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龍圖騰網獲悉山東大學申請的專利基于深度強化學習的切削加工工藝參數優化方法及系統獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120215452B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-19發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202510694140.1，技術領域涉及：G05B19/418；該發明授權基于深度強化學習的切削加工工藝參數優化方法及系統是由馬賽;徐晟博;朱鵬;王政;朱洪濤;鄒斌;姚鵬;黃傳真設計研發完成，并于2025-05-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本基于深度強化學習的切削加工工藝參數優化方法及系統在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于深度強化學習的切削加工工藝參數優化方法及系統，涉及智能制造技術領域，包括：面向多工步的切削加工任務，構建工藝參數與工藝指標之間的關系模型；基于關系模型構建切削加工環境，獲取當前環境下的加工狀態，并將工藝參數優化問題形式化為馬爾可夫決策過程；在馬爾可夫決策過程中，采用改進的軟決策?評價算法作為工藝參數優化器，生成工藝智能體，經訓練輸出多工步的最優工藝參數組合；其中，改進的軟決策?評價算法為：在Critic模塊和Actor模塊中引入神經網絡；根據工藝智能體輸出的最優工步數和工藝參數組合，執行實際切削加工任務。本發明能夠提升工藝參數優化性能，提高零件加工質量。

本發明授權基于深度強化學習的切削加工工藝參數優化方法及系統在權利要求書中公布了：1.一種基于深度強化學習的切削加工工藝參數優化方法，其特征在于，包括： 面向多工步的切削加工任務，構建工藝參數與工藝指標之間的關系模型； 基于關系模型構建切削加工環境，獲取當前環境下的加工狀態，并將工藝參數優化問題形式化為馬爾可夫決策過程；其中，工藝參數優化問題的決策變量包括各道工步的工藝參數組合和工步數，工步數為m道粗加工和最后一道精加工工步之和； 在馬爾可夫決策過程中，采用改進的軟決策-評價算法作為工藝參數優化器，生成工藝智能體，經訓練輸出多工步的最優工藝參數組合；其中，改進的軟決策-評價算法為：在Critic模塊和Actor模塊中引入神經網絡，通過對神經網絡進行參數化建模與訓練，分別學習不同加工狀態下各工藝參數對優化加工目標的非線性影響以及不同加工狀態對應的最優動作分布； 所述Critic模塊用于評估不同加工狀態下特定工藝參數組合對最終加工目標的影響，即加工決策價值； 所述Critic模塊通過神經網絡進行參數化建模，輸入向量為當前工步的加工狀態與動作，該動作即為工藝參數組合，輸出值為加工決策價值； 其中，Critic模塊采用雙Critic網絡機制，即構建兩個Critic網絡，并取兩者最小值作為價值估計值；Critic網絡由KAN層和能量更新層構成，KAN層通過構建可學習的非線性函數，用于估計不同加工狀態下各工藝參數對優化加工目標的非線性影響，能量更新層用于捕捉加工狀態和工藝參數中的局部有效特征； 所述Actor模塊用于根據Critic模塊的評估結果，學習最優的動作即工藝參數組合并執行切削動作； 所述Actor模塊包含一個神經網絡，由KAN層和能量更新層構成，Actor模塊的輸入向量為當前工步的加工狀態，輸出向量為工藝參數組合對應動作的分布；其中，將Actor網絡輸出的動作分布作為初始分布，并從中采樣一組動作粒子，基于更新規則，粒子經過多次迭代更新后，得到最終動作，即切削所需的工藝參數組合； 根據工藝智能體輸出的最優工步數和工藝參數組合，執行實際切削加工任務。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人山東大學，其通訊地址為：250000 山東省濟南市歷下區經十路17923號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。