摘要
本发明提供一种基于正交试验的压铸参数优化和加工方法及系统,涉及压铸优化技术领域,包括基于压铸工艺知识库和压铸生产历史数据,通过聚类算法,计算压铸参数重要度,获得压铸参数集,通过梯度提升决策树算法,构建压铸参数与对应取值范围的非线性映射模型,结合压铸参数重要度,通过压铸参数寻优算法,生成压铸参数优化水平集;通过预设的正交试验设计方法,生成智能正交试验方案,控制压铸设备进行多批次试验,获取试验数据,并通过深度强化学习模型优化压铸参数配置策略,得到最优压铸参数设置,通过压铸设备生产最优压铸工件。
技术关键词
深度强化学习模型
压铸设备
参数
压铸工艺
梯度提升决策树算法
增量学习算法
生成智能
轮廓系数
聚类算法
数据
非线性
计算机程序指令
样本
动态更新
关联规则挖掘算法
矩阵
学习器
多视角
图谱
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多层感知机
控制执行模块
模型超参数
速率
执行器控制单元
按摩振子
音乐控制方法
按摩设备
大语言模型
参数
全二维气相色谱
飞行时间质谱法
线性关系模型
分析待测样品
生物
神经网络模型
遥感分类方法
鲁棒性
正则化参数
表达式
柔性薄壁轴承
故障诊断方法
时域特征
特征提取方法
正则化参数