基于动态加工特征的复杂零件轮廓自适应精加工方法

摘要

本发明公开了一种基于动态加工特征的复杂零件轮廓自适应精加工方法，首先对基于动态特征的多层次结构化工艺数据，采用深度学习方法提取隐含于工艺数据中的不同工艺情境与切削层之间的映射模式。其次根据提取的映射模式预测子加工区域的切削层，并通过子加工区域切削层的自适应调整，判定子加工区域之间的可合并性。最后对具有相同切削层的不同子加工区域采用遗传算法计算优化的加工路径，从而构建子加工区域之间能够反映工艺设计意图的工艺情境合并关系，实现动态特征的识别。本发明能够有效构建子加工区域之间在不同工艺情境下的优化合并关系，提高数控加工效率，从而支持模型引导与数据驱动的自适应数控工艺设计方法。