一种基于深度学习的防水材料激光切割路径优化方法

本发明涉及激光切割技术领域，尤其涉及一种基于深度学习的防水材料激光切割路径优化方法，包括：获取目标试件的基础尺寸数据、厚度变化率分布数据及预加载应力分布数据，通过离散化网格单元识别关键/非关键路径段；在非关键路径段采用基础切割参数进行切割，实时监测边缘尺寸数据并动态调整参数形成验证切割参数；基于稳定切割质量筛选第一置信路径段，提取验证参数构建采信数据集；通过参数波动分析与相关性计算确定关键切割参数，形成置信数据集；采用该参数切割关键路径段；最终基于历史置信数据集建立深度学习模型，输出新试件的基础切割参数。该方法实现了切割参数与路径的自适应优化，显著提升防水材料试件的切割精度。