1.一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤：通过三维建模软件和虚拟平台实现机床实际切削过程的特性、功能、行为在内的多维度的表达；

基于JSON格式的文本数据传输，减少底层代码的复杂程度，对机床的在切削过程中的工艺数据进行实时采集，并通过灰色关联理论分析工艺数据对切削力的影响权重；

基于unity3D的可视化映射方式调用封装好的数字孪生切削力预测模型，进行实时调用分析切削力动态变化情况；

根据影响因子权重和数字孪生预测模型对切削力波动情况实时生成优化方案，并通过工艺参数来实现切削力的相对稳定，确保加工过程中机械产品的质量；

所述基于JSON格式的文本数据传输，减少底层代码的复杂程度，对机床的在切削过程中的工艺数据进行实时采集，并通过灰色关联理论分析工艺数据对切削力的影响权重，具体包括：采用OPC UA数据交互架构进行数据采集；同时将集成好的OPC UA客户端封装到数字孪生虚拟模型中，通过OPC UA客户端访问已在服务器上注册过的机床设备的服务器，获得终端服务器；同时创建客户端和服务端的连接机制，通过浏览服务器的地址空间读取数据并将所得到的数据存入到数据库中；

在融合机床动态信息之前对采集到的信号进行预处理、清洗、降噪及滤波；以JSON格式作为数字孪生中机床实体到虚拟模型的传输格式；

客户端通过订阅的方式来获得数据，当服务器收到客户端订阅请求之后，会对数据库进行查询，将搜索出机床切削数据即进给速度、转速、进给量反馈到服务器端，实现数据的抓取，保证其实时性；最后将采集到实际运行数据经转换为脚本之后对虚拟模型进行初始化并更新；

所述通过灰色关联理论分析工艺数据对切削力的影响权重，具体包括：利用数字孪生虚拟平台中的C#调用算法和数据库中的实验数据，计算工艺参数对数字孪生预测模型的切削力灰色关联度大小，根据三次实验过程的中所得到的工艺参数的影响权重进行排序，具体步骤如下：①建立反映工艺数据和切削力系统的参考序列：

X0(k)＝(x0(1),x0(2),…x0(n))

其中X0(k)表示切削力数据序列；x0为切削力数据，n为次数；

根据工艺数据因素对系统的影响组成的比较序列：

Xi(k)＝(xi(1),xi(2),…xi(n)),i＝1,2,3其中Xi(k)表示序列；i＝1为进给速度；其中i＝2为主轴转速；其中i＝3为切削深度；

根据参考序列和比较序列，确定关联系数：

其中，ξ作为两级最大差的分辨系数；

由关联系数Xi和Xo可得的灰色关联度：

其中，γoi为系统的分辨率，与ξ∈[0,1]，称为两级最小差，称为两级最大差，x0(k)-xi(k)为系统的求差序列；将所有m个序列灰色关联度γ(X0,Xi)自大到小顺序排列得到关联序集，并以此判断序列Xi与Xo的相关程度大小；利用位移差|X0(k)-Xi(k)|反映两序列间发展过程或量级的相近性；

②采用均值化方法处理的各工艺数据构成的协方差矩阵反映原始工艺数据中各指标变异程度的差异，也包含各工艺数据相互影响程度差异的信息，变换后的数据序列为：XD1＝(x(1)d1,x(2)d1,…,x(n)d1)

其中,

为各个序列中的全部数据除的均值；XD1表示第一个均值序列；x(n)d1中，n表示第几个数值，d1第一个均值序列中的均值③选择合适的ξ，降低系统内各工艺数据因素对整个系统关联的影响：记Δv为系统所有求差序列绝对值的均值，Δmax为两级最大差，并记根据分辨系数ξ得出工艺数据切削深度、进给速度、主轴转速分别的关联度排序，最终确定影响因子对工艺数据的影响权重。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，其特征在于，所述通过三维建模软件和虚拟平台实现机床实际切削过程的特性、功能、行为在内的多维度的表达，具体包括：通过三维建模软件建立机床数字孪生虚拟模型；

对机床数字孪生虚拟模型进行轻量化处理，即对监控零部件即工件、刀具切削过程减少网格数量的同时保证模型的精度，避免渲染过程中的失真；对非监控部件降低模型精度要求并减少网格数量；

将轻量化后的模型导入unity3D仿真平台的同时对虚拟模型赋予和实体一致的物理属性和贴图效果，保证虚拟模型结构、属性与实体保持一致，确保在切削加工中可视化效果。

3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，其特征在于，则ξ的取值为：εΔ≤ξ≤2εΔ，应满足：a.当Δmax>3Δv时，εΔ≤ξ≤1.5εΔ；

b.当Δmax≤3Δv时，1.5εΔ≤ξ≤2εΔ；

根据实验数据计算Δmax和Δv的值，因此得到分辨系数ξ。

4.根据权利要求3所述的一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，其特征在于，所述基于unity3D的可视化映射方式调用封装好的数字孪生切削力预测模型，进行实时调用分析切削力动态变化情况；

根据工艺参数影响因子建立数字孪生机床实体切削力计算方程式：在式中：a表示拟合的常数项；n表示机床主轴转速，单位为r/min；ap表示切削的径向深度，单位为mm；f则为机床加工进给量，单位为mm/min；F为要得到的铣削力，单位为N；a、b、c、d为要拟合得到的参数；

首先将幂函数转化为多元函数多项式，对多项式做线性拟合；两边取自然对数：lnF＝lna+blnn+clnap+dlnf

将实验数据代入到经验公式，最后会得到相应的a、b、c、d四个参数具体值，最后求得数字孪生机床实体切削力的预测模型F。

5.根据权利要求4所述的一种基于数字孪生的机床切削工艺参数优化方法，其特征在于，所述根据影响因子权重和数字孪生预测模型对切削力波动情况实时生成优化方案，并通过工艺参数来实现切削力的相对稳定，确保加工过程中机械产品的质量，具体包括：利用编程语言将最后得到的数字孪生虚拟模型进行封装保存并打包成dLL文件，在数字孪生虚拟仿真平台中利用C#调用dLL文件中的预测模型；

当unity3D中客户端进行数据采集时，先由数字孪生预测模型预测切削力的大小，再将数据量传入unity3D中的UI图表组件，同时调用实时时间函数，建立切削力与时间变化的动态图表进行实时展示；

不同规格的机床，不同的工艺参数对切削力的影响权重也有所不同，基于实时预测的切削力大小和权重影响因子的排序对后续加工优化的控制量即工艺参数选择具有重要的参考，并以此来实现切削力的相对稳定，确保加工过程的质量和效率。