基于动态聚类与超参数优化的多目标磨削决策方法及系统
申请号:CN202510905609
申请日期:2025-07-02
公开号:CN120408251B
公开日期:2025-09-09
类型:发明专利
摘要
本发明公开基于动态聚类与超参数优化的多目标磨削决策方法及系统,涉及磨削加工工艺参数优化领域,获取磨削工艺的输入特征数据,得到规范化特征集;基于规范化特征集,构建多目标预测模型;多目标预测模型包括回归模型和分类模型,通过动态聚类与目标优先调整的装袋法训练回归模型;通过协进化算法与贝叶斯优化协同调整多目标预测模型的超参数,生成优化的多目标预测模型;将待优化的磨削工艺参数范围输入至优化的多目标预测模型,预测多目标性能指标,通过综合评分选择最优工艺参数组合。通过动态K‑Means聚类、目标优先调整及协同进化算法的协同机制,显著提升超薄片磨削工艺的加工精度、稳定性和效率。
技术关键词
决策方法
磨削工艺
预测误差
动态
参数
协同进化算法
聚类算法
平面度
决策系统
数据获取模块
超薄片
应力
处理器
计算机设备
可读存储介质
存储器