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摘要
本发明公开了一种多加工特征薄板零件质量预测与工艺参数优化方法,解决了零件加工特征的多质量目标预测和工艺参数优化的问题,实现步骤包括：采集及整理数据集；对整理的数据进行预处理；数据的特征重要度排序；将相关性分析数据集划分为训练集和测试集；用机器学习算法构建多目标预测模型；用遗传算法构建工艺参数优化模型,完成加工零件的工艺参数优化。本发明用机器学习方法对加工特征进行多质量目标预测,用改进的遗传算法对工艺参数进行优化,得到最优的工艺参数。整个方案严谨,完整,预测精度高,参数优化效果好,用于工艺参数和刀具参数的自适应推荐,有效提升加工质量。
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