[發明專利]打磨工藝參數組合的確定方法、裝置、電子設備和介質

在審

• 申請號: 202210561504.5
• 申請日: 2022-05-23
• 公開（公告）號: CN114662410A
• 公開（公告）日: 2022-06-24
• 發明（設計）人: 劉守河;謝暉;易建業
• 申請（專利權）人: 季華實驗室
• 主分類號: G06F30/27
• 分類號: G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/14
• 代理公司: 北京開陽星知識產權代理有限公司 11710
• 代理人: 姚金金

本公開實施例提供了一種打磨工藝參數組合的確定方法、裝置、電子設備和介質，涉及模具自動化打磨技術領域。所述方法包括：獲取多個梯度的需求參數；所述需求參數包括：模具表面粗糙度和打磨去除量；基于目標預測模型獲取各個梯度的需求參數對應的目標工藝參數組合；所述目標工藝參數組合包括：主軸電機轉速、打磨壓力、進給、步距、磨頭目數以及磨頭直徑；根據各個梯度的需求參數、以及各個梯度的需求參數對應的目標工藝參數組合，建立工藝參數數據庫；基于目標需求參數和所述工藝參數數據庫，確定目標需求參數對應的目標工藝參數組合。本公開實施例用于縮短模具自動化打磨工藝參數調試周期，進一步提高模具自動化打磨效率。

技術領域

本公開屬于模具自動化打磨技術領域，尤其涉及一種打磨工藝參數組合的確定方法、裝置、電子設備和介質。

背景技術

汽車沖壓模具表面的精加工是保證工件表面質量的一個至關重要的工序，但因為其型面復雜，對表面質量要求也較高，所以很多汽車沖壓模具表面復雜曲面的研磨、拋光等工序，可依靠自動研磨工業機器人完成。在模具自動化拋光打磨過程中，由于涉及到不同的工藝參數組合，導致自動化工具研合、拋光的效果不一致，因此為達到理想目標效果，需要不斷調試、優化工藝參數組合，實現預期設定目標，進而實現模具的自動化研磨、拋光。

在眾多的打磨工藝參數組合的確定方法中，響應曲面法(response surfacemethodology，RSM) 的應用比較廣泛，通過實驗設計、模型函數關系建立和組合參數優化等步驟，確定最優參數組合。在實現模具自動化打磨進程中，由于涉及自動化設備較多，故影響模具表面研合、拋光的工藝參數也較多，且各工藝參數之間存在復雜的非線性關系，采用響應曲面不能準確的描述打磨工藝參數之間的非線性關系，造成模具自動化打磨工藝參數調試周期較長，影響了模具自動化打磨的效率。

因此，如何提高模具自動化打磨效率是當前亟需解決的問題。

發明內容

基于此，有必要針對如何提高模具自動化打磨效率的問題，提供一種打磨工藝參數組合的確定方法、裝置、電子設備和介質。

第一方面，本公開實施例提供了一種打磨工藝參數組合的確定方法，所述方法包括：

獲取多個梯度的需求參數；所述需求參數包括：模具表面粗糙度和打磨去除量；

基于目標預測模型獲取各個梯度的需求參數對應的目標工藝參數組合；所述目標工藝參數組合包括：主軸電機轉速、打磨壓力、進給、步距、磨頭目數以及磨頭直徑；

根據各個梯度的需求參數、以及各個梯度的需求參數對應的目標工藝參數組合，建立工藝參數數據庫；

基于目標需求參數和所述工藝參數數據庫，確定目標需求參數對應的目標工藝參數組合。

作為本公開一種可選的實施方式，基于目標預測模型獲取各個梯度的需求參數對應的目標工藝參數組合之前，所述方法還包括：

獲取數據樣本集；所述數據樣本集包括：訓練樣本集和測試樣本集；

構建預設傳遞函數；所述預設傳遞函數用于建立工藝參數組合與需求參數之間的非線性關系；

根據所述訓練樣本集、以及所述預設傳遞函數對初始預測模型進行訓練，以獲取目標預測模型。

作為本公開一種可選的實施方式，所述獲取數據樣本集，包括：

確定需求參數；

分析影響所述需求參數的各個工藝參數，為各工藝參數均設置W個工藝參數水平，所述W為大于等于2的整數；

根據正交實驗原則設計實驗方案，確定預設數量個實際工藝參數組合；

測量所述預設數量個實際工藝參數組合分別對應的實際需求參數；

根據所述預設數量個實際工藝參數組合、以及所述預設數量個實際工藝參數組合分別對應的實際需求參數，獲取數據樣本集。

作為本公開一種可選的實施方式，所述構建預設傳遞函數，包括：

確定均方誤差函數；