0 引言

数控五轴加工技术作为高端装备制造领域的核心技术，是新工科背景下机械类专业人才需掌握的关键技能。由于数控五轴加工设备造价昂贵、操作复杂，因此在教学实践中往往通过五轴数控加工仿真实验课程开展教学 [1]。目前，这类课程虽已引入 VERICUT 软件开展仿真教学，但受限于短周期实训的原因，传统 “理论速讲 + 有限仿真” 模式难以满足智能制造对复合型人才的培养需求，亟须借助人工智能技术来解决现有实验教学中的问题 [2-3]。

随着智能教育技术的发展，大模型为短周期实践教学改革提供了新路径。其中，DeepSeek 大模型通过超 200 万篇数控领域文献与超 10 万条工艺案例的预训练，能够实现专业术语的高准确率识别，可与 VERICUT 实现技术融合，为短周期内的伴随式辅导提供了可能 [4]。然而，现有研究在将大模型或仿真软件应用于数控教学时，普遍存在 “人工智能技术与仿真工具脱节、案例与工程实际脱节、短周期内教学数据未形成闭环” 等问题，未能充分发挥技术协同优势 [5-6]。

基于此，以新工科人才培养需求为导向，聚焦金工实习五轴数控加工仿真实验课程的短周期特点，构建 DeepSeek 与 VERICUT 深度融合的教学系统，设计 “三段式” 教学流程，开发工程化教学内容，通过对照实验以验证改革效果，旨在为数控类实验课程智能化改革提供实践参考。

1 课程现状与教学架构设计

为精准定位五轴数控加工仿真实验课程的瓶颈并找到破局路径，首先系统拆解当前教学面临的核心挑战，再深入解析 DeepSeek 与 VERICUT 两大关键技术的适配特性，最终构建二者深度融合的教学系统架构，为后续课程改革设计提供技术支撑与逻辑依据 [7]。

1.1 教学现状分析

当前金工实习中的五轴数控加工仿真实验课程，需在有限时间内同步达成 “技术认知、操作掌握、工程适配”3 大教学目标，却面临以下系统性问题，严重制约实训质量与人才培养效果：(1) 课程周期短，有效训练时间不足。五轴数控加工仿真实验课程周期通常仅为 1~2d，扣除必要的理论讲解与演示环节，学生实际在 VERICUT 环境中的有效操作时长普遍不足 6h，远低于复杂曲面加工技能习得所需的 12h 以上系统练习量。学习节奏高度压缩，导致学生难以完成从基础认知到熟练操作的完整技能内化过程。(2) 硬件资源紧缺，仿真与实操衔接不畅。受经费与场地制约，高校五轴数控加工中心人均可支配时间极为有限，学生缺乏在真实设备上进行验证与重复训练的机会。关键技能如 “回转轴干涉规避”“刀具路径优化” 等无法通过虚实结合的方式充分掌握，导致仿真训练与真实加工之间存在明显体验与能力断层 [8]。(3) 教学反馈滞后，难以支持学习过程即时调整。在传统教学组织模式下，一名教师需同时指导 20~30 名学生，对学生操作中出现的刀具碰撞、过切等典型问题的平均反馈时间超过 30min，且反馈多为结果性修正，缺乏对错误原因与调整策略的即时解析 [9]。这种滞后、表层的反馈机制无法适应短周期实训 “即时诊断 — 快速优化” 的学习节奏，也阻碍了学生系统性工艺问题分析与解决能力的形成。(4) 教学内容与工程实际脱节，产业契合度低。现有实训案例多以简单标准件 (如立方体、阶梯轴) 为主，加工精度要求 (如 (R_{a} ≤3.2 mu m)) 与真实产业需求存在显著差距。相比之下，航空航天、新能源汽车等领域对复杂零件 (如涡轮叶片) 的精度要求常达 IT7 级、(R_{a} ≤1.6 mu m)，且工艺设计需紧密结合材料特性与服役条件。教学内容的 “低精度、简单化” 特征，导致学生难以在有限时间内建立与行业接轨的工程认知与实践基础，加剧了人才培养与产业需求之间的结构性错位 [10]。

1.2 关键技术解析

针对当前五轴数控加工仿真实验教学所面临的现实瓶颈，构建以 DeepSeek 大模型为智能核心、以 VERICUT 为高保真仿真载体的双驱动教学系统。DeepSeek 与 VERICUT 的深度融合，旨在系统性应对课程周期短、资源受限、反馈滞后及工程脱节等挑战。

DeepSeek 大模型是智能教学的核心载体，其专业适配性与功能延展性为解决教学痛点提供关键支撑，可与五轴数控加工仿真深度融合，为 “AI 导师 + 虚拟仿真” 模式落地奠定基础 [11]。其核心能力体现在 3 个方面：①即时知识问答与工艺指导，针对 “回转轴干涉规避策略”“刀具参数优选依据” 等专业问题，可提供准确率显著高于通用模型 (如 GPT-3.5) 的即时解答与参数推荐，极大缩短学生独立检索与方案制定的时间，缓解课程周期压缩带来的认知负荷；②操作过程实时分析与学情识别，实时分析学生在 VERICUT 中的操作序列、错误分布与仿真时长，快速定位共性学习瓶颈；③自适应学习路径推荐，基于对 “数控工艺、仿真操作、错误类型” 关联关系的理解，为学生在短周期内规划紧凑的训练序列，并在频繁出现特定错误 (如过切) 时推送针对性排查与优化方案。上述 3 大能力形成协同效应，精准弥补了传统教学中即时反馈、学情分析滞后的短板。

VERICUT 软件作为高精度加工仿真主流平台，其功能与教学需求高度契合，是连接理论知识与工程实践的关键桥梁。其在教学中的核心价值突出表现为：①高保真虚拟加工中心环境构建，可快速调用与真实五轴加工中心 (如 GMI-W200) 一致的虚拟模型，支持学生完成加工中心结构认知、坐标系设定、刀具装配等全流程操作，大幅降低对实体设备的依赖与操作风险；②高精度切削过程仿真，支持复杂曲面零件材料去除过程的全流程动态模拟，实时反馈切削参数对加工效果的影响，助力学生直观理解数控加工工艺规律；③精准碰撞与过切检测，其检测精度可达 0.1μm，并能自动生成包含错误位置与原因的详细报告，这为 DeepSeek 进行精准诊断与反馈提供了结构化的数据基础 [12]。这些功能共同创造了一个高度拟真、可重复试错的实践场景，弥补实体训练中硬件资源紧缺、试错成本高的不足，也为与 DeepSeek 协同奠定数据交互基础。

DeepSeek 大模型与 VERICUT 软件的交互融合，实现了智能辅导与虚拟仿真的功能互补，推动教学模式从 “标准化传授” 向 “个性化培养” 转变，契合了新工科人才培养需求 [13]。在教学场景中，融合系统可创设涡轮叶片等复杂曲面零件的工程情境，学生通过 AI 交互获取工艺指导方案，在 VERICUT 中仿真试错，构建完整工艺知识体系。表 1 呈现了上述技术工具在五轴数控加工仿真教学中的定位与功能差异。

表 1 五轴数控加工仿真教学相关工具信息对比

表格

1.3 教学系统架构设计

基于模块化设计思想，DeepSeek+VERICUT 教学系统采用 “三层架构”(见图 1)，各层功能独立且协同适配教学需求。

DeepSeek+VERICUT三层教学系统架构图

图 1 DeepSeek+VERICUT 教学系统架构(1) 数据层。作为系统的感知基础，负责整合与存储多源教学数据：VERICUT 仿真数据 (操作日志，错误报告，加工结果)、DeepSeek 交互数据 (学生提问，AI 反馈，加工路径) 以及结构化教学资源数据 (课件，案例库，工艺参数)，实现全过程、多模态数据的实时采集与融合，为破解 “反馈滞后” 问题提供精准、连续的数据基础。(2) 算法层。作为系统的智能核心，依托 DeepSeek 大模型的推理与生成能力，对数据层信息进行处理与决策：用于统计与分析操作行为的实时统计算法、用于识别共性学习难点的聚类分析算法以及用于规划个体学习路径的知识图谱算法，通过动态生成个性化学习序列与实时诊断建议，直接应对 “课程周期短” 的挑战，驱动高效率的适应性学习。(3) 应用层。作为系统与师生交互的界面，体现了 DeepSeek 与 VERICUT 的功能融合。学生端集成 VERICUT 仿真界面与 DeepSeek 智能对话窗口，支持在高保真工程案例 (如涡轮叶片) 中开展 “规划 — 仿真 — 优化” 的闭环实训。教师端则提供集成的数据看板与管理工具，支持学情监控与任务调配。该层通过创设任务驱动、虚实融合的工程实践环境，有效弥合了教学内容与产业需求之间的断层。

系统的核心是打通 DeepSeek 与 VERICUT 的技术融合，实现双向数据交互，具体接口与流转机制如下：一是自然语言交互，DeepSeek 提供交互窗口，学生在 VERICUT 界面的 “AI 导师” 窗口输入问题后，系统基于 VERICUT 实时数据生成针对性回答；二是指令输出，DeepSeek 可生成 VERICUT 的优化操作指令 (如 “修改刀具半径补偿值为 0.1mm”)，通过交互窗口指导学生进行调整操作，实现 “问答 — 指令 — 操作” 的无缝衔接，减少操作冗余；三是教学管理界面集成，通过 Python 脚本开发 VERICUT 数据采集插件，将学生操作的过程数据 (如仿真时长、错误次数、任务完成情况等) 实时传输至教师端的管理界面，便于教师更全面掌握学生动态 [14]。

为保障交互稳定适配，工具接口与二次开发采用标准化、轻量化方案：在接口选型上，DeepSeek 侧调用官方 WebSocketAPI，经 APIKey 验证后以 JSON 格式传讯，VERICUT 侧依托原生 OPENAPI 及 Model Interface 模块，收发结构化指令与标准化数据；在对接交互上，通过 Python 编写中间适配层，解析 DeepSeek 的自然语言指令并转化为 VERICUT 可识别的 API 调用参数，同时将 VERICUT 的仿真结果格式化后回传，快速搭建 “提问 — 解析 — 仿真 — 反馈” 的教学闭环。

2 DeepSeek 赋能的数控虚拟仿真教学设计

以 “AI 导师 + 虚拟仿真” 双驱动赋能五轴数控加工仿真实验教学为导向，从教学目标重构、流程设计、内容开发等 3 个维度，具体落地 AI 与仿真融合的教学方案，确保课程改革既贴合新工科人才培养需求，又能解决短周期实训的现实痛点 [15]。

2.1 课程教学目标重构

结合人才培养需求与智能技术特点，本文将五轴数控加工仿真课程的教学目标重构为 “知识 — 能力 — 素养”3 个方面 (见图 2)。知识目标为：掌握五轴加工工艺原理 (如回转轴运动规律，复杂曲面加工策略)、VERICUT 仿真操作流程 (如模板调用，路径生成，碰撞检测)、DeepSeek 智能工具应用方法。能力目标为：具备复杂曲面零件的 VERICUT 仿真能力、基于 DeepSeek 的工艺优化能力、工程问题 (如碰撞，过切) 的解决能力。素养目标为：具备智能制造背景下的高效学习意识、智能工具应用习惯、工程规范认知。整个教学目标中，知识是基础，能力是核心，素养是升华，三者通过 “AI + 仿真” 的教学活动有机融合 [16]。

课程目标三维体系图

图 2 课程目标三维体系图

2.2 “三段式” 教学流程设计

为实现 “理论、仿真、实践” 之间的深度衔接，结合 DeepSeek 智能辅导与 VERICUT 仿真优势，设计 “课前 — 课中 — 课后” 三段式教学流程 (见图 3)，构建闭环学习体系，既解决传统教学预习针对性不足、课中指导不均、课后巩固薄弱的问题，又契合对人才 “自主学习、实践应用、知识内化” 能力的培养要求 [17]。

三段式教学流程示意图

图 3 三段式教学流程课前聚焦 “课程预习与工艺规划”，依托 DeepSeek 打破传统预习 “被动阅读” 局限。教师通过系统发布预习包 (含模型、学习目标)，学生在 AI 辅助下完成 2 项核心任务：一是快速认知。通过提问 “五轴加工核心难点”“VERICUT 操作关键步骤”，快速获取 “回转轴基础原理”“仿真模板调用” 等学习资源。二是任务拆解。基于加工模型进行工艺规划并制定方案，AI 推送工艺建议并提示过切风险。学生上传方案后，教师通过预习数据调整课堂重点，实现 “以学定教”。

课中以 “AI 与仿真协同训练” 为核心，依托数据交互打造个性化实践场景。课堂以 VERICUT 操作为主线，DeepSeek 全程辅导：仿真建模时提示 “回转轴运动范围” 等要点；路径仿真若出现错误，VERICUT 生成日志，AI 解析原因并提供修改方案；仿真成功后，AI 提出效率优化建议。教师仅需重点辅导少数困难学生，大幅提升指导效率 [18]。

课后围绕 “智能批改与知识内化”，通过 DeepSeek 强化知识理解与工程应用能力。学生完成 “仿真作业” 后，AI 从 3 方面辅助教学：一是智能分析方案并评分；二是知识复盘生成个人报告，明确学习薄弱点；三是 DeepSeek 统一解答共性问题，助力自主巩固。

2.3 工程化教学内容开发

为解决传统教学案例与工程实际脱节的问题，以航空涡轮叶片为核心教学载体，围绕 “模型解析 — 工艺规划 — 仿真验证 — 方案优化” 开发完整教学内容，对接企业真实加工场景 [19]。

2.3.1 案例背景与模型解析

涡轮叶片作为航空发动机核心部件，型面为多自由曲面、圆角结构复杂，加工公差 ±0.02mm，表面粗糙度 (R_{a} ≤1.6 mu m)，长期服役温度 1200℃以上，是适配短周期五轴仿真实训的典型零件。教学预习阶段依托 DeepSeek 完成工程认知、模型尺寸、公差标准学习 (见图 4)。

涡轮叶片预习任务逻辑图

图 4 工程化教学预习概括图

2.3.2 工艺规划与 DeepSeek 辅助

工艺规划阶段，DeepSeek 提供全套工艺支撑：刀具推荐 Φ3 硬质合金球头铣刀，刀尖圆弧 R0.5；粗加工参数 n=6000r/min，vf=800mm/min，ap=0.5mm；精加工 n=10000r/min，vf=500mm/min，ap=0.1mm；加工策略采用分叶分层铣削，路径重叠率 50%，坐标系原点设定叶片顶面圆心，完整加工路径见图 5。

涡轮叶片分序加工路径图

图 5 依托 DeepSeek 辅助的涡轮叶片加工路径规划

2.3.3 仿真验证与错误诊断

仿真环节调用 GMI-W200 虚拟加工中心，完成装夹、坐标系设定、刀路仿真；VERICUT 自动检测碰撞、过切并生成日志，DeepSeek 读取日志完成故障定位与优化方案推送。典型叶片顶部过切诊断界面见图 6。

VERICUT+DeepSeek错误诊断界面

图 6 DeepSeek 根据错误诊断并给出解决方案

2.3.4 方案优化与工程评价

初始仿真总时长 25min12s，(R_{a}=1.0 mu m)；经 AI 优化，精加工进给提升至 600mm/min，加工时长缩短至 21min03s，同时提供刀具成本优化方案，单件刀具成本下降 66.75%。系统自动生成加工效率、加工质量、生产成本三维工程评价报告，形成完整教学闭环。

3 教学实践与效果验证

3.1 实践过程与数据采集

选取某高校 2024 级机械类 120 名学生，均分实验班 60 人、对照班 60 人，实训周期均 1 天；实验班采用 DeepSeek+VERICUT 模式，对照班仅传统 VERICUT 授课，授课教师、实训案例完全统一。设置初训、中期、终训三次测评，同步采集仿真时长、反馈耗时、错误频次、方案合格率、测试分数全过程数据。

3.2 实践结果分析

3.2.1 量化结果对比

1. 仿真效率：实验班平均 48min 完成叶片仿真，对照班 83min，效率提升 42.5%；AI 平均反馈 45s，传统教师反馈超 28min；实验班每小时仿真错误 1.1 次，对照班 3.5 次。2. 方案合格率：实验班 91.7%(55/60)，对照班 56.7%(34/60)，合格率提升 35%。3. 测试成绩：初训两班平均分无显著差异；中期实验班 79.8 分、对照班 73.5 分；终训实验班 89.2 分，对照班 53.8 分，短期学习提升差距显著。

3.2.2 质性结果反馈

实训观察：实验班 85% 学生可自主完成任务，对照班仅 50%；企业工艺评审实验班方案平均分 89，对照班 65；学生反馈 AI 即时答疑、工业叶片案例贴合企业真实需求。

4 结语

本文针对金工实习五轴数控仿真课程周期短、反馈滞后、产教脱节痛点，构建 “AI 导师 + 虚拟仿真” 双驱动教学模式，得到结论：(1) 融合 DeepSeek 与 VERICUT 实现全流程智能伴随辅导，大幅缩短试错时长，提升实训效率；(2) 搭建三层数据交互架构，形成操作 - 错误 - 诊断 - 优化闭环，显著提升复杂零件加工方案合格率；(3) 以航空涡轮叶片为工程载体，构建标准化实训流程，缩小教学与产业需求鸿沟，为新工科数控仿真课程改革提供可复制实践方案。