随着工业4.0、 “中国制造2025”的推进，工业生产逐步迈向智能化，传统制造业亟须向智能制造转型升级，而创新型智能制造人才是实现制造业转型的关键[1]。然而，实践教学中存在智能制造体系庞杂、智造过程消耗大、加工过程不可逆、智造装备昂贵等问题，学生无法深度参与各个环节，其实践技能无法满足产业升级改造的需求。

　　数字孪生是2003年迈克尔•格里夫斯(Michael Grieves)教授提出的[2-4]，随着物联网、大数据、云计算的发展，2012年再次被提上日程。数字孪生综合运用感知、计算、建模等信息技术，对物理空间进行描述、诊断、预测等，实现物理空间和数字空间的交互映射，从而开展智能生产与决策[5-8]。2018年4月，教育部发布的《教育信息化2.0行动计划》提出，大力推进智能教育，开展以学习者为中心的智能化教学支持环境建设，推动人工智能在教学、管理等方面的全流程应用[9-10]。为了解决现场实践难以满足众多学生需求的问题，本文以西安工业大学智造创新工场为依托，聚焦智能制造人才培养，将数字孪生与智能制造人才培养实践教学相结合，提出基于数字孪生的智能车间建设方案。

　　1 基于数字孪生的智能车间架构和关键实现技术

　　2 基于数字孪生的智能车间教学设计

　　3 基于数字孪生的智能车间实践教学效果

　　4 结语

　　当前，新一代人工智能技术—— 数字孪生应运而生。万物皆可孪生，物理世界与数字世界相互融合、相辅相成[12]。实践教学“以学生为中心”，借助数字孪生技术，搭建智能制造工场虚拟仿真实践教学平台，建立以机床操作、机器人操作与系统联动为核心，以智能制造加工车间为工作场景的智能车间产线孪生实践教学模式。通过对两届学生开展的实践教学，验证了实践教学模式的有效性。将工业机器人、机床、AGV、系统联调实践操作融入数字孪生平台，突破时空限制和资源限制，实现实践教学的灵活性、多样性和便利性。

　　参考文献

　　[1] 董丽萍,敖天其.“双一流”背景下高校教学实验室建设新思路与实践[J].实验技术与管理,2019, 36(11):26-28.

　　[2] GRIEVES M, VICKERS J. Digital twin: mitigating unpredictable，undesirable emergent behavior in complex systems[M]// FRANZ J K, SHANNON F. Transdisciplinary Perspectives on Complex Systems. Berlin: Springer-Verlag, 2017: 85-113.

　　[3] TAO F,CHENG J, QI Q. Digital twin-driven product design, manufacturing and service with big data[J]. International Journal of Advanced Manufacturing Technology, 2017(4): 1-14.

　　[4] FEI T, MENG Z, CHENG J. Digital twin workshop: a new paradigm for future Workshop[J]. Computer Integrated Manufacturing Systems, 2017(1): 21-32.

　　[5] 孙萌萌.飞机总装配生产线数字孪生系统若干关键技术研究[D].杭州:浙江大学,2019.

　　[6] 郭亮,张煜.数字孪生在制造中的应用进展综述[J].机械科学与技术,2019(7):1-12.

　　[7] 陶剑,戴永长,魏冉.基于数字线索和数字孪生的生产生命周期研究[J].航空制造技术,2017(21):26-31.

　　[8] 陶飞,刘蔚然,刘检华,等,数字孪生及其应用探索[J].计算机集成制造系统,2018,24(1):1-18.

　　[9] 刘宇雷,佘明.“新工科”背景下高校实验教学体系建设探索[J].实验技术与管理,2019,36(11):19-22.

　　[10] 赵磊磊,代蕊华,赵可云.人工智能场域下智慧校园建设框架及路径[J].中国电化教育,2020(8):100-106.

　　[11] 袁焱,杨宇红.校企深度合作建设面向卓越工程师专业的工程设计实践课程[J].实验室研究与探索,2019,38(9):214-217.

　　[12] 高艳丽,陈才.数字孪生城市:虚实融合开启智慧之门[M].北京:人民邮电出版社,2020.

李雨菲 闫莉 王迈新 唐博　西安工业大学机电工程学院