一种基于机器学习的金属切削工艺参数优化分析方法

本发明公开了一种基于机器学习的金属切削工艺参数优化分析方法，具体涉及机器学习领域，包括多维度工艺参数特征提取与预处理、基于集成学习的切削状态智能识别、动态工艺参数敏感性分析与权重计算、多目标约束条件下的工艺参数智能优化、自适应参数调整与实时控制策略。本发明全面捕捉切削过程中的复杂非线性特征和工艺参数间的交互作用关系，三层集成学习架构实现了对正常切削、刀具磨损、颤振异常等不同切削状态的准确智能识别，本发明克服了现有系统缺乏实时自适应调整能力和工艺优化效率低下的技术瓶颈，确保了参数调整的针对性和有效性，改变了传统固定参数导致的加工质量波动和可重复性差的技术现状。