1.一种电弧增材工艺智能设计的知识图谱构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种电弧增材工艺智能设计的知识图谱构建方法，其特征在于：所述步骤s1中，电弧增材工艺设计知识的特征参数包括但不限于：产品模型特征、设备参数特征、工艺参数特征、缺陷特征、路径规划经验、工艺参数设计经验，完成知识图谱的本体框架模型的构建。
3.根据权利要求2所述的一种电弧增材工艺智能设计的知识图谱构建方法，其特征在于：所述步骤s2中，数据的预处理是对获取的工艺知识进行人工清洗，包括但不限于删除重复数据、修改错别字、对描述不清知识进行补充，并基于弧增材工艺设计知识的特征参数对清洗的知识进行数据标注，获得电弧增材工艺知识实体识别语料集。
4.根据权利要求3所述的一种电弧增材工艺智能设计的知识图谱构建方法，其特征在于：所述步骤s3中的领域词汇包括但不限于材料类：2319铝合金、5a06铝合金、镍钛金属；路径规划类：轮廓摆动、线性扫描填充；热处理类：固溶时效、真空退火、去应力退火；产品实体类：电池盒、油箱壳体；最终生成面向电弧增材工艺智能设计领域词典集，引入该词典集对语料集进行分词，将分词结果基于skip-gran跳字模型训练，获得专用于电弧增材工艺智能设计的词向量空间。
5.根据权利要求1所述的一种电弧增材工艺智能设计的知识图谱构建方法，其特征在于，所述步骤s4包括以下分步骤：
6.根据权利要求5所述的一种电弧增材工艺智能设计的知识图谱构建方法，其特征在于：所述步骤s41中，输入的文本采用了roberta与电弧增材词向量空间同时计算词向量表示的方法，且roberta模型基于注意力机制根据识别结果的优劣，进行参数的优化迭代；步骤s42中，由roberta与电弧增材词向量空间分别输出的词向量表示，在向量的融合过程中，基于ga优化算法，对向量融合的权重分配进行动态优化；步骤s43中，roberta模型基于输入文本的句向量表示，输出了输入的工艺知识文本的分类效果，用于分辨该条知识属于哪一种电弧增材案例，如所述但不限于“电池盒”或“舱体”的案例名称；步骤s44中，所述bigru-mha-crf进行识电弧增材知识命名实体识别任务，对roberta与词向量空间融合生成的输出与bigru的输入进行对接，并采用多头注意力mha提升bigru的识别能力，并输出每个标签的分数，基于crf层对预测标签进行最终约束，确保标注实体的有效性。
7.根据权利要求1所述的一种电弧增材工艺智能设计的知识图谱构建方法，其特征在于：所述步骤s5中，按照步骤s43的文本分类结果，将获取的三元组知识实体类别与本体层类别映射入步骤s3中的词向量空间，进行相似度计算与知识融合，最终完成电弧增材工艺智能设计领域知识图谱的构建。
8.根据权利要求1所述的一种电弧增材工艺智能设计的知识图谱构建方法，其特征在于：所述步骤s5中按照对应的工艺参数实体进行融合，形成电弧增材工艺智能设计的知识图谱，工艺实体融合过程中，均在电弧增材向量空间中完成相似度的计算，公式如：
9.根据权利要求1所述的一种电弧增材工艺智能设计的知识图谱构建方法，其特征在于：所述步骤s6中实现对电弧增材工艺智能设计的知识服务，针对电弧增材工艺设计过程中遇到的问题，采用基于知识图谱的知识问答形式，通过工艺设计人员对问答系统提出问题，通过语义解析完成对系统的理解，将其转换为图数据的查询语句，进入电弧增材知识库，完成对应工艺知识问题的解答。