增材用高壓電源數字孿生預測模型
在增材制造過程中，高壓電源的輸出穩定性直接決定打印件精度與致密度，傳統依賴經驗的運維模式難以應對動態工況下的參數波動問題，因此構建數字孿生預測模型成為關鍵技術突破方向。
該模型以增材用高壓電源的物理實體為基礎，通過多維度數據采集模塊獲取輸出電壓、電流、功率模塊溫度、負載阻抗等實時運行參數，采樣頻率達 1kHz 以捕捉微秒級動態變化。在數字空間構建電磁 - 熱 - 結構耦合映射體，采用有限元分析與機器學習融合算法，其中電磁域基于 Maxwell 方程計算電場分布，熱域通過傅里葉熱傳導定律模擬溫度場演化，結構域則分析功率器件應力形變，三者通過數據接口實現動態關聯。
為驗證模型有效性，搭建實驗平臺：以 10kV/500mA 增材用高壓電源為對象，模擬負載突變、環境溫度波動等典型工況。結果顯示，模型對輸出電壓紋波的預測誤差小于 2%，對 IGBT 模塊過熱故障的提前預警時間達 500ms，較傳統監測方式響應速度提升 3 倍。在實際增材生產中，該模型可通過預測電源參數漂移趨勢，提前調整控制策略，使打印件的尺寸誤差控制在 ±0.02mm 內，廢品率降低 15%，為增材制造的規?；?、高精度生產提供電源保障。
