磨削过程多尺度、多物理场耦合机理的统一表征问题：磨削过程涉及磨粒尺度切削、材料局部变形、热传递、裂纹扩展以及宏观表面形成等多个尺度和物理场之间的耦合作用。当前模型难以揭示从磨粒—材料瞬态作用到宏观加工性能之间的跨尺度传递机制。因此，未来需要建立涵盖磨粒接触行为—材料去除机制—热力演化过程—加工质量形成的多尺度统一理论模型，为高保真数字孪生模型构建提供科学基础。

（2）磨削过程状态变量实时感知与虚实空间动态映射机制问题：数字孪生的核心并非简单的数据采集，而是实现物理实体与虚拟模型之间的动态映射。然而，磨削过程中温度、应力、磨粒状态、材料损伤等关键状态变量具有瞬态、隐含和难测特点，导致虚拟模型难以实时更新。因此，需要突破复杂加工环境下多源异构信息融合、隐状态变量重构以及模型参数在线修正等基础理论问题，实现物理过程与虚拟模型之间的高可信同步演化。

（3）机理知识与人工智能融合驱动的可解释智能建模问题：当前数据驱动模型虽然具有较强的非线性映射能力，但存在物理意义不明确、跨工况泛化能力不足等问题；传统机理模型则受到参数获取困难和计算效率限制。因此，未来需要发展融合物理约束、制造知识和数据学习能力的新型智能建模方法，实现从数据拟合向物理规律约束下的智能推理转变。

（4）面向高端制造应用的数字孪生闭环优化与产业化问题：磨削数字孪生最终目标是服务于航空航天、半导体、精密光学等领域的高性能制造需求。目前研究仍主要集中于实验验证阶段，距离工业现场长期稳定运行仍存在差距。

未来需要进一步解决模型迁移、系统可靠性、标准化接口以及多设备协同等工程问题，推动数字孪生由实验室模型向工业智能制造系统转变。

3.2 面向智能磨削的过程建模与数字孪生发展趋势

面向“十五五”时期制造业高端化、智能化与绿色化发展需求，磨削过程建模与数字孪生技术将进入由数字化向智能化跃升的重要阶段。如图 8 所示，未来的发展重点将不再局限于加工过程的监测与可视化，而是逐步实现磨削过程的精准认知、实时预测、自主决策与闭环控制。

图 8 面向智能磨削的过程建模与数字孪生发展趋势

（1）数据–机理深度融合将成为未来磨削建模的重要发展方向。传统机理模型具有良好的物理可解释性，但难以适应复杂工况变化；数据驱动模型虽然具有较强的非线性表征能力，却普遍存在泛化能力不足的问题。通过融合物理机理知识、实时加工数据以及人工智能算法，构建兼具精度、效率和可解释性的混合驱动模型，将成为下一代数字孪生系统的重要基础。

（2）人工智能的发展将为数字孪生带来新的变革机遇。未来数字孪生系统将逐步引入多模态感知、大语言模型以及工业智能体等新型技术，实现工艺知识理解、异常诊断分析、工艺参数推荐和自主优化决策等功能，推动数字孪生由状态感知型向认知决策型演进。

（3）自适应加工控制和跨尺度数字孪生将成为重要研究方向。通过实时感知加工状态并动态调整加工参数，实现加工过程的自主优化和误差补偿，有望突破传统磨削工艺对经验参数的依赖。未来数字孪生还将实现从磨粒尺度、材料尺度到装备尺度的跨尺度协同建模与分析，并进一步向设计、制造、服役和维护等全生命周期拓展。

（4）在“双碳”战略背景下，绿色智能磨削也将成为重要发展方向。通过将能耗模型、碳排放模型以及资源利用模型纳入数字孪生系统，实现加工质量、生产效率与能源消耗的协同优化，推动磨削制造向高效、低碳和可持续方向发展。可以预见，随着人工智能、工业互联网和数字孪生技术的深度融合，具备自主学习、自主优化和自主决策能力的新一代智能磨削系统将逐步形成，并成为“十五五”期间磨削技术发展的重要方向。

4 结语

磨削过程建模与数字孪生技术的发展体现了制造过程由经验驱动向机理认知、由离线分析向实时预测、由单一模型向数据–机理融合智能模型的发展趋势。磨削过程建模作为数字孪生系统的理论基础，其发展推动了加工状态表征、性能预测和智能优化能力的不断提升；数字孪生技术则为复杂磨削过程模型的实时应用提供了新的技术载体。未来，随着多尺度建模、物理信息人工智能、多源感知以及智能决策技术的进一步发展，磨削数字孪生系统将逐步实现从过程监测、状态预测向自主优化和智能控制的跨越，为航空航天、半导体、精密光学等高端制造领域提供重要技术支撑，赋能新质生产力的发展，加速推进高水平科技自立自强，向着科技强国目标坚定迈进。

原文刊载于《工具技术》2026年8月 作者：赵鹏程 林彬 周京国 吕秉锐 隋天一