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申请/专利权人：常州聚阳机电科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于自适应学习算法的机械加工过程能耗最小化方法，包括如下步骤：S1、利用人工神经网络构建一个能耗预测模型，能耗预测模型通过学习历史加工数据，预测不同加工参数下的能耗；S2、通过强化学习算法基于能耗预测模型的输出和实时加工数据，优化加工参数；S3、将强化学习算法优化参数应用于加工设备，自动调整机械加工参数以实施能耗优化；S4、在整个加工过程中，持续收集新的加工数据，包括能耗实际值和加工效果，并将这些数据反馈到人工神经网络和强化学习模型中，以实时更新和微调模型；S5、重复步骤S2到S4，优化加工过程。本发明通过整合人工神经网络和强化学习的先进技术，创新性地应用于机械加工过程中的能耗最小化。
主权项：1.一种基于自适应学习算法的机械加工过程能耗最小化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、利用人工神经网络构建一个能耗预测模型，能耗预测模型通过学习历史加工数据，预测不同加工参数下的能耗；S2、通过强化学习算法基于能耗预测模型的输出和实时加工数据，优化加工参数；S3、将强化学习算法优化参数应用于加工设备，自动调整机械加工参数以实施能耗优化；S4、在整个加工过程中，持续收集新的加工数据，包括能耗实际值和加工效果，并将这些数据反馈到人工神经网络和强化学习模型中，以实时更新和微调模型；S5、重复步骤S2到S4，优化加工过程。
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