在多品种小批量生产制造车间中,针对特定场景所建立的数字孪生模型,由于缺乏工况变化的自适应能力,导致加工质量预测精度不足.对此,提出一种数字孪生模型自适应迁移方法.通过搭建可迁移的数字孪生模型,实现机理和算法模型融合的加工质量在线预测;提出数字孪生模型迁移流程和迁移策略,基于特征数据分析计算,选择待迁移的源模型;同时,结合迁移学习理论实现简单和复杂变工况下的数字孪生模型迁移.以钻削加工为例,搭建钻削实验平台并对数字孪生模型迁移的可行性进行验证.研究结果表明,变化工况下,迁移后模型仍能保持预测误差低于1.5%.该方法为提高数字孪生模型自适应能力提供了新的思路.