随着科学技术的发展,微细加工在生物医学、航空航天、光学、电子和模具等高科技行业占据着越来越重要的地位。微细铣削机床作为微细加工载体,其控制精度对工件的加工质量有着极为重要的影响。另一方面,数字孪生技术则能够通过物理实体参数和各类传感器的数据构建物理实体与相应的虚拟模型之间的联系,优化产品的生命周期,极大地提高了产品的智能化。面向微细铣削加工的数字孪生技术,本课题首先对微细铣削机床的控制系统进行了研究,建立了微细机床的硬件和软件系统。使用C++编程语言开发了微细铣削机床的控制软件。同时,为了实现机床的稳定控制,对机床的伺服系统进行了研究,构建了机床控制系统的数学模型。论文对控制系统进行了仿真,并对PID参数进行了整定,利用运动控制卡的检测模块对机床运行稳定性进行了验证。其次,论文对微细铣削机床的数字孪生模型以及数字孪生的应用技术进行了研究。利用三维图形引擎技术,建立了微细铣削机床的数字孪生模型。微细铣削机床的数字孪生模型能够读取运动控制卡传输的位移数据,实现了物理实体机床的虚实联动以及对机床的实时监控。另一方面,所开发的数字孪生系统能够通过读取控制指令,完成了离线仿真。同时,在微细铣削数字孪生环境中,开发了刀具碰撞检测系统,为微细铣削机床的碰撞检测方法提供了新思路。最后,基于微细铣削的数字孪生环境,设计并完成了微细铣削的正交实验。微细加工实验以切削深度、进给速度和主轴转速为主要实验因素,探究了工艺参数对工件加工时切削力和加工后表面粗糙度的影响。并且,对微细铣削的工艺参数进行了优化。在此基础上,提出了基于数字孪生技术的微细铣削表面粗糙度预测模型。该模型以机器学习的回归算法为载体,以工件加工时的径向切削力为输入。预测模型能够载入新的加工数据对预测模型的数据进行更新,保证了工件表面粗糙度的准确预测。本文建立了微细铣削机床的数字孪生模型,实现了微细铣削机床与其孪生体的实时数据联动,并提出了基于数字孪生的表面粗糙度预测模型,为数字孪生技术在微细铣削机床上的应用提供了借鉴和参考。