一种基于机器学习的TC4钛合金钻削工艺参数多目标优化方法

本发明涉及一种基于机器学习的TC4钛合金钻削工艺参数多目标优化方法，属于机械加工领域。所述方法以表面粗糙度、能耗、出口毛刺高度以及材料去除率作为优化目标，将钻削TC4钛合金实验所产生的数据用于训练机器学习模型，并基于训练后的模型建立群智能优化算法的适应度函数，提出了一种把极限学习机(ELM)与改进鲸鱼优化算法(IWOA)相结合的算法(ELM‑IWOA)，旨在优化TC4钛合金钻削工艺参数。