基于深度强化学习的切削加工工艺参数优化方法及系统

本发明公开了一种基于深度强化学习的切削加工工艺参数优化方法及系统，涉及智能制造技术领域，包括：面向多工步的切削加工任务，构建工艺参数与工艺指标之间的关系模型；基于关系模型构建切削加工环境，获取当前环境下的加工状态，并将工艺参数优化问题形式化为马尔可夫决策过程；在马尔可夫决策过程中，采用改进的软决策‑评价算法作为工艺参数优化器，生成工艺智能体，经训练输出多工步的最优工艺参数组合；其中，改进的软决策‑评价算法为：在Critic模块和Actor模块中引入神经网络；根据工艺智能体输出的最优工步数和工艺参数组合，执行实际切削加工任务。本发明能够提升工艺参数优化性能，提高零件加工质量。