数控机床作为智能制造的重要装备,正朝着智能化、绿色化和服务化的趋势发展。目前,在数控加工的过程中,仍然面临着生产成本昂贵、加工效率低下、能源浪费等一系列挑战。诸多研究表明,对数控加工过程中的切削参数进行优化可以减少成本开销以及环境污染。传统的切削参数优化方法往往是基于经验性的数学模型采用智能算法找到较为理想的切削参数。然而,实际的数控加工环境是复杂多变的,往往存在着机床振动、刀具磨损等不稳定因素,因此考虑实际加工状态来动态地优化切削参数是十分必要的。数字孪生凭借实时感知和虚实映射技术,能动态地进行工艺优化,进而指导物理加工过程,为上述问题提供了新的思路。基于此,本文将数字孪生技术用于数控加工中,以实现切削参数的动态优化,主要研究内容如下:（1）面向切削参数优化的孪生机床模型的构建。建立数字孪生机床模型的整体架构,分别从孪生机床的仿真建模方法、数控加工过程的动态感知以及基于本体的虚实空间信息交互方法三个方面展开研究。进而提出一种基于核极限学习机的感知数据驱动的切削过程建模方法,对加工过程中的重要加工因素包括切削力、表面粗糙度、刀具寿命等,建立高效的数学预测模型,为后续的多目标优化建模奠定基础。（2）虚实演进的数控加工切削参数优化方法研究。针对多道次加工问题,以碳排放、加工时间和成本为目标函数,以切削速度、进给量、切削深度以及铣削次数为决策变量,建立切削参数优化模型。然后,提出一种改进的自适应模拟退火粒子群算法,用于求解多目标优化模型。针对数控加工异常事件,提出切削参数动态优化方法,所构建的孪生机床不断地感知物理机床的运行状态,并依据感知数据动态地优化切削参数,以确保数控加工的高效运转。（3）虚实融合的切削参数优化孪生系统的设计与实现。基于SSH集成框架、Web Socket全双工通信协议以及Web GL三维可视化技术,按照模块化开发的思想设计切削参数优化孪生系统,进行加工资源管理模块、运行状态监测模块、孪生机床仿真模块的开发,并在孪生机床的基础上完成切削参数动态优化功能。最后,对系统功能进行测试,进一步验证所提出方法的有效性。