基于多目标优化深度学习算法的数控机床效率优化方法

本发明公开了一种基于多目标优化深度学习算法的数控机床效率优化方法，包括S1、构建实时加工数据集；S2、学习加工过程中的关键性能指标和潜在的优化参数；S3、通过改进的帕累托前沿算法对卷积神经网络模型与递归神经网络模型输出的特征进行多目标优化；S4、基于多目标优化的结果，通过智能控制系统自动调整数控机床的刀具速度、进给速率和切削深度的参数；S5、使用传感器和机器视觉系统实时监控加工质量和机床状态；S6、循环执行步骤S2至S5。本发明通过结合多目标优化算法和深度学习技术，提出了一种基于多目标优化深度学习算法的数控机床效率优化方法，解决了现有技术中的多个难题和缺陷。