【技术实现步骤摘要】
本申请涉及人工智能，尤其涉及一种机床结构优化方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品。
技术介绍
1、传统的数控机床传动系统结构优化设计主要通过建立数学和物理模型，并借助于相应的仿真软件，在明确系统的构成组件的基础上，通过解析各个组件的运动、力学和电气特性，以微分方程、积分方程或代数方程的形式表示，接着基于数值求解方法如有限元法或多目标启发式算法如遗传算法来求解优化模型，得到优化后的设计方案。
2、然而，数控机床的传动系统通常具有复杂的物理结构，包括各种齿轮、皮带、蜗杆等组件，这使得建立准确而全面的物理模型变得复杂，复杂性可能导致基于物理模型的方法计算负担加重，建模过程繁琐。
技术实现思路
1、本申请的主要目的在于提供一种机床结构优化方法、装置、设备、存储介质及计算机程序产品，旨在解决当前由于机床结构复杂度而加重物理模型计算负担的技术问题。
2、为实现上述目的，本申请提供一种机床结构优化方法，所述机床结构优化方法包括以下步骤：
3、获取目标机床的结构参...
【技术保护点】
1.一种机床结构优化方法，其特征在于，所述机床结构优化方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的机床结构优化方法，其特征在于，所述根据所述结构参数和所述优化指标，通过预设的结构优化模型，对所述结构参数进行预测优化，得到预测结果的步骤之前，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的机床结构优化方法，其特征在于，所述根据所述状态、所述行动、所述奖励函数和预设折扣因子，对预设的结构优化用强化学习框架进行循环学习训练，得到强化学习策略的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的机床结构优化方法，其特征在于，所述根据所述状态、所述行动、所述奖励函数和...
【技术特征摘要】
1.一种机床结构优化方法，其特征在于，所述机床结构优化方法包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的机床结构优化方法，其特征在于，所述根据所述结构参数和所述优化指标，通过预设的结构优化模型，对所述结构参数进行预测优化，得到预测结果的步骤之前，所述方法还包括：
3.如权利要求2所述的机床结构优化方法，其特征在于，所述根据所述状态、所述行动、所述奖励函数和预设折扣因子，对预设的结构优化用强化学习框架进行循环学习训练，得到强化学习策略的步骤，包括：
4.如权利要求3所述的机床结构优化方法，其特征在于，所述根据所述状态、所述行动、所述奖励函数和预设折扣因子，对部署在各测试平台的本地模型进行循环学习训练的步骤，包括：
5.如权利要求2所述的机床结构优化方法，其特征在于，所述根据所述强化学习策略对应参数、所述结构参数样本和所述结构参数样本对应的参数样本标签，对待训练模型进行迭代训练，得到结构优化模型的步...
【专利技术属性】
技术研发人员：肖溱鸽，杨之乐，吴新宇，郭媛君，顾鋆涛，
申请(专利权)人：中国科学院深圳先进技术研究院，
类型：发明
国别省市：
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