[发明专利]用于运行激光材料加工机的方法和装置

权利要求书

1.一种用于运行制造机器、尤其是激光材料加工机（1、2）的计算机实现的方法，其中，借助贝叶斯优化来改变过程参数（x），直至制造的、尤其激光材料加工的结果（y）足够好，其中，所述贝叶斯优化借助基于数据的过程模型（GP）来进行，其中，在第一阶段（A）中，基于数据的过程模型（GP）根据估算的结果（y_sim）来训练，并且其中，在第二阶段（B）中，基于数据的过程模型（GP）根据在操控所述制造机器、尤其是激光材料加工机（1、2）时得出的经求取的结果（y_exp）进行训练。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，待训练的基于数据的过程模型（GP）被给定为第一回归模型（GP₀）和第二回归模型（GP₁）的和，其中，在第一阶段（A）中训练第一回归模型（GP₀）并且在第二阶段（B）中训练第二回归模型（GP₁）。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，借助实际的结果（y_exp）与所述第一回归模型（GP₀（x））在所属的过程参数（x）的情况下的预测之间的差对所述第二回归模型（GP₁）进行训练。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述第二回归模型（GP₁）是高斯过程模型。

5.根据权利要求4所述的方法，其中，所述第二回归模型（GP₀）也是高斯过程模型。

6.根据前述权利要求中任一项所述的方法，其中，在改变过程参数（x）时考虑，表征结果（y）的质量的参量（）有多大概率处于可预先给定的界限（）内。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，在根据其来求取过程参数（x）的变化的获取函数中考虑概率（p（x）），该概率表征实际的结果（y）有多大概率位于可预先给定的界限（）内。

8.根据权利要求7所述的方法，其中，在基于数据的质量模型（）的基础上求取所述概率（p（x））。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，基于数据的质量模型（）被构造为输出参数（），所述参数表征预期的结果（y）的统计预测。

10.根据权利要求9所述的方法，其中，在改变过程参数（x）时考虑，表征结果（y）的相应其他的质量的其他参量（）有多大概率处于相应的可预先给定的界限（）内，并且其中，相应的概率利用相应的其他的基于数据的质量模型（）来求取。