数字孪生是驱动智能制造的热点技术之一,它能够建立起物理空间与虚拟空间的联系,使二者可以互相反馈数据和信息,是实现物理工厂与虚拟工厂的交互融合的最佳途径。全面推行绿色制造同样是制造业的未来趋势。目前我国已经成为世界上最大的机床生产与消费国,因此提高机床的能量效率是我国制造业面临的迫切问题,对节约能源具有重大的意义。本文对通过硬件设备数据驱动数字孪生虚拟模型和面向能效的数控铣削加工参数优化进行了研究,并对客户端进行了开发。为探索智能制造新模式和提高数控机床能量效率提供了一定支持。首先对数控铣削数字孪生模型进行研究,通过S7通信、Socket通信、Web服务等通讯协议实现数据的传输,通过脚本实现对数据的工业机器人、AGV运载小车和数控加工中心的数据访问,实现通过硬件设备的实时数据驱动其虚拟模型,完成虚拟空间对物理空间的映射。其次研究了面向能效的加工参数优化。分析了数控加工中心的能耗构成,建立了加工中心空载能耗、辅助能耗和切削能耗的模型以及数控铣削能量效率函数。为了揭示铣削参数对加工中心能量效率的影响规律,在XKN713立式加工中上开展了铣削实验,建立了能量效率预测模型并用实验验证了预测模型的准确性。在此基础上建立了以能量效率为优化目标,以主轴转速、进给速度、切削深度以及切削宽度为优化变量的一种数控铣削加工参数优化模型,基于遗传算法采用python语言编程对上述模型进行了求解,得出优化后的加工参数,提高了加工中心能量效率。最后在Unity 3D平台中调用仿真分析模型,开发了用户交互界面,通过获取实时加工参数并对其进行优化,给出优化建议。经过实际运行,能够实现实时数据驱动虚拟模型和数控铣削加工参数优化两种功能。