디지털 트윈 기반 초정밀 가공 안정성 관리

초정밀 가공(UPM)은 서브마이크론 정확도와 우수한 표면 조도를 가진 부품 생산에 필수적이지만, 낮은 효율성, 복잡한 안정성 관리, 지능형 모니터링 부족으로 산업 적용에 제약이 있습니다. 본 연구는 이러한 문제를 해결하기 위해 UPM을 위한 통합 디지털 트윈 프레임워크를 개발했습니다. 이 프레임워크는 물리, 통신, 서비스의 세 계층으로 구성되며, MTConnect를 통해 표준화된 데이터 교환을 지원합니다. 또한, 기계적 모델링과 머신러닝을 결합하여 실시간 모니터링, 적응형 제어, 지능형 공정 계획을 가능하게 합니다. 지능형 안정성 관리 전략은 전이 학습 기반 채터 감지 모델과 EWC 기반 연속 학습 알고리즘을 통합하여 변화하는 가공 상태를 반영하도록 안정성 경계(SLD)를 적응적으로 업데이트합니다. 마이크로 밀링 플랫폼에서 수행된 실험 검증 결과, 개발된 프레임워크의 효과성이 확인되었습니다. 채터 감지 모델은 96.6%의 정확도를 달성했으며, 적응형 SLD 업데이트 방법은 동적 가공 조건을 정확하게 나타내도록 의사결정 경계를 성공적으로 개선했습니다. 몰입형 VR/AR 시각화는 작업자 협업과 투명성을 더욱 향상시켰습니다. 본 연구는 기존의 작업별 접근 방식과 달리, 감지, 모델링, 적응형 최적화, 인간-기계 상호작용을 통합하는 안정성 관리 전략을 수립했습니다. 이는 초정밀 가공 분야의 이론적 통찰력과 실제 구현을 발전시키며, 지능적이고 탄력적인 제조 시스템을 위한 확장 가능한 기반을 제공합니다.