1.一种基于数字孪生的船用柴油机关重件加工质量预测方法，其特征在于，包括以下步骤：（1）对加工过程中的船用柴油机关重件和加工资源设备进行实时数据采集；

（2）对采集到的实时数据特征进行分类；

（3）依据采集到的实时数据和关重件质量服务平台中的历史数据，创建数字孪生模型体系，数字孪生模型体系包括：数字孪生关重件模型、数字孪生资源模型、数字孪生工艺模型、数字孪生规则模型和数字孪生质量模型，所述的数字孪生规则模型包括质量比对算法和质量预测算法，所述的质量比对算法包括以下步骤：

1）创建船用柴油机关重件加工过程变形量的初始解空间；

2）当船用柴油机关重件加工过程变形量发生变化时产生新解；

3）判断产生的新解是否包括插入、产出和替换在内的编辑操作；

4）若未发生编辑，对质量服务平台中的变形量解空间进行匹配；

5）发生编辑时，通过计算编辑距离，进行相似度匹配；

6）当编辑距离大于0时，将变形量解放入目标函数；

7）将目标函数的解放入调和函数中，并上传至关重件质量服务平台；

8）当编辑距离小于0时，利用数字孪生工艺模型，进行工艺参数和工艺路线优化；

9）通过工艺优化，产生新的变形量解空间，返回步骤3）；

所述的质量预测算法包括以下步骤：

1）采集物理实体的实时数据，创建数字孪生映射模型；

2）利用关重件质量服务平台的历史数据，与采集的实时数据作对比；

3）当关重件工序变形量满足变形量标准时，关重件质量服务平台产生加工参数和工艺参数，虚拟车间根据该参数模拟加工；

4）当关重件变形量不满足标准时，对数字孪生映射模型进行仿真，对关重件工序变形量进行统计，利用质量比对算法进行质量合格比对；

5）当步骤4）中的工序变形量不合格时，对数字孪生工艺模型进行参数更改和数字孪生迭代优化，并返回步骤2）；

6）当步骤4）中的工序变形量合格时，关重件质量服务平台下达指令，指导物理车间进行加工，并将参数数据上传至关重件质量服务平台；

（4）利用智能算法，融合实时采集的物理数据和关重件服务平台中的历史数据，对船用柴油机关重件的加工质量进行初步判定；

（5）对船用柴油机关重件进行动态仿真优化，实现对船用柴油机关重件加工质量的最终预测。

2.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的船用柴油机关重件加工质量预测方法，其特征在于，所述步骤（1）中的实时数据通过传感器、RFID、执行器进行采集。

3.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的船用柴油机关重件加工质量预测方法，其特征在于，所述步骤（1）中的船用柴油机关重件加工实时数据包括：几何尺寸、几何误差、形位误差、形状数据、加工变形量和工件表面质量。

4.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的船用柴油机关重件加工质量预测方法，其特征在于，所述步骤（1）中的加工资源设备实时数据包括：刀具磨损、刀具颤动、加工参数、切削要素、夹具损坏、机床磨损与机床精度偏差。

5.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的船用柴油机关重件加工质量预测方法，其特征在于，所述步骤（2）中的实时数据特征分类包括：推演、融合、过滤、挖掘和迭代。

6.根据权利要求1所述的一种基于数字孪生的船用柴油机关重件加工质量预测方法，其特征在于，所述步骤（5）中的动态仿真优化包括工艺参数和工艺路线优化。