一种基于深度学习的自适应切削液配方优化方法及系统

本发明涉及机械加工技术领域，公开了一种基于深度学习的自适应切削液配方优化方法及系统，包括：采集切削加工的多维工况参数；将所述工况参数输入深度神经网络模型，输出初始切削液配方比例；对所述初始配方进行多目标优化决策，所述决策过程同时优化加工质量指标和经济成本指标；通过滑模控制算法对优化后的配方参数进行动态调整，所述调整包含切削液成分浓度的实时修正。本发明通过基于深度学习的自适应切削液配方优化方法，实现了切削液配方的动态优化与实时调控，显著提升了机械加工的效率和质量，同时降低了生产成本和环境影响。