Digital Twin Enabled Performance Optimization of Machine Tools: A Survey
Notice bibliographique
Résumé
Digital twin (DT) is an emerging technology within the Industry 4.0 landscape. They represent a connection between a physical system, object, or process and its virtual representation, and are ideal candidates to augment control and decision-making capabilities in systems. They allow for real-time model, parameter, and state identification and updates, which can enable and enhance various control and performance improvement schemes. An ideal application case for this technology would be a machine tool (MT) which are critical manufacturing systems. MTs have various subsystems which work together to accomplish various tasks, they are often electro-mechanical and can include: the spindle, feed drives, tool changer, and cooling system. Precise control is essential for these subsystems, as work pieces produced using MTs are often required to adhere to the most rigorous standards of geometric tolerance. This work examines the potential performance and control improvements when implementing a DT by examining the literature on current applications of DT for improving control and performance in MTs. It was shown that DT has been successfully applied to improve performance and outcomes by implementing real-time performance monitoring, improving control scheme optimization, and enabling dynamic machining parameter adjustments. With these improvements, benefits were seen in surface finish, geometric conformance, cycle time, tracking errors, and disturbance rejection. While still in the early stages of development, DTs have been shown to be a promising paradigm for MT performance optimization.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,002 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,001 |
| Bibliométrie | 0,003 | 0,004 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,002 | 0,002 |
| Science ouverte | 0,001 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,004 | 0,001 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».