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龙图腾网恭喜广东工业大学申请的专利一种机理与数据混合驱动的激光加工工艺参数优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119004967B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-29发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411042125.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种机理与数据混合驱动的激光加工工艺参数优化方法是由刘强;马帅;陈祝云;李泽昊;冷杰武;张定;赵荣丽设计研发完成，并于2024-07-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机理与数据混合驱动的激光加工工艺参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种机理与数据混合驱动的激光加工工艺参数优化方法，包括以下步骤：建立机理嵌入的神经网络模型，并对其进行训练，得到代理模型；获取当前工艺参数和当前工艺参数匹配的机理特征；将当前工艺参数和与当前工艺参数匹配的机理特征均输入代理模型，输出预测值；计算当前工艺参数的适应性函数，并对当前工艺参数进行选择、交叉、变异操作，以更新当前工艺参数；通过不断迭代，使更新后的工艺参数的适应性函数满足优化目标条件。本发明解决了现有技术中使用基于深度学习的代理模型对工艺参数进行优化，但基于深度学习的代理模型缺乏可解释性，导致其难以对激光加工过程中温度场的物理机理信息进行理解的问题。

本发明授权一种机理与数据混合驱动的激光加工工艺参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种机理与数据混合驱动的激光加工工艺参数优化方法，其特征在于：包括以下步骤：步骤S1：建立不同工艺参数下的机理模型、历史工艺参数数据集以及机理特征数据集；步骤S2：从不同工艺参数下的机理模型提取出若干关键温度特征；在步骤S2中，具体包括以下子步骤：步骤S21：从不同工艺参数下的机理模型获取动态温度场图像；步骤S22：将动态温度场图像解析成多个关键帧；步骤S23：在每个关键帧上建立色彩与温度场的映射关系；步骤S24：捕捉每个关键帧的色彩信息，并根据每个关键帧的色彩信息，提取关键温度特征；其中，关键温度特征包括最大温度、最小温度、平均温度、温度梯度、温度峰度和温度偏度；步骤S3：根据不同工艺参数和若干关键温度特征，建立机理嵌入的神经网络模型，并对机理嵌入的神经网络模型进行训练，得到代理模型；步骤S4：确定优化变量、优化变量的约束参数区间和优化目标条件；步骤S5：在优化变量的约束参数区间内随机生成工艺参数；步骤S6：将一工艺参数在历史工艺参数数据集中进行KNN聚类，以获得k个工艺参数的索引值，k为正整数；步骤S7：根据k个工艺参数的索引值，在机理特征数据集中检索出对应的机理特征，并将所有机理特征进行加权求和，生成与当前工艺参数匹配的机理特征；步骤S8：将当前工艺参数和与当前工艺参数匹配的机理特征均输入代理模型，输出预测值，其中，预测值分别为断面毛刺、切割面毛刺和热影响区宽度的预测值；步骤S9：根据预测值，计算当前工艺参数的适应性函数，并对当前工艺参数进行选择、交叉、变异操作，以更新当前工艺参数；步骤S10：重复执行步骤S6-S9，使更新后的工艺参数的适应性函数满足优化目标条件，直到达到预设的最大迭代次数为止，以获得最优的工艺参数。

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