CN114662410A - 打磨工艺参数组合的确定方法、装置、电子设备和介质 - Google Patents

打磨工艺参数组合的确定方法、装置、电子设备和介质 Download PDF

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CN114662410A CN202210561504.5A CN202210561504A CN114662410A CN 114662410 A CN114662410 A CN 114662410A CN 202210561504 A CN202210561504 A CN 202210561504A CN 114662410 A CN114662410 A CN 114662410A
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Abstract

本公开实施例提供了一种打磨工艺参数组合的确定方法、装置、电子设备和介质，涉及模具自动化打磨技术领域。所述方法包括：获取多个梯度的需求参数；所述需求参数包括：模具表面粗糙度和打磨去除量；基于目标预测模型获取各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合；所述目标工艺参数组合包括：主轴电机转速、打磨压力、进给、步距、磨头目数以及磨头直径；根据各个梯度的需求参数、以及各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，建立工艺参数数据库；基于目标需求参数和所述工艺参数数据库，确定目标需求参数对应的目标工艺参数组合。本公开实施例用于缩短模具自动化打磨工艺参数调试周期，进一步提高模具自动化打磨效率。

Description

打磨工艺参数组合的确定方法、装置、电子设备和介质
技术领域
本公开属于模具自动化打磨技术领域，尤其涉及一种打磨工艺参数组合的确定方法、装置、电子设备和介质。
背景技术
汽车冲压模具表面的精加工是保证工件表面质量的一个至关重要的工序，但因为其型面复杂，对表面质量要求也较高，所以很多汽车冲压模具表面复杂曲面的研磨、抛光等工序，可依靠自动研磨工业机器人完成。在模具自动化抛光打磨过程中，由于涉及到不同的工艺参数组合，导致自动化工具研合、抛光的效果不一致，因此为达到理想目标效果，需要不断调试、优化工艺参数组合，实现预期设定目标，进而实现模具的自动化研磨、抛光。
在众多的打磨工艺参数组合的确定方法中，响应曲面法(response surfacemethodology，RSM) 的应用比较广泛，通过实验设计、模型函数关系建立和组合参数优化等步骤，确定最优参数组合。在实现模具自动化打磨进程中，由于涉及自动化设备较多，故影响模具表面研合、抛光的工艺参数也较多，且各工艺参数之间存在复杂的非线性关系，采用响应曲面不能准确的描述打磨工艺参数之间的非线性关系，造成模具自动化打磨工艺参数调试周期较长，影响了模具自动化打磨的效率。
因此，如何提高模具自动化打磨效率是当前亟需解决的问题。
发明内容
基于此，有必要针对如何提高模具自动化打磨效率的问题，提供一种打磨工艺参数组合的确定方法、装置、电子设备和介质。
第一方面，本公开实施例提供了一种打磨工艺参数组合的确定方法，所述方法包括：
获取多个梯度的需求参数；所述需求参数包括：模具表面粗糙度和打磨去除量；
基于目标预测模型获取各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合；所述目标工艺参数组合包括：主轴电机转速、打磨压力、进给、步距、磨头目数以及磨头直径；
根据各个梯度的需求参数、以及各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，建立工艺参数数据库；
基于目标需求参数和所述工艺参数数据库，确定目标需求参数对应的目标工艺参数组合。
作为本公开一种可选的实施方式，基于目标预测模型获取各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合之前，所述方法还包括：
获取数据样本集；所述数据样本集包括：训练样本集和测试样本集；
构建预设传递函数；所述预设传递函数用于建立工艺参数组合与需求参数之间的非线性关系；
根据所述训练样本集、以及所述预设传递函数对初始预测模型进行训练，以获取目标预测模型。
作为本公开一种可选的实施方式，所述获取数据样本集，包括：
确定需求参数；
分析影响所述需求参数的各个工艺参数，为各工艺参数均设置W个工艺参数水平，所述W为大于等于2的整数；
根据正交实验原则设计实验方案，确定预设数量个实际工艺参数组合；
测量所述预设数量个实际工艺参数组合分别对应的实际需求参数；
根据所述预设数量个实际工艺参数组合、以及所述预设数量个实际工艺参数组合分别对应的实际需求参数，获取数据样本集。
作为本公开一种可选的实施方式，所述构建预设传递函数，包括：
确定均方误差函数；
以所述均方误差函数作为评价指标，确定预设传递函数：
Figure 663743DEST_PATH_IMAGE001
其中，X为训练样本集，i=1、2、3…P, P为训练样本集的数据量，
Figure 125817DEST_PATH_IMAGE002
为附加权重因子，
Figure 175813DEST_PATH_IMAGE003
为速率权重因子，
Figure 42138DEST_PATH_IMAGE004
为第
Figure 656878DEST_PATH_IMAGE005
个样本数据对应的原传递函数，
Figure 266851DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure 171353DEST_PATH_IMAGE007
个样本数据对应的预设传递函数，
Figure 474158DEST_PATH_IMAGE008
表示对所述均方误差函数求导。
作为本公开一种可选的实施方式，所述确定均方误差函数，包括：
将所述训练样本集输入初始预测模型中，获取预测需求参数；所述预测需求参数包括：预测模具表面粗糙度和预测打磨去除量；
当所述预测需求参数为模具表面粗糙度时，所述确定均方误差函数，包括：
Figure 80589DEST_PATH_IMAGE009
当所述预测需求参数为打磨去除量时，所述确定均方误差函数，包括：
Figure 494253DEST_PATH_IMAGE010
其中，P为训练样本集的数据量，
Figure 253261DEST_PATH_IMAGE011
表示第i个实际模具表面粗糙度，
Figure 726968DEST_PATH_IMAGE012
表示第i个预测模具表面粗糙度，
Figure 322160DEST_PATH_IMAGE013
表示第i个实际打磨去除量，
Figure 273935DEST_PATH_IMAGE014
表示第i个预测打磨去除量。
作为本公开一种可选的实施方式，在获取目标预测模型之前，所述方法还包括：
对所述数据样本集中的工艺参数进行无量纲化处理。
作为本公开一种可选的实施方式，在获取目标预测模型之前，所述方法还包括：
对所述数据样本集中的工艺参数分别设置预设取值范围。
第二方面，本公开实施例提供了一种打磨工艺参数组合的确定装置，所述装置包括：
获取模块，用于获取多个梯度的需求参数；所述需求参数包括：模具表面粗糙度和打磨去除量；
处理模块，用于基于目标预测模型获取各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合；所述目标工艺参数组合包括：主轴电机转速、打磨压力、进给、步距、磨头目数以及磨头直径；
数据库模块，用于根据各个梯度的需求参数、以及各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，建立工艺参数数据库；
确定模块，用于基于目标需求参数和所述工艺参数数据库，确定目标需求参数对应的目标工艺参数组合。
作为本公开一种可选的实施方式，所述装置还包括：训练模块，所述训练模块，包括：
样本单元，用于获取数据样本集；所述数据样本集包括：训练样本集和测试样本集；
构建单元，用于构建预设传递函数；所述预设传递函数用于建立工艺参数组合与需求参数之间的非线性关系；
训练单元，用于根据所述训练样本集、以及所述预设传递函数对初始预测模型进行训练，以获取目标预测模型。
作为本公开一种可选的实施方式，所述样本单元，具体用于：
确定需求参数；
分析影响所述需求参数的各个工艺参数，为各工艺参数均设置W个工艺参数水平，所述W为大于等于2的整数；
根据正交实验原则设计实验方案，确定预设数量个实际工艺参数组合；
测量所述预设数量个实际工艺参数组合分别对应的实际需求参数；
根据所述预设数量个实际工艺参数组合、以及所述预设数量个实际工艺参数组合分别对应的实际需求参数，获取数据样本集。
作为本公开一种可选的实施方式，所述构建单元，具体用于：
确定均方误差函数；
以所述均方误差函数作为评价指标，确定预设传递函数：
Figure 418609DEST_PATH_IMAGE015
其中，X为训练样本集，i=1、2、3…P, P为训练样本集的数据量，
Figure 63217DEST_PATH_IMAGE016
为附加权重因子，
Figure 644239DEST_PATH_IMAGE017
为速率权重因子，
Figure 602968DEST_PATH_IMAGE018
为第
Figure 195624DEST_PATH_IMAGE019
个样本数据对应的原传递函数，
Figure 886499DEST_PATH_IMAGE020
为第
Figure 830184DEST_PATH_IMAGE021
个样本数据对应的预设传递函数，
Figure 15440DEST_PATH_IMAGE022
表示对所述均方误差函数求导。
作为本公开一种可选的实施方式，所述确定均方误差函数，包括：
将所述训练样本集输入初始预测模型中，获取预测需求参数；所述预测需求参数包括：预测模具表面粗糙度和预测打磨去除量；
当所述预测需求参数为模具表面粗糙度时，所述确定均方误差函数，包括：
Figure 728181DEST_PATH_IMAGE023
当所述预测需求参数为打磨去除量时，所述确定均方误差函数，包括：
Figure 324379DEST_PATH_IMAGE024
其中，P为训练样本集的数据量，
Figure 20939DEST_PATH_IMAGE025
表示第i个实际模具表面粗糙度，
Figure 242842DEST_PATH_IMAGE026
表示第i个预测模具表面粗糙度，
Figure 75669DEST_PATH_IMAGE027
表示第i个实际打磨去除量，
Figure 842768DEST_PATH_IMAGE028
表示第i个预测打磨去除量。
作为本公开一种可选的实施方式，所述装置还包括无量纲模块，所述无量纲模块具体用于：
对所述数据样本集中的工艺参数进行无量纲化处理。
作为本公开一种可选的实施方式，所述装置还包括约束模块，所述约束模块具体用于：
对所述数据样本集中的工艺参数分别设置预设取值范围。
第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，包括：存储器和处理器，存储器用于存储计算机程序；处理器用于在调用计算机程序时执行上述第一方面或第一方面的任一实施方式所述的打磨工艺参数组合的确定方法。
第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述第一方面或第一方面的任一实施方式所述的打磨工艺参数组合的确定方法。
本公开实施例提供的打磨工艺参数组合的确定方法，首先获取多个梯度的需求参数，然后基于目标预测模型获取各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，根据各个梯度的需求参数、以及各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，建立工艺参数数据库，最后基于目标需求参数和工艺参数数据库，确定目标需求参数对应的目标工艺参数组合。由于工艺参数数据库包含了多个梯度的需求参数以及各个梯度的需求参数对应的目标参数组合，因此，针对不同目标的模具表面粗糙度和打磨去除量，利用所建立的工艺参数数据库，可以快速提供最优的工艺参数组合，缩短了模具自动化打磨工艺参数调试周期，进一步提高了模具自动化打磨的效率。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分，示出了符合本公开的实施例，并与说明书一起用于解释本公开的原理。
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，对于本领域普通技术人员而言，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1为本公开一实施例提供的打磨工艺参数组合的确定方法的流程图；
图2为本公开一实施例提供的训练初始预测模型的结构示意图；
图3为本公开一实施例提供的打磨工艺参数组合的确定装置示意图；
图4为本公开一实施例提供的一种电子设备的内部结构图。
具体实施方式
为了能够更清楚地理解本公开的上述目的、特征和优点，下面将对本公开的方案进行进一步描述。需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开的实施例及实施例中的特征可以相互组合。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本公开，但本公开还可以采用其他不同于在此描述的方式来实施；显然，说明书中的实施例只是本公开的一部分实施例，而不是全部的实施例。
本文中术语“和/或”，仅仅是一种描述关联对象的关联关系，表示可以存在三种关系，例如，A和/或B，可以表示：单独存在A，同时存在A和B，单独存在B这三种情况。
在本公开实施例中，“示例性的”或者“例如”等词用于表示作例子、例证或说明。本公开实施例中被描述为“示例性的”或者“例如”的任何实施例或设计方案不应被解释为比其它实施例或设计方案更优选或更具优势。确切而言，使用“示例性的”或者“例如”等词旨在以具体方式呈现相关概念。此外，在本公开实施例的描述中，除非另有说明，“多个”的含义是指两个或两个以上。
本公开实施例提供了一种打磨工艺参数组合的确定方法。具体的，参照图1所示，本公开实施例提供的打磨工艺参数组合的确定方法包括如下步骤S11-S14：
S11、获取多个梯度的需求参数。
其中，需求参数包括：模具表面粗糙度和打磨去除量。
具体的，分析模具自动化打磨过程中所涉及的工艺参数变量，对工艺参数变量设置阶梯约束。
示例性的，按照用户需求分别对模具表面表面粗糙度Ra、打磨去除量S进行梯度化设置，假如设置了五个梯度，分别为：Ra为0.1，S为0.012；Ra为0.2，S为0.015；Ra为0.3，S为0.018；Ra为0.4，S为0.021；Ra为0.5，S为0.024。此处仅对模具表面粗糙度和打磨去除量的阶梯设置进行示例，实际应用时可按照具体需求进行设置。
S12、基于目标预测模型获取各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合。
其中，目标工艺参数组合包括：主轴电机转速、打磨压力、进给、步距、磨头目数以及磨头直径。需要说明的是，这些工艺参数均为打磨抛光涉及的工艺参数。
具体的，根据代码设计逻辑，基于目标预测模型依次获取各个梯度的需求参数对应的最优打磨工艺参数组合。例如，可以通过调整打磨工艺参数组合中的某一个参数或者是多个参数的数值使其符合各个梯度对应的模具表面粗糙度和打磨去除量。
S13、根据各个梯度的需求参数、以及各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，建立工艺参数数据库。
具体的，将每个梯度的模具表面粗糙度和打磨去除量，与各自对应的最优打磨工艺参数组合存入工艺参数数据库。
S14、基于目标需求参数和所述工艺参数数据库，确定目标需求参数对应的目标工艺参数组合。
具体的，针对不同目标的模具表面粗糙度和打磨去除量，利用所建立的工艺参数数据库，可以快速提供最优的工艺参数组合，缩短了模具自动化打磨工艺参数调试周期，进一步提高了模具自动化打磨的效率。
本公开实施例提供的打磨工艺参数组合的确定方法，首先获取多个梯度的需求参数，然后基于目标预测模型获取各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，根据各个梯度的需求参数、以及各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，建立工艺参数数据库，最后基于目标需求参数和工艺参数数据库，确定目标需求参数对应的目标工艺参数组合。由于工艺参数数据库包含了多个梯度的需求参数以及各个梯度的需求参数对应的目标参数组合，因此，针对不同目标的模具表面粗糙度和打磨去除量，利用所建立的工艺参数数据库，可以快速提供最优的工艺参数组合，缩短了模具自动化打磨工艺参数调试周期，进一步提高了模具自动化打磨的效率。
在执行步骤S12（基于目标预测模型获取各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合）之前，还执行以下步骤：
a、获取数据样本集。
具体的，为避免在模型训练和模型测试中使用相同的实验数据，影响模型预测的准确度，所以对数据样本集进行分类。其中，数据样本集包括：训练样本集和测试样本集。
在一些实施例中，步骤a、获取数据样本集，可以通过如下方式实现：
（1）、确定需求参数。
具体的，确定模具抛光、研磨的需求参数，即模具表面粗糙度Ra、打磨去除量S。
（2）、分析影响所述需求参数的各个工艺参数，为各工艺参数均设置W个工艺参数水平，所述W为大于等于2的整数。
具体的，分析影响需求参数的工艺参数因素，根据历史经验数据分析可知，影响模具表面粗糙度Ra、打磨去除量S的工艺参数包括：主轴电机转速N、打磨压力F、进给V、步距L、磨头目数M、磨头直径D。
示例性的，为各工艺参数均设置W个工艺参数水平，所述W为大于等于2的整数，在本实施例中，有6个工艺参数，为每个工艺参数都设置了4个工艺参数水平，工艺参数水平是指根据历史经验选取出部分具有代表性的工艺参数的取值。例如，当工艺参数为电机转速时，为电机转速设置的4个工艺参数水平分别为：1000r/min、1500r/min、2000r/min、2500r/min。参照表1所示，表1为模具自动化打磨工艺参数与水平数目表。
表1
Figure 761045DEST_PATH_IMAGE029
（3）、根据正交实验原则设计实验方案，确定预设数量个实际工艺参数组合。
其中，正交实验设计是研究多因素多水平的一种设计方法，它根据正交性从全面实验中挑选出部分有代表性的点进行实验，这些点具备以下特点：均匀分散、齐整可比。
示例性的，按照正交实验原则设计实验方案，对六个因素、四个水平的参数，确定36个实际工艺参数组合。参照表2所示，表2为模具自动化打磨工艺参数正交实验方案。
表2
序号 电机转速N（r/min） 打磨压力F（N） 进给V（mm/s） 步距L（mm） 磨头目数M（＃） 磨头直径D（mm）
1 N1 F1 V1 L1 M1 D1
2 N1 F2 V2 L2 M2 D2
3 N1 F3 V3 L3 M3 D3
4 N1 F4 V4 L4 M4 D4
5 N2 F1 V1 L2 M2 D3
6 N2 F2 V2 L1 M1 D4
7 N2 F3 V3 L4 M4 D1
8 N2 F4 V4 L3 M3 D2
9 N3 F1 V2 L3 M4 D1
10 N3 F2 V1 L4 M3 D2
11 N3 F3 V4 L1 M2 D3
12 N3 F4 V3 L2 M1 D4
13 N4 F1 V2 L4 M3 D3
14 N4 F2 V1 L3 M4 D4
15 N4 F3 V4 L1 M1 D1
16 N4 F4 V3 L4 M2 D2
17 N1 F1 V4 L1 M4 D2
18 N1 F2 V3 L2 M3 D1
19 N1 F3 V2 L3 M2 D4
20 N1 F4 V1 L4 M1 D3
21 N2 F1 V4 L2 M3 D4
22 N2 F2 V3 L1 M4 D3
23 N2 F3 V2 L4 M1 D2
24 N2 F4 V1 L3 M2 D1
25 N3 F1 V3 L3 M1 D2
26 N3 F2 V4 L4 M2 D1
27 N3 F3 V1 L1 M3 D4
28 N3 F4 V2 L2 M4 D3
29 N4 F1 V3 L4 M2 D4
30 N4 F2 V4 L3 M1 D3
31 N4 F3 V1 L1 M4 D2
32 N4 F4 V2 L4 M3 D1
（4）、测量所述预设数量个实际工艺参数组合分别对应的实际需求参数。
具体的，搭建实验平台，实施模具自动化打磨工艺正交实验。在本实施例中，实验平台包括：六轴机器人、恒力浮动装置、主轴电机装置，根据步骤（3）制定的模具自动化打磨正交实验方案实施模具自动化打磨实验。记录实验结果，通过手持便携式粗糙度仪以及三坐标设备测量采集得到不同工艺参数组合下的模具表面粗糙度Ra、打磨去除量S。
（5）、根据所述预设数量个实际工艺参数组合、以及所述预设数量个实际工艺参数组合分别对应的实际需求参数，获取数据样本集。
示例性的，在本实施例中，以表2为例，数据样本集中包括32个实际工艺参数组合以及32个工艺参数组合对应的32组实际需求参数。将表2中序号1-24样本数据作为训练样本，序号25-32样本作为测试样本。
在一些实施例中，在获取目标预测模型之前，还执行以下步骤：对所述训练样本集中的工艺参数进行无量纲化处理。
具体的，无量纲化处理，是指通过一个合适的变量替代，将一个涉及物理量的方程的部分或全部的单位移除，以求简化实验或者计算的目的。在本实施例中，为了便于对目标预测模型进行训练，所以将作为输入的工艺参数进行无量纲化处理。
示例性的，对不同的工艺参数定义不同的无量纲变量。
例如，无量纲电机转速
Figure 288104DEST_PATH_IMAGE030
，无量纲打磨压力
Figure 709858DEST_PATH_IMAGE031
，无量纲进给
Figure 241333DEST_PATH_IMAGE032
，无量纲磨头直径
Figure 53432DEST_PATH_IMAGE033
，无量纲步距
Figure 961345DEST_PATH_IMAGE034
，其中，
Figure 627818DEST_PATH_IMAGE035
，
Figure 126933DEST_PATH_IMAGE036
，
Figure 629589DEST_PATH_IMAGE037
，
Figure 137931DEST_PATH_IMAGE038
，
Figure 154517DEST_PATH_IMAGE039
。
b、构建预设传递函数。
其中，预设传递函数用于建立工艺参数组合与需求参数之间的非线性关系。
在一些实施例中，步骤b、构建预设传递函数，可以通过如下方式实现：
①、确定均方误差函数。
在一些实施例中，步骤①、确定均方误差函数，通过如下步骤实现：
①-1、将所述训练样本集输入初始预测模型中，获取预测需求参数。
其中，预测需求参数包括：预测模具表面粗糙度和预测打磨去除量。
其中，初始预测模型包含2个隐含层，隐含层1的神经元数为
Figure 824532DEST_PATH_IMAGE040
，隐含层2的神经元数为
Figure 814485DEST_PATH_IMAGE041
，神经元数量可以通过如下方式确定：
Figure 595359DEST_PATH_IMAGE042
，式中：X为输入变量个数，Y为输出变量个数；在本实施例中，X为6，Y为2。
另外，初始预测模型中输入层与隐含层1之间的传递函数选用tansig，隐含层1与隐含层2之间的传递函数选用tansig，隐含层2与输出层的传递函数选用logsig，训练迭代次数设置为m。
示例性的，采用表1的训练样本1-24中的样本数据对初始预测模型进行训练，即将训练样本1-24中的无量纲电机转速
Figure 236425DEST_PATH_IMAGE043
、无量纲打磨压力
Figure 77342DEST_PATH_IMAGE044
、无量纲进给
Figure 554591DEST_PATH_IMAGE045
、无量纲磨头直径
Figure 139156DEST_PATH_IMAGE046
、无量纲步距
Figure 136193DEST_PATH_IMAGE047
、无量纲磨头目数
Figure 351274DEST_PATH_IMAGE048
，输入初始预测模型中，得到无量纲自动化打磨工艺参数对应的模具表面粗糙度
Figure 174873DEST_PATH_IMAGE049
、打磨去除量的预测值
Figure 235233DEST_PATH_IMAGE050
。
①-2、当所述预测需求参数为模具表面粗糙度时，所述确定均方误差函数，包括：
Figure 585312DEST_PATH_IMAGE051
其中，P为训练样本集的数据量，
Figure 971294DEST_PATH_IMAGE025
表示第i个实际模具表面粗糙度，
Figure 547769DEST_PATH_IMAGE026
表示第i个预测模具表面粗糙度。
①-3、当所述预测需求参数为打磨去除量时，所述确定均方误差函数，包括：
Figure 349503DEST_PATH_IMAGE024
其中，P为训练样本集的数据量，
Figure 429454DEST_PATH_IMAGE052
表示第i个实际打磨去除量，
Figure 674753DEST_PATH_IMAGE028
表示第i个预测打磨去除量。
示例性的，当需求参数为模具表面粗糙度时，输入第一组训练样本数据，获取到第一个预测模具表面粗糙度，则根据第一个实际模具表面粗糙度与第一个预测模具表面粗糙度计算第一个差值；当输入第二组训练样本数据时，则根据第二个实际模具表面粗糙度与第二个预测模具表面粗糙度计算第二个差值，依次类推，根据第i个实际模具表面粗糙度与第i个预测模具表面粗糙度计算第i个差值，然后对各个差值的平方进行求和，再乘以训练样本集的数据量的倒数，从而得到模具表面粗糙度的均方误差
Figure 738524DEST_PATH_IMAGE053
。
同样地，当需求参数为表面去除量时，输入第一组训练样本数据，获取到第一个预测表面去除量，则根据第一个实际表面去除量与第一个预测表面去除量计算差值；输入第二组训练样本数据，获取到第二个预测表面去除量，则根据第二个实际表面去除量与第二个预测表面去除量计算差值；以此类推，得到打磨去除量的均方误差
Figure 343949DEST_PATH_IMAGE054
。
具体的，根据步骤①-1中获取到的预测模具表面粗糙度
Figure 278407DEST_PATH_IMAGE055
和预测打磨去除量
Figure 193142DEST_PATH_IMAGE056
与训练样本中实验测试得到的实际模具表面粗糙度
Figure 681892DEST_PATH_IMAGE057
和实际打磨去除量
Figure 950063DEST_PATH_IMAGE058
的相对误差均值
Figure 879972DEST_PATH_IMAGE059
、
Figure 840975DEST_PATH_IMAGE060
来判定训练过程是否结束。
示例性的，设定预测模具表面粗糙度
Figure 974279DEST_PATH_IMAGE061
、预测打磨去除量
Figure 311719DEST_PATH_IMAGE062
与实际模具表面粗糙度
Figure 361715DEST_PATH_IMAGE063
和实际打磨去除量
Figure 228039DEST_PATH_IMAGE064
的相对误差均值的设定值为
Figure 612753DEST_PATH_IMAGE065
、
Figure 222726DEST_PATH_IMAGE066
，若
Figure 455124DEST_PATH_IMAGE067
，
Figure 367717DEST_PATH_IMAGE068
，则结束初始预测模型训练；若
Figure 115093DEST_PATH_IMAGE069
，
Figure 984933DEST_PATH_IMAGE070
，则利用神经网络模型的误差逆向传播特性，对预测模型的权值和阈值进行修正，反复迭代直至满足要求，进一步得到更加精准预测模具表面粗糙度、预测打磨去除量。
其中，误差逆传播算法就是将输入向量提供给输入层神经元，然后逐层将信号前传，直到产生输出层的结果。然后计算实验数据与预测值的误差，再将误差逆向传播至隐层神经元。最后根据隐层神经元的误差来对权重参数进行调整，该迭代过程循环进行，直到满足：
Figure 868576DEST_PATH_IMAGE071
，
Figure 217649DEST_PATH_IMAGE072
。通过一次逆推就可以求出每个节点每个参数的微分，大大减少了神经网络的训练时间。
②、以所述均方误差函数作为评价指标，确定预设传递函数：
Figure 452321DEST_PATH_IMAGE015
其中，X为训练样本集，i=1、2、3…P, P为训练样本集的数据量，
Figure 528730DEST_PATH_IMAGE016
为附加权重因子，
Figure 532458DEST_PATH_IMAGE017
为速率权重因子，
Figure 786853DEST_PATH_IMAGE018
为第
Figure 243242DEST_PATH_IMAGE019
个样本数据对应的原传递函数，
Figure 201971DEST_PATH_IMAGE020
为第
Figure 686304DEST_PATH_IMAGE021
个样本数据对应的预设传递函数，
Figure 767393DEST_PATH_IMAGE022
表示对所述均方误差函数求导。
示例性的，初始预测模型中输入层与隐含层1之间的传递函数选用tansig，隐含层1与隐含层2之间的传递函数选用tansig，隐含层2与输出层的传递函数选用logsig，当传递函数为tansig函数时，原传递函数为：
Figure 586444DEST_PATH_IMAGE073
；当传递函数为logsig时，原传递函数为：
Figure 880022DEST_PATH_IMAGE074
；其中，
Figure 796026DEST_PATH_IMAGE075
表示第i个训练样本的数据，i =1、2、3…P,P为训练样本集的数据量。
示例性的，参照图2所示，图2为训练初始预测模型的结构示意图。图2中输入层与隐含层1、隐含层1与隐含层2、隐含层2与输出层之间的箭头表示各个输入参数与各个输出参数之间对应的传递函数。例如，输入样本数据有6个参数，输出的需求参数有2个，当输入第一组训练样本数据时，各个输入参数根据各自的传递函数计算得到相应的输出。
具体的，预设传递函数公式表示以误差函数作为评价指标，即，对均方误差函数的导数加速率权重因子，并对原传递函数加附加权重因子，得到预设传递函数，提高了神经网络模型的收敛速度。
c、根据所述训练样本集、以及所述预设传递函数对初始预测模型进行训练，以获取目标预测模型。
示例性的，采用表2的训练样本1-24中的样本数据以及预设传递函数对初始预测模型进行训练，当满足预设条件：
Figure 907070DEST_PATH_IMAGE071
，
Figure 603631DEST_PATH_IMAGE076
时，得到目标预测模型。
在一些实施例中，根据所述测试样本集对目标预测模型进行测试，以验证目标预测模型的准确度。
示例性的，采用表2的测试样本25-32中的样本数据对目标预测模型进行测试，以验证目标预测模型的准确度。
本公开实施例利用BP神经网络的预测能力将实际工艺参数组合不断向目标粗糙度和目标去除量的方向进行优化调整，简化了模具自动化打磨工艺参数调整过程，满足了复杂型模具自动化打磨工艺参数多变的需求，极大地提高了模具自动化打磨的质量与效率，进而解决了传统手工打磨模具的生产效率低下的问题。
在一些实施例中，在获取目标预测模型之前，还执行以下步骤：对所述训练样本集中的工艺参数分别设置预设取值范围。
具体的，设置模具打磨工艺参数的取值范围，使得优化后的工艺参数能够满足模具在自动化打磨过程中的工程要求。
示例性的，对不同的工艺参数设置不同的取值范围。例如，电机转速的取值范围为：
Figure 576266DEST_PATH_IMAGE077
，打磨压力的取值范围为：
Figure 346776DEST_PATH_IMAGE078
，进给的取值范围为：
Figure 769667DEST_PATH_IMAGE079
，步距的取值范围为：
Figure 48464DEST_PATH_IMAGE080
，磨头目数
Figure 949424DEST_PATH_IMAGE081
，磨头直径
Figure 840019DEST_PATH_IMAGE082
。需要说明的是，磨头可根据实际加工需求进行购买，磨头目数和磨头直径是固定的，例如，磨头目数可以选取：80目、120目、220目、320目等，磨头直径可以选取：10mm、15mm、20mm、25mm、30mm等。此处仅对磨头目数和磨头直径的取值进行示例，并不做具体限制，实际应用中还有更多规格可以选取。
本公开实施例为了缩短模具自动化工艺参数调试周期，提高自动化打磨工艺优化效率，以工艺实验数据为基础，利用BP（Back-propagation，反向传播）神经网络建立预测模型，通过样本训练、样本测试、误差逆向传播、反复迭代，进而不断缩小模型预测向量和实验数据之间的误差，同时为了提高模型的收敛速度，在训练模型中加入附加因子和速度因子，提高模型的预测精准度和模型训练效率。
本公开实施例提供的打磨工艺参数组合的确定方法，首先获取多个梯度的需求参数，然后基于目标预测模型获取各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，根据各个梯度的需求参数、以及各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，建立工艺参数数据库，最后基于目标需求参数和工艺参数数据库，确定目标需求参数对应的目标工艺参数组合。由于工艺参数数据库包含了多个梯度的需求参数以及各个梯度的需求参数对应的目标参数组合，因此，针对不同目标的模具表面粗糙度和打磨去除量，利用所建立的工艺参数数据库，可以快速提供最优的工艺参数组合，缩短了模具自动化打磨工艺参数调试周期，进一步提高了模具自动化打磨的效率。
本公开实施例提供了一种打磨工艺参数组合的确定装置，用于执行上述实施例提供的任一种打磨工艺参数组合的确定方法，具备打磨工艺参数组合的确定方法相应的有益效果。
图3为本公开实施例提供的一种打磨工艺参数组合的确定装置300的结构示意图，如图3所示，打磨工艺参数组合的确定装置包括：获取模块310、处理模块320、数据库模块330以及确定模块340。
获取模块，用于获取多个梯度的需求参数；所述需求参数包括：模具表面粗糙度和打磨去除量；
处理模块，用于基于目标预测模型获取各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合；所述目标工艺参数组合包括：主轴电机转速、打磨压力、进给、步距、磨头目数以及磨头直径；
数据库模块，用于根据各个梯度的需求参数、以及各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，建立工艺参数数据库；
确定模块，用于基于目标需求参数和所述工艺参数数据库，确定目标需求参数对应的目标工艺参数组合。
作为本公开一种可选的实施方式，所述装置还包括：训练模块，所述训练模块，包括：
样本单元，用于获取数据样本集；所述数据样本集包括：训练样本集和测试样本集；
构建单元，用于构建预设传递函数；所述预设传递函数用于建立工艺参数组合与需求参数之间的非线性关系；
训练单元，用于根据所述训练样本集、以及所述预设传递函数对初始预测模型进行训练，以获取目标预测模型。
作为本公开一种可选的实施方式，所述样本单元，具体用于：
确定需求参数；
分析影响所述需求参数的各个工艺参数，为各工艺参数均设置W个工艺参数水平，所述W为大于等于2的整数；
根据正交实验原则设计实验方案，确定预设数量个实际工艺参数组合；
测量所述预设数量个实际工艺参数组合分别对应的实际需求参数；
根据所述预设数量个实际工艺参数组合、以及所述预设数量个实际工艺参数组合分别对应的实际需求参数，获取数据样本集。
作为本公开一种可选的实施方式，所述构建单元，具体用于：
确定均方误差函数；
以所述均方误差函数作为评价指标，确定预设传递函数：
Figure 43599DEST_PATH_IMAGE015
其中，X为训练样本集，i=1、2、3…P, P为训练样本集的数据量，
Figure 449172DEST_PATH_IMAGE016
为附加权重因子，
Figure 278457DEST_PATH_IMAGE017
为速率权重因子，
Figure 23559DEST_PATH_IMAGE018
为第
Figure 522673DEST_PATH_IMAGE019
个样本数据对应的原传递函数，
Figure 25330DEST_PATH_IMAGE020
为第
Figure 268092DEST_PATH_IMAGE021
个样本数据对应的预设传递函数，
Figure 556117DEST_PATH_IMAGE022
表示对所述均方误差函数求导。
作为本公开一种可选的实施方式，所述根据所述预测需求参数和所述数据样本集的实际需求参数，确定均方误差函数，包括：
将所述训练样本集输入初始预测模型中，获取预测需求参数；所述预测需求参数包括：预测模具表面粗糙度和预测打磨去除量；
当所述预测需求参数为模具表面粗糙度时，所述确定均方误差函数，包括：
Figure 226132DEST_PATH_IMAGE051
当所述预测需求参数为打磨去除量时，所述确定均方误差函数，包括：
Figure 543981DEST_PATH_IMAGE024
其中，P为训练样本集的数据量，
Figure 200222DEST_PATH_IMAGE025
表示第i个实际模具表面粗糙度，
Figure 982233DEST_PATH_IMAGE026
表示第i个预测模具表面粗糙度，
Figure 947784DEST_PATH_IMAGE027
表示第i个实际打磨去除量，
Figure 752929DEST_PATH_IMAGE028
表示第i个预测打磨去除量。
作为本公开一种可选的实施方式，所述装置还包括无量纲模块，所述无量纲模块具体用于：
对所述数据样本集中的工艺参数进行无量纲化处理。
作为本公开一种可选的实施方式，所述装置还包括约束模块，所述约束模块具体用于：
对所述数据样本集中的工艺参数分别设置预设取值范围。
本公开实施例提供的打磨工艺参数组合的确定装置，首先获取多个梯度的需求参数，然后基于目标预测模型获取各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，根据各个梯度的需求参数、以及各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，建立工艺参数数据库，最后基于目标需求参数和工艺参数数据库，确定目标需求参数对应的目标工艺参数组合。由于工艺参数数据库包含了多个梯度的需求参数以及各个梯度的需求参数对应的目标参数组合，因此，针对不同目标的模具表面粗糙度和打磨去除量，利用所建立的工艺参数数据库，可以快速提供最优的工艺参数组合，缩短了模具自动化打磨工艺参数调试周期，进一步提高了模具自动化打磨的效率。
关于打磨工艺参数组合的确定装置的具体限定可以参见上文中对于打磨工艺参数组合的确定方法的限定，在此不再赘述。上述打磨工艺参数组合的确定装置中的各个模块可全部或部分通过软件、硬件及其组合来实现。上述各模块可以硬件形式内嵌于或独立于电子设备中的处理器中，也可以以软件形式存储于电子设备中的存储器中，以便于处理器调用执行以上各个模块对应的操作。
本公开实施例还提供了一种电子设备，图4为本公开实施例提供的电子设备的结构示意图。如图4所示，本实施例提供的电子设备包括：存储器41和处理器42，存储器41用于存储计算机程序；处理器42用于调用计算机程序时执行上述方法实施例提供的打磨工艺参数组合的确定方法中任一实施例所执行的步骤。所述电子设备包括通过系统总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，所述电子设备的处理器用于提供计算和控制能力。所述电子设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。所述非易失性存储介质存储有操作系统和计算机程序。所述内存储器为非易失性存储介质中的操作系统和计算机程序的运行提供环境。所述计算机程序被处理器执行时以实现一种打磨工艺参数组合的确定方法。所述电子设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，所述电子设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等。
本领域技术人员可以理解，图4中示出的结构，仅仅是与本公开方案相关的部分结构的框图，并不构成对本公开方案所应用于其上的电子设备的限定，具体的电子设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，本公开提供的打磨工艺参数组合的确定装置可以实现为一种计算机程序的形式，计算机程序可在如图4所示的电子设备运行。电子设备的存储器中可存储组成该电子设备的打磨工艺参数组合的确定装置的各个程序模块，比如，图3所示的获取模块310、处理模块320、数据库模块330以及确定模块340。各个程序模块构成的计算机程序使得处理器执行本说明书描述的本公开各个实施例的电子设备的打磨工艺参数组合的确定方法中的步骤。例如，图4所示的电子设备可以通过如图3所示的打磨工艺参数组合的确定装置中的获取模块310执行步骤S11。电子设备可通过处理模块320执行步骤S12。电子设备可通过数据库模块330执行步骤S13。电子设备可以通过确定模块340执行步骤S14。
在一个实施例中，还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，计算机程序被处理器执行时实现上述各方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本公开所提供的各实施例中所使用的对存储器、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器（Read-OnlyMemory，ROM）、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器（Random Access Memory，RAM）或者外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM以多种形式可得，比如静态随机存取存储器（Static Random Access Memory，SRAM）和动态随机存取存储器（Dynamic Random Access Memory，DRAM）等。
以上实施例的各技术特征可以进行任意的组合，为使描述简洁，未对上述实施例中的各个技术特征所有可能的组合都进行描述，然而，只要这些技术特征的组合不存在矛盾，都应当认为是本说明书记载的范围。
以上所述实施例仅表达了本公开的几种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本公开构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本公开的保护范围。因此，本公开专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (10)

1.一种打磨工艺参数组合的确定方法，其特征在于，所述方法包括：
获取多个梯度的需求参数；所述需求参数包括：模具表面粗糙度和打磨去除量；
基于目标预测模型获取各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合；所述目标工艺参数组合包括：主轴电机转速、打磨压力、进给、步距、磨头目数以及磨头直径；
根据各个梯度的需求参数、以及各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，建立工艺参数数据库；
基于目标需求参数和所述工艺参数数据库，确定目标需求参数对应的目标工艺参数组合。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于目标预测模型获取各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合之前，所述方法还包括：
获取数据样本集；所述数据样本集包括：训练样本集和测试样本集；
构建预设传递函数；所述预设传递函数用于建立工艺参数组合与需求参数之间的非线性关系；
根据所述训练样本集、以及所述预设传递函数对初始预测模型进行训练，以获取目标预测模型。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取数据样本集，包括：
确定需求参数；
分析影响所述需求参数的各个工艺参数，为各工艺参数均设置W个工艺参数水平，所述W为大于等于2的整数；
根据正交实验原则设计实验方案，确定预设数量个实际工艺参数组合；
测量所述预设数量个实际工艺参数组合分别对应的实际需求参数；
根据所述预设数量个实际工艺参数组合、以及所述预设数量个实际工艺参数组合分别对应的实际需求参数，获取数据样本集。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述构建预设传递函数，包括：
确定均方误差函数；
以所述均方误差函数作为评价指标，确定预设传递函数：
Figure 592648DEST_PATH_IMAGE001
其中，X为训练样本集，i=1、2、3…P, P为训练样本集的数据量，
Figure 40947DEST_PATH_IMAGE002
为附加权重因子，
Figure 227208DEST_PATH_IMAGE003
为速率权重因子，
Figure 153576DEST_PATH_IMAGE004
为第
Figure 853767DEST_PATH_IMAGE005
个样本数据对应的原传递函数，
Figure 207388DEST_PATH_IMAGE006
为第
Figure 880946DEST_PATH_IMAGE007
个样本数据对应的预设传递函数，
Figure 876584DEST_PATH_IMAGE008
表示对所述均方误差函数求导。
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述确定均方误差函数，包括：
将所述训练样本集输入初始预测模型中，获取预测需求参数；所述预测需求参数包括：预测模具表面粗糙度和预测打磨去除量；
当所述预测需求参数为模具表面粗糙度时，所述确定均方误差函数，包括：
Figure 201255DEST_PATH_IMAGE009
当所述预测需求参数为打磨去除量时，所述确定均方误差函数，包括：
Figure 929039DEST_PATH_IMAGE010
其中，P为训练样本集的数据量，
Figure 214527DEST_PATH_IMAGE011
表示第i个实际模具表面粗糙度，
Figure 358063DEST_PATH_IMAGE012
表示第i个预测模具表面粗糙度，
Figure 678186DEST_PATH_IMAGE013
表示第i个实际打磨去除量，
Figure 265288DEST_PATH_IMAGE014
表示第i个预测打磨去除量。
6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取目标预测模型之前，所述方法还包括：
对所述数据样本集中的工艺参数进行无量纲化处理。
7.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在获取目标预测模型之前，所述方法还包括：
对所述数据样本集中的工艺参数分别设置预设取值范围。
8.一种打磨工艺参数组合的确定装置，其特征在于，包括：
获取模块，用于获取多个梯度的需求参数；所述需求参数包括：模具表面粗糙度和打磨去除量；
处理模块，用于基于目标预测模型获取各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合；所述目标工艺参数组合包括：主轴电机转速、打磨压力、进给、步距、磨头目数以及磨头直径；
数据库模块，用于根据各个梯度的需求参数、以及各个梯度的需求参数对应的目标工艺参数组合，建立工艺参数数据库；
确定模块，用于基于目标需求参数和所述工艺参数数据库，确定目标需求参数对应的目标工艺参数组合。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述打磨工艺参数组合的确定方法。
10.一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述打磨工艺参数组合的确定方法。
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