[发明专利]一种刀具自动推荐方法、装置、终端及存储介质

权利要求书

1.一种刀具自动推荐方法，其特征在于，所述方法包括：

获取待加工工件对应的工件特征和工艺特征；

获取目标企业对应的刀具集合，其中，所述目标企业为对所述待加工工件进行加工的企业，所述刀具集合包括所述目标企业的数控机床具备的若干刀具；

将若干所述刀具分别对应的刀具特征与所述工件特征、所述工艺特征输入目标质量预测模型中，得到若干所述刀具分别对应的加工质量等级；

根据若干所述刀具分别对应的所述加工质量等级，确定对所述待加工工件进行加工的目标刀具；

所述目标质量预测模型预先经过训练，所述目标质量预测模型的训练过程包括：

获取所述目标企业对应的企业历史加工记录数据，其中，所述企业历史加工记录数据用于反映所述目标企业的数控机床的所有历史加工记录；

根据所述企业历史加工记录数据确定若干子图谱和若干所述子图谱分别对应的标准加工质量等级，其中，每一所述子图谱基于所述目标企业的数控机床的一次历史加工记录确定，用于反映该次历史加工记录对应的若干加工要素和若干所述加工要素分别对应的要素特征集，其中，若干所述加工要素的类型包括该次历史加工记录对应的刀具，工艺以及工件，每一所述要素特征集中包括若干要素特征；

根据若干所述子图谱和若干所述子图谱分别对应的所述标准加工质量等级生成训练数据集；

根据所述训练数据集对质量预测模型进行训练，训练后得到所述目标质量预测模型。

2.根据权利要求1所述的刀具自动推荐方法，其特征在于，所述根据所述企业历史加工记录数据确定若干子图谱，包括：

根据所述企业历史加工记录数据，确定所述目标企业对应的历史加工知识图谱，其中，所述历史加工知识图谱用于反映不同加工要素之间的关联关系和不同要素特征之间的关联关系；

根据所述历史加工知识图谱进行若干次一阶邻域采样，得到若干所述子图谱，其中，每一次所述一阶邻域采样以一次历史加工记录对应的各加工要素为匹配基础，每一次所述一阶邻域采样生成一个所述子图谱。

3.根据权利要求2所述的刀具自动推荐方法，其特征在于，所述根据若干子图谱和若干所述子图谱分别对应的所述标准加工质量等级生成训练数据集，包括：

根据每一所述子图谱生成每一所述子图谱对应的若干三元组，其中，每一三元组包括两个点向量和一个边向量，每一所述点向量用于表示一个加工要素或者要素特征，所述边向量用于表示两个所述点向量之间的关联关系；

根据每一所述子图谱对应的所述标准加工质量等级，生成每一所述子图谱对应的真实标签；

根据每一所述子图谱对应的若干所述三元组和所述真实标签，组成所述训练数据集。

4.根据权利要求3所述的刀具自动推荐方法，其特征在于，所述根据所述训练数据集对质量预测模型进行训练，训练后得到所述目标质量预测模型，包括：

将每一所述子图谱对应的若干所述三元组输入所述质量预测模型，通过所述质量预测模型生成每一所述子图谱对应的预测质量等级；

根据每一所述子图谱对应的所述预测质量等级和所述真实标签对所述质量预测模型进行迭代更新，迭代更新完毕后得到所述目标质量预测模型，其中，每次更新基于一个所述子图谱的所述预测质量等级和所述真实标签计算模型损失函数值，根据所述模型损失函数值对所述质量预测模型进行更新。

5.根据权利要求1所述的刀具自动推荐方法，其特征在于，每一所述加工要素对应的所述要素特征集包括该加工要素对应的定量特征和定性特征，其中，所述定量特征用于反映该加工要素对应的被量化的特征，所述定性特征用于反映该加工要素对应的本质属性的特征。

6.根据权利要求1所述的刀具自动推荐方法，其特征在于，所述根据若干所述刀具分别对应的所述加工质量等级，确定对所述待加工工件进行加工的目标刀具，包括：

根据若干所述刀具的所述加工质量等级中的最高等级，确定目标刀具。