主轴系统结构优化方法、装置、设备及存储介质与流程

文档序号:36335544发布日期:2023-12-13 03:59阅读:来源:国知局

技术特征:

1.一种主轴系统结构优化方法,其特征在于,包括:

2.根据权利要求1所述的主轴系统结构优化方法,其特征在于,所述目标机床的主轴系统轻量化设计数据包括部件图纸、部件的结构参数数值以及部件之间的连接关系;所述基于目标机床的主轴系统轻量化设计数据生成主轴系统结构图,包括:

3.根据权利要求2所述的主轴系统结构优化方法,其特征在于,所述图像特征提取模型的训练过程包括:

4.根据权利要求3所述的主轴系统结构优化方法,其特征在于,第一样本部件图纸和第二样本部件图纸之间的所述第一相似度基于如下步骤确定:

5.根据权利要求2所述的主轴系统结构优化方法,其特征在于,第一性能指标对应的所述图卷积神经网络模型的训练过程包括:

6.根据权利要求5所述的主轴系统结构优化方法,其特征在于,所述基于所述第一性能指标的样本预测结果得到奖励值,包括:

7.根据权利要求5所述的主轴系统结构优化方法,其特征在于,第二性能指标对应的所述图卷积神经网络模型的训练过程包括:

8.一种主轴系统结构优化装置,其特征在于,包括:

9.一种电子设备,包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序,其特征在于,所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述主轴系统结构优化方法。

10.一种非暂态计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述主轴系统结构优化方法。


技术总结
本发明提供主轴系统结构优化方法、装置、设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,方法包括:基于目标机床的主轴系统轻量化设计数据生成主轴系统结构图;将主轴系统结构图分别输入至模型组中的各个已训练的图卷积神经网络模型中,获取每个图卷积神经网络模型输出的主轴性能预测结果,模型组中的各个图卷积神经网络模型分别对应一个性能指标,图卷积神经网络模型基于强化学习训练得到;基于各个主轴性能预测结果对主轴系统轻量化设计数据进行优化。本发明可以提升主轴系统轻量化设计效率。

技术研发人员:肖溱鸽,谭勇,苏辉南,徐洪健
受保护的技术使用者:上海诺倬力机电科技有限公司
技术研发日:
技术公布日:2024/1/15
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