整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型制造技术

本发明专利技术公开了一种整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型，所述整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型包括：基于加工工艺输入输出参数的智能预测模型、基于多目标函数的工艺参数优化智能决策模型和基于单因素影响规律的工艺参数智能反馈调节模型。根据本发明专利技术的整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型可以智能决策出有效可靠的核心工艺参数组合，提供给CAM，有利于降低整体叶轮铣削加工的生产周期，提高加工效率，降低生产成本。

Self-learning intelligent decision-making model of integral impeller milling process parameters

【技术实现步骤摘要】
整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型
本专利技术涉及智能制造
，尤其是涉及一种整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型。
技术介绍
在相关技术中，整体叶轮铣削加工的过程存在CAM(ComputerAidedManufacturing计算机辅助制造)所需工艺参数组合依旧根据工艺人员经验来进行选择、产品最终加工误差大、成品次品率高等问题，进而导致生产周期过长，生产成本过高。因此，上述技术存在改进空间。
技术实现思路
本专利技术旨在至少解决现有技术中存在的技术问题之一。为此，本专利技术的一个目的在于提出一种整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型，所述整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型有利于提高整体叶轮铣削加工的效率，降低生产成本。根据本专利技术实施例的整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型包括：基于加工工艺输入输出参数的智能预测模型、基于多目标函数的工艺参数优化智能决策模型和基于单因素影响规律的工艺参数智能反馈调节模型。根据本专利技术的整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型有利于提本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型，其特征在于，包括：/n基于加工工艺输入输出参数的智能预测模型；/n基于多目标函数的工艺参数优化智能决策模型；/n基于单因素影响规律的工艺参数智能反馈调节模型。/n

【技术特征摘要】
1.一种整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型，其特征在于，包括：
基于加工工艺输入输出参数的智能预测模型；
基于多目标函数的工艺参数优化智能决策模型；
基于单因素影响规律的工艺参数智能反馈调节模型。


2.根据权利要求1所述的整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型，其特征在于，所述基于加工工艺输入输出参数的智能预测模型包括输入参数和输出参数。


3.根据权利要求2所述的整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型，其特征在于，所述输入参数包括第一主轴转速、切削速度、第一轴向切深量和第一径向切深量，所述输出参数包括第一加工变形量和第一振动值。


4.根据权利要求1所述的整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型，其特征在于，所述基于多目标函数的工艺参数优化智能决策模型包括约束条件和目标函数。


5.根据权利要求4所述的整体叶轮铣削加工工艺参数自学习智能决策模型，其特征在于，所述约束条件包括系统工艺参数约束和预测工艺参数约束，所述目标函数包括加工时间和加工成本。


6.根据权利要求5所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：燕江依，刘树杰，赵彤，叶佩青，张辉，
申请(专利权)人：清华大学，
类型：发明
国别省市：北京;11