当工作条件发生变化，如何让精密抛光设备依然保持“手感”稳定?香港理工大学联合上海航天控制技术研究所等机构给出答案：让数字孪生学会“迁移”知识。

一、多射流抛光的“阿喀琉斯之踵”

多射流抛光(Multi-Jet Polishing, MJP)是当前复杂曲面超精密加工的核心技术之一。它通过多个喷嘴高速喷射磨料 slurry，实现对非线性复杂表面的高精度抛光，材料去除率可通过计算机精确调控，适用于硬质合金、陶瓷、玻璃等特殊材料。

然而，这项技术一直存在三个“软肋”：加工效率有待提升、系统复杂度高、稳定性难以保证。其中最棘手的问题是——当工况条件(如喷嘴角度、磨料浓度、工件材质)发生变化时，抛光质量的预测与控制变得异常困难。

传统方法要么依赖物理模型，在复杂工况下精度有限;要么采用纯数据驱动模型，但模型往往被原始数据采集场景“锁定”，一旦工况改变，预测性能便急剧下降。

二、科创亮点：让数字孪生学会“知识迁移”

2026年2月10日，香港理工大学超精密加工技术国家重点实验室联合上海航天控制技术研究所、湖北工业大学、马里兰大学帕克分校在《Micromachines》期刊发表研究，首次提出一种基于特征编码迁移学习的数字孪生驱动框架。

亮点一：特征编码迁移学习——让模型“触类旁通”

研究团队在数字孪生框架内嵌入了基于特征编码的迁移学习模型。其核心思想是：将源工况下学习到的深层特征(如射流冲击印模形态、材料去除函数)编码为可迁移表达，当工况发生变化时，新工况仅需极少量样本即可完成模型适配。

这解决了传统模型“换一个环境就失效”的痛点，使表面粗糙度预测模型在不同工况下依然保持高精度与鲁棒性。

亮点二：人机协同设计环——专家经验注入数字孪生

框架的另一大创新是以人为本的交互设计。研究团队在数字孪生系统中预留了工程师交互接口，可将专家经验(如对特定抛光缺陷的修正策略)以约束条件形式注入模型。

这意味着数字孪生不再是“黑箱”，而是可解释、可干预的智能决策系统，避免了纯AI模型在关键制造场景中“失控”的风险。

亮点三：跨工况实验验证——显著优于传统模型

团队在3D打印工件上设置了两组差异显著的MJP工况进行验证。结果显示：所提出的迁移学习预测模型在预测精度与跨工况适应性上均显著优于传统神经网络与回归模型。

这一实验设计本身也极具前瞻性——3D打印工件表面状态复杂、变异性大，正是检验模型鲁棒性的“试金石”。

三、技术内涵：数字孪生如何重构抛光过程设计

研究论文详细阐述了数字孪生在抛光过程设计中的三层架构：

组件层(点)：构建几何模型(表征工件几何状态变化)、知识模型(挖掘复杂数据关联)、算法模型(预测生产过程)三类高保真数字孪生模型。

连接层(线)：实现物理到数字的感知、虚拟分析认知、数字回物理的反馈与交互，形成闭环数据流。

循环层(面)：提供面向工艺规划、自主决策控制、人机协同控制、质量检测等不同制造阶段的循环服务。

在这个框架中，多射流抛光的关键因素——射流动能、喷嘴结构、磨料类型、加工路径、去除率模型——被全面整合进数字孪生模型，实现了从“单一参数优化”到“全要素协同设计”的跃升。

四、应用前景：从光学元件到半导体衬底

这项技术的应用前景广阔，尤其适合对表面质量要求苛刻的高端制造领域：

1. 光学元件制造：非球面透镜、自由曲面反射镜等光学元件的智能化工艺设计，可根据每片镜片的实测曲率实时推荐最优抛光参数。

2. 航空航天叶片：针对每片叶片的实际扫描数据，生成定制化抛光路径与工艺参数，解决批量生产中个体差异导致的良率波动。

3. 半导体衬底：碳化硅、氮化镓等难加工材料的全局平坦化，通过迁移学习模型快速适配不同晶圆、不同批次间的材质差异。

4. 数据稀缺场景：该框架的核心价值在于“在数据稀缺和不确定性主导的条件下优化复杂超精密制造过程”，对于新开发材料、小批量特种零件的抛光具有独特优势。

五、产业价值：从“经验传承”到“知识复用”

这项研究的深层意义在于改变了工艺知识的传承方式。传统超精密加工高度依赖老师傅的经验积累，而经验往往难以量化、难以复制。数字孪生+迁移学习框架实现了跨工况、跨场景的知识复用——一次学习的知识，可以在类似场景中快速适配应用。

正如论文所述，该工作为数字孪生驱动的过程设计提供了“可扩展的视角”。未来，随着更多工况数据的积累，这一框架有望成为超精密加工领域的“智能操作系统”，让每一台抛光设备都拥有可进化的“数字大脑”。

来源：香港理工大学超精密加工技术国家重点实验室、上海航天控制技术研究所、湖北工业大学、马里兰大学帕克分校；作者：Honglei Mo, Xie Chen, Lingxi Guo, Zili Zhang, Xiao Chen, Jianning Chu, Ruoxin Wang；题目：A Transferable Digital Twin-Driven Process Design Framework for High-Performance Multi-Jet Polishing(面向高性能多射流抛光的可迁移数字孪生驱动过程设计框架)；发表于：Micromachines(MDPI)（2026年2月10日）