[发明专利]一种刀具自动推荐方法、装置、终端及存储介质

说明书

本发明公开了一种刀具自动推荐方法、装置、终端及存储介质，本发明预先训练了一个目标质量预测模型，该模型预先学习了工件类型、工艺类型以及刀具类型的不同组合与加工质量之间的关系，可以实现刀具自动推荐。解决了现有技术中，数控机床控制软件通常由专业人员基于工件的几何特征进行刀具选择，不仅需要耗费大量人力成本，且难以保证刀具选择的准确性的问题。

技术领域

本发明涉及数控技术领域，尤其涉及的是一种刀具自动推荐方法、装置、终端及存储介质。

背景技术

刀具的选择是数控加工工艺中的重要内容之一，它不仅影响机床的加工效率，更会直接影响工件的加工质量。目前数控机床控制软件在刀具选择时，大多由专业人员基于工件的几何特征进行选择，不仅需要耗费大量人力成本，且难以保证刀具选择的准确性。

因此，现有技术还有待改进和发展。

发明内容

本发明要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种刀具自动推荐方法、装置、终端及存储介质，旨在解决现有技术中，数控机床控制软件通常由专业人员基于工件的几何特征进行刀具选择，不仅需要耗费大量人力成本，且难以保证刀具选择的准确性的问题。

本发明解决问题所采用的技术方案如下：

第一方面，本发明实施例提供一种刀具自动推荐方法，其中，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。

在一种实施方式中，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。

在一种实施方式中，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。

在一种实施方式中，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：