增材用高压电源数字孪生预测模型
在增材制造过程中，高压电源的输出稳定性直接决定打印件精度与致密度，传统依赖经验的运维模式难以应对动态工况下的参数波动问题，因此构建数字孪生预测模型成为关键技术突破方向。
该模型以增材用高压电源的物理实体为基础，通过多维度数据采集模块获取输出电压、电流、功率模块温度、负载阻抗等实时运行参数，采样频率达 1kHz 以捕捉微秒级动态变化。在数字空间构建电磁 - 热 - 结构耦合映射体，采用有限元分析与机器学习融合算法，其中电磁域基于 Maxwell 方程计算电场分布，热域通过傅里叶热传导定律模拟温度场演化，结构域则分析功率器件应力形变，三者通过数据接口实现动态关联。
为验证模型有效性，搭建实验平台：以 10kV/500mA 增材用高压电源为对象，模拟负载突变、环境温度波动等典型工况。结果显示，模型对输出电压纹波的预测误差小于 2%，对 IGBT 模块过热故障的提前预警时间达 500ms，较传统监测方式响应速度提升 3 倍。在实际增材生产中，该模型可通过预测电源参数漂移趋势，提前调整控制策略，使打印件的尺寸误差控制在 ±0.02mm 内，废品率降低 15%，为增材制造的规模化、高精度生产提供电源保障。
