CN116749085B 一种钢板切割的智能控制方法及系统 （嘉兴云切在线科技有限公司）

本发明提供了一种钢板切割的智能控制方有技术中对于钢板切割控制方案的筛选方法智导致切割效率低下且切割精准度不足的技术问2分析磨料水射流钢板切割并组建切割因素指标集，其中，获取历史切割数据库，并基于所述历史切割数据库将所述第一射流压力、所述第一横移速度和所述第一靶件间距输入获取目标切割效率需求阈值，并结合所述第一切割深度预测结果对所依次获取目标切割成本需求阈值和目标切割精度需求阈值，并对融合所述第一模型和所述第二模型得到所述切依次获取所述磨料水射流钢板切割的水力因素指标集、磨料因对所述水力因素指标集、所述磨料因素指标集和所述工况因素指标集进行并集运算，依次获取所述第一切割数据中所述第一因素指标的第一指标参数和所述第二因素指3分别计算所述第一指标参数与所述第一切割深度的第一关联基于预设排序阈值对所述目标降序列表进行提取，并反向匹配对根据所述第一切割深度预测结果，分别获取所述单向单切方案根据所述目标切割效率需求阈值对所述第一切割效率、所述第二切根据所述预设方案评估特征集对所述第一候选方案进行评估分析，得到根据所述预设方案评估特征集分析所述第一试验记录，依次得到第一将所述第一试验成本和所述第一试验精度作为所述第一方案指标集组建模块，所述指标集组建模块用于分指标筛选模块，所述指标筛选模块用于获取历史切割模型训练模块，所述模型训练模块用于利用所述历史切割数据库中的数4结果预测模块，所述结果预测模块用于将所述第一射流方案筛选模块，所述方案筛选模块用于获取目标切割效率需求阈方案确定模块，所述方案确定模块用于依次获取目标切割成第二切割数据提取模块，所述第二切割数据提取模块用于提取第二切割数据剖析模块，所述第二切割数据剖析模块用数据划分模块，所述数据划分模块用于划分所述训练数据得到第模型训练模块，所述模型训练模块用于训练所述第一数据组得到模型融合模块，所述模型融合模块用于融合所述第一模型和所述第二模5[0001]本发明涉及智能化控制技术领域，具体涉及一种钢板切割的智能控制方法及系在的对于钢板切割控制方案的筛选方法智能度不足，致使方案与当前工况的契合度不足，[0008]获取历史切割数据库，并基于所述历史切割数据库对所述多个因素指标进行筛6横移速度和所述第一靶件间距输入所述切割深度预测模型，输出第一切割深度预测结果，[0025]图2为本申请提供了一种钢板切割的智能控制方法中目标因素指标集获取流程示[0026]图3为本申请提供了一种钢板切割的智能控制方法中切割深度预测模型获取流程7取历史切割数据库进行因素指标筛选得到目标因素指标集，进而训练切割深度预测模型；靶件间距与所述冲击强度为切割深度影响指标，进行指标集成生成所述工况因素指标集。89[0076]进一步而言，在所述依次获取目标切割成本需求阈值和[0084]步骤S724：将所述第一试验成本和所述第一试验精度作为所述第一方案评估结结果-方案精度评估结果。通过对所述第一候选方案进行试验评估，保障评估结果的精准述第一因素指标的第一指标参数和所述第二因素指标的[0121]切割效率获取模块，所述切割效率获取模块用于根据所述第一切割深度预测结[0134]对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本申