一种基于深度强化学习的齿轮加工参数自适应优化系统

本发明的一种基于深度强化学习的齿轮加工参数自适应优化系统，属于机械精密加工与人工智能交叉技术领域，包括：状态感知模块，用于实时采集加工过程中的多源异构数据，并构建为系统当前状态的状态向量；虚拟孪生预测模块，用于接收状态向量与候选加工参数动作，并预测出未来时间步内的三维物理场分布；决策回报计算模块，用于根据三维物理场分布，计算用于指导决策的标量回报值，本发明解决了现有技术中一体化构件加工时，强化齿轮表面完整性与保持叶片气动性能这两种需求相互冲突、无法兼顾的技术矛盾。