一种基于深度学习的数控加工路径优化方法
技术特征：
1.一种基于深度学习的数控加工路径优化方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种基于深度学习的数控加工路径优化方法，其特征在于，所述s1包括以下步骤：
3.根据权利要求2所述的一种基于深度学习的数控加工路径优化方法，其特征在于，所述s3包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的一种基于深度学习的数控加工路径优化方法，其特征在于，所述s4包括以下步骤：
5.根据权利要求4所述的一种基于深度学习的数控加工路径优化方法，其特征在于，所述最优的加工路径根据最优路径模式预测结果生成，最优的加工路径popt(t)表示为：
6.根据权利要求5所述的一种基于深度学习的数控加工路径优化方法，其特征在于，所述s6包括以下步骤：
技术总结
本发明公开了一种基于深度学习的数控加工路径优化方法，包括S1、从数控机床的操作中自动收集历史加工数据集；S2、对所述历史加工数据集进行预处理；S3、基于预处理后的历史加工数据集，使用深度学习算法训练神经网络模型；S4、根据实际加工任务材料类型和加工要求的输入参数，输入到训练好的深度学习模型中；S5、通过深度学习模型，生成最优的加工路径；S6、对生成的加工路径进行仿真验证；S7、在加工过程中实时监控加工状态；S8、根据实时监控的反馈数据，动态调整优化深度学习模型；S9、将优化后的加工路径上传至数控机床并执行加工任务。本发明能够显著提高加工效率和路径精度，避免了传统方法中因规则设定和经验不足导致的误差。
技术研发人员：马鑫,余均,高广慧,林梅,李慧
受保护的技术使用者：河南工业贸易职业学院
技术研发日：
技术公布日：2024/11/14
文档序号 :
【 40001749 】
技术研发人员：马鑫,余均,高广慧,林梅,李慧
技术所有人：河南工业贸易职业学院
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除
技术研发人员：马鑫,余均,高广慧,林梅,李慧
技术所有人：河南工业贸易职业学院
备 注：该技术已申请专利，仅供学习研究，如用于商业用途，请联系技术所有人。
声 明 ：此信息收集于网络，如果你是此专利的发明人不想本网站收录此信息请联系我们，我们会在第一时间删除