CN116068962A - 一种基于数控机床的工艺路线规划方法及相关设备 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种基于数控机床的工艺路线规划方法及相关设备，属于机床加工技术领域，方法包括：获取目标零件的质量要求数据，并基于质量要求数据确定目标零件对应的加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据；根据加工能耗数据、加工效率数据和加工成本数据确定目标零件的加工难度信息，加工难度信息反映目标零件的加工难度；获取机床状态信息和刀具状态信息，并基于加工难度信息、机床状态信息以及刀具状态信息，对目标零件进行工艺路线规划。本发明可通过分析目标零件的加工难度信息，并基于加工难度信息和机床状态信息和刀具状态信息来实现对工艺路线的精准规划，有利于减少加工成本、提高加工效率、降低加工能耗。

Description

一种基于数控机床的工艺路线规划方法及相关设备

技术领域

本发明涉及机床加工技术领域，尤其涉及一种基于数控机床的工艺路线规划方法及相关设备。

背景技术

随着智能化技术的发展与普及，智能化产品终端已经融入了各行各业，尤其是在传统制造与生产行业中，随着智能化技术的应用，已经催生出智能数控机床，操作人员通过操作该智能数控机床可实现对零部件的智能化加工。

目前，在对零件进行加工时，一般是通过绘制零件的图纸，然后根据图纸上标注的工艺参数来设置工艺路线，设置的工艺路线中包括选择的加工工艺种类、选择的刀具、选择的设备等。但是，现有技术中在设置工艺路线时，基本不会考虑机床状态和刀具状态，机床状态会影响工艺刚性，刀具状态影响加工效率，因此容易造成工艺路线设置的并不精准，并且会增加加工成本。

发明内容

本发明提供一种基于数控机床的加工参数调整方法及相关设备，用以解决现有技术中在设置工艺路线时，不会考虑机床状态和刀具状态，导致工艺路线规划并不精准，并且会增加加工成本的缺陷，实现根据加工难度信息、机床状态信息以及刀具状态信息来实现对工艺路线的精准规划，有利于减少加工成本、提高加工效率、降低加工能耗。

本发明提供一种基于数控机床的工艺路线规划方法，包括：

获取目标零件的质量要求数据，并基于所述质量要求数据确定所述目标零件对应的加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据，其中，所述质量要求数据用于反映所述目标零件的表面质量；

根据所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据确定所述目标零件的加工难度信息，所述加工难度信息反映所述目标零件的加工难度；

获取机床状态信息和刀具状态信息，并基于所述加工难度信息、所述机床状态信息以及所述刀具状态信息，对所述目标零件进行工艺路线规划。

根据本发明提供的一种基于数控机床的工艺路线规划方法，根据所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据确定所述目标零件的加工难度信息，包括：

分别获取所述加工能耗数据对应的第一权重数据、所述加工效率数据对应的第二权重数据，以及所述加工成本数据对应的第三权重数据；

根据所述第一权重数据、所述第二权重数据、所述第三权重数据、所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据，确定目标回报函数的目标解，将所述目标解作为所述目标零件的加工难度信息。

根据本发明提供的一种基于数控机床的工艺路线规划方法，所述目标回报函数为加权求和函数，所述根据所述第一权重数据、所述第二权重数据、所述第三权重数据、所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据，确定目标回报函数的目标解，包括：

分别将所述第一权重数据、所述第二权重数据以及所述第三权重数据作为所述目标回报函数的第一加权系数、第二加权系数以及第三加权系数，

分别将所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据作为所述目标回报函数的第一加权变量、第二加权变量以及第三加权变量；

基于所述第一加权系数、所述第二加权系数、所述第三加权系数、所述第一加权变量、所述第二加权变量以及所述第三加权变量，确定所述目标解。

根据本发明提供的一种基于数控机床的工艺路线规划方法，所述根据所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据确定所述目标零件的加工难度信息，包括：

获取预设的目标决策模型，基于所述目标决策模型、所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据输出所述加工难度信息，其中，所述目标决策模型是基于目标回报函数建立的模型，所述目标回报函数的解反映所述目标零件的加工难度。

根据本发明提供的一种基于数控机床的工艺路线规划方法，所述获取目标零件的质量要求数据，并基于所述质量要求数据确定所述目标零件对应的加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据，包括：

获取所述目标零件的设计文件，从所述设计文件拆分加工特征，并确定所述目标零件的所述质量要求数据，所述质量要求数据包括：表面粗糙度以及表面平整度；

基于所述表面粗糙度与所述表面平整度，确定符合加工要求的刀具选项、工艺种类选项以及设备选项；

基于所述刀具选项、所述工艺种类选项以及所述设备选项，确定所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据。

根据本发明提供的一种基于数控机床的工艺路线规划方法，所述基于所述刀具选项、所述工艺种类选项以及所述设备选项，确定所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据，包括：

分别获取所述刀具选项中各个刀具的第一使用频率、所述工艺种类选项中各个工艺种类的第二使用频率以及所述设备选项中各个设备的第三使用频率；

根据所述第一使用频率、所述第二使用频率以及所述第三使用频率，确定备选刀具、备选工艺种类以及备选设备；

基于所述备选刀具、所述备选工艺种类以及所述备选设备，确定所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据。

根据本发明提供的一种基于数控机床的工艺路线规划方法，所述基于所述加工难度信息，对所述目标零件进行工艺路线规划，包括：

获取所述机床状态信息与所述刀具状态信息，其中，所述机床状态信息用于反映机床的占用信息以及机床的老化信息，所述刀具状态信息用于反映刀具的磨损信息；

根据所述加工难度信息，确定工序信息；

基于所述工序信息，结合所述机床状态信息与所述刀具状态信息，确定目标工艺种类、目标刀具、目标设备以及进刀方向，并基于所述目标工艺种类、所述目标刀具、所述目标设备以及所述进刀方向，生成工艺路线。

本发明还提供一种基于数控机床的工艺路线规划装置，包括：

目标零件分析模块，用于获取目标零件的质量要求数据，并基于所述质量要求数据确定所述目标零件对应的加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据，其中，所述质量要求数据用于反映所述目标零件的表面质量；

加工难度确定模块，用于根据所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据确定所述目标零件的加工难度信息，所述加工难度信息反映所述目标零件的加工难度；

工艺路线规划模块，用于获取机床状态信息和刀具状态信息，并基于所述加工难度信息、所述机床状态信息以及所述刀具状态信息，对所述目标零件进行工艺路线规划。

本发明还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如上述任一种所述基于数控机床的工艺路线规划方法。

本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现如上述任一种所述基于数控机床的工艺路线规划方法。

本发明提供的一种基于数控机床的工艺路线规划方法及相关设备，通过获取目标零件的质量要求数据，该质量要求数据反映的是目标零件的表面质量，比如表面粗糙度以及表面平整度。本发明可根据该质量要求数据预估出加工该目标零件所需要消耗的能耗、所需要付出的加工成本以及对应的加工效率，因此也就得到了加工能耗数据、加工成本数据以及加工效率数据。而这三个数据是可在一定程度上反映出目标零件的加工难度的，一般来说，加工能耗数据越大、加工成本数据越高以及加工效率数据越低，就可以确定加工难度越大。为此，本发明可基于所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据计算目标回报函数的目标解，此时，该目标解就可反映出目标零件的加工难度信息，在确定出加工难度信息后，本发明可获取机床状态信息和刀具状态信息，然后根据该加工难度信息、机床状态信息和刀具状态信息来对目标零件进行工艺路线规划。可见，本发明可通过分析目标零件的加工难度信息，并基于加工难度信息、机床状态信息和刀具状态信息来实现对工艺路线的精准规划，有利于减少加工成本、提高加工效率、降低加工能耗。

附图说明

为了更清楚地说明本发明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一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是本发明提供的基于数控机床的工艺路线规划方法的流程示意图；

图2是本发明提供的基于数控机床的工艺路线规划装置的结构示意图；

图3是本发明提供的电子设备的结构示意图。

具体实施方式

为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本发明中的附图，对本发明中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。

下面结合图1描述本发明的基于数控机床的工艺路线规划方法。本实施例的基于数控机床的工艺路线规划方法可应用于电子设备中，该电子设备可为电脑、智能电视等智能化产品终端。在具体应用时，本实施例的基于数控机床的工艺路线规划方法包括如下步骤：

步骤S100、获取目标零件的质量要求数据，并基于所述质量要求数据确定所述目标零件对应的加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据，其中，所述质量要求数据用于反映所述目标零件的表面质量。

本实施例首先获取目标零件的质量要求数据，该质量要求数据反映的是目标零件的表面质量，比如表面粗糙度以及表面平整度。而要达到目标零件的质量要求数据，就需要有对应的工序来进行加工，就会产生对应的加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据，因此，本实施例可根据该质量要求数据，确定出对应的加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据。

具体地，本实施例首先获取所述目标零件的设计文件，基于该设计文件拆分出加工特征，并且由于该设计文件中标注了目标零件的所有尺寸信息以及各个面的表面粗糙度和表面平整度，因此就可从所述设计文件中确定所述目标零件的所述质量要求数据。然后，本实施例基于所述表面粗糙度与所述表面平整度，确定符合加工要求的刀具选项、工艺种类选项以及设备选项。该刀具选项中包括若干符合要求的刀具、工艺种类选项包括铣、车、削等，设备选项包括若干符合要求的机床。接着，本实施例可基于所述刀具选项、所述工艺种类选项以及所述设备选项，确定所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据。

在一种实现方式中，本实施例可分别获取所述刀具选项中各个刀具的第一使用频率、所述工艺种类选项中各个工艺种类的第二使用频率以及所述设备选项中各个设备的第三使用频率。该第一使用频率、第二使用频率以及第三使用频率可分别反映出各个刀具、各个工艺种类以及各个设备的使用情况。然后，本实施例可筛选出第一使用频率最高的刀具作为备选刀具、将第二使用频率最高的工艺种类作为备选工艺种类，将第三使用频率最高的设备作为备选设备。最后，本实施例可基于所述备选刀具、所述备选工艺种类以及所述备选设备，确定所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据。本实施例中的备选刀具、备选工艺种类以及备选设备均只有唯一一个，因此，在确定所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据时，可直接根据备选刀具、备选工艺种类以及备选设备组合成的工艺进行分析，预估出同时采用备选刀具、备选工艺种类以及备选设备时，加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据分别是多少，基于确定出的加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据，有利于后续步骤中确定出加工难度信息。

步骤S200、根据所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据确定所述目标零件的加工难度信息，所述加工难度信息反映所述目标零件的加工难度。

由于加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据可在一定程度上反映出目标零件的加工难度的，一般来说，加工能耗数据越大、加工成本数据越高以及加工效率数据越低，就可以确定加工难度越大。

在一种可能的实现方式中，本实施例基于该目标回报函数来分析出目标零件的加工难度信息，该加工难度信息可用于进行工艺路线的规划。本实施例通过考虑加工难度信息，有利于更为精准地规划工艺路线，从而降低加工成本。

具体地，所述目标回报函数为加权求和函数，本实施例可分别获取所述加工能耗数据对应的第一权重数据、所述加工效率数据对应的第二权重数据，以及所述加工成本数据对应的第三权重数据。该第一权重数据、第二权重数据以及第三权重数据是预先设置的，并且是按照目标零件加工时所需要考虑的因素的重要程度进行设置的。然后，本实施将所述第一权重数据、所述第二权重数据以及所述第三权重数据分别作为第一加权系数、第二加权系数以及第三加权系数；分别将所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据作为第一加权变量、第二加权变量以及第三加权变量。最后，就可以基于所述第一加权系数、所述第二加权系数、所述第三加权系数、所述第一加权变量、所述第二加权变量以及所述第三加权变量，计算该目标回报函数的目标解，根据该目标解即可确定加工难度信息。在具体应用时，本实施例的目标回报函数所计算出的目标解是一个数值，该数值可作为加工难度信息，用于反映加工难度的等级，比如，计算出的目标解为0.9，则就可以表示该目标零件的加工难度信息较大，而计算出的目标解为0.4，则就表示该目标零件的加工难度信息较小。

在另一种实现方式中，本实施例在还可以基于所述目标回报函数，构建目标决策模型。该目标决策模型为马尔可夫模型，可自动基于所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据输出加工难度信息。因此，所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据作为所述目标决策模型的输入变量，所述加工难度信息为所述目标决策模型的输出变量。本实施例通过构建目标回报函数，可准确地分析出目标零件的加工难度信息。

步骤S300、获取机床状态信息和刀具状态信息，并基于所述加工难度信息、所述机床状态信息以及所述刀具状态信息，对所述目标零件进行工艺路线规划。

本实施例中预先设置了不同的加工难度信息所对应的工序信息，并形成映射文件。当确定出加工难度信息，即可基于该映射文件获取该加工难度信息对应的工序信息。接着，本实施例获取所述机床状态信息与所述刀具状态信息，其中，所述机床状态信息用于反映机床的占用信息以及机床的老化信息，比如，确定机床的占用情况以及机床的剩余使用寿命，所述刀具状态信息用于反映刀具的磨损信息，比如，确定刀具的磨损程度。

在具体应用时，在监测机床老化情况时，通过监测机床的主轴还有进给轴的切削温度来体现的。刀具磨损是通过监测振动信号来体现的。这些信号都是高维度张量都没有办法直接放到模型里，都需要通过卷积网络，还有一些自编码网络等对这些特征进行特征提取，再进行工艺优化，因为工艺规划是决策到零件的某一个工步，在加工到某工步的时候，由于不同机床老化状态能容忍的机床刚性不一样，使得工艺参数选择不一样，造成效率等评价指标不一样，而刀具需要通过实时的去监控磨损状态来做决策，刀具的不同的磨损状态下最优参数也不一样，会影响加工效率，本实施例形成了一个物理环境和工艺协同交互的过程，这样考虑了系统中的动态因素，使得工艺规划对系统的适应性更强。为此，本实施例当获取到机床状态信息和刀具状态信息后，本实施例即可基于该工序信息中，并综合考虑机床状态信息和刀具状态信息，来确定出目标工艺种类、目标刀具、目标设备以及进刀方向，因此本实施例可基于该工序信息中的所述目标工艺种类、所述目标刀具、所述目标设备以及所述进刀方向，生成工艺路线。比如，目标设备基于机床状态信息来选择，选择未被占用或者剩余寿命多的机床作为目标设备。再比如，目标刀具根据刀具状态信息来选择，选择刀具磨损程度小的刀具作为目标刀具。由于本实施例的工艺路线是加工难度信息、机床状态信息以及刀具状态信息来精准规划的，而加工难度信息又是基于加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据确定的，机床状态信息会影响工艺刚性，刀具状态信息会影响加工效率，本实施例的目标零件的工艺路线的规划是综合考虑了加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据，这样规划出的工艺路线可减少加工成本、提高加工效率、降低加工能耗。

下面结合图2描述本发明的基于数控机床的工艺路线规划装置。该装置包括：目标零件分析模块210、加工难度确定模块220以及工艺路线规划模块230。具体地，所述目标零件分析模块210，用于获取目标零件的质量要求数据，并基于所述质量要求数据确定所述目标零件对应的加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据，其中，所述质量要求数据用于反映所述目标零件的表面质量。所述加工难度确定模块220，用于根据所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据确定所述目标零件的加工难度信息，所述加工难度信息反映所述目标零件的加工难度。所述工艺路线规划模块230，用于获取机床状态信息和刀具状态信息，并基于所述加工难度信息、所述机床状态信息以及所述刀具状态信息，对所述目标零件进行工艺路线规划。

图3示例了一种电子设备的实体结构示意图，如图3所示，该电子设备可以包括：处理器(processor)310、通信接口(Communications Interface)320、存储器(memory)330和通信总线340，其中，处理器310，通信接口320，存储器330通过通信总线340完成相互间的通信。处理器310可以调用存储器330中的逻辑指令，以执行基于数控机床的工艺路线规划方法，该方法包括：

获取目标零件的质量要求数据，并基于所述质量要求数据确定所述目标零件对应的加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据，其中，所述质量要求数据用于反映所述目标零件的表面质量；

根据所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据确定所述目标零件的加工难度信息，所述加工难度信息反映所述目标零件的加工难度；

获取机床状态信息和刀具状态信息，并基于所述加工难度信息、所述机床状态信息以及所述刀具状态信息，对所述目标零件进行工艺路线规划。

此外，上述的存储器330中的逻辑指令可以通过软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器（ROM，Read-Only Memory）、随机存取存储器（RAM，Random Access Memory）、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

另一方面，本发明还提供一种计算机程序产品，所述计算机程序产品包括计算机程序，计算机程序可存储在非暂态计算机可读存储介质上，所述计算机程序被处理器执行时，计算机能够执行上述各方法所提供的基于数控机床的工艺路线规划方法，该方法包括：

获取目标零件的质量要求数据，并基于所述质量要求数据确定所述目标零件对应的加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据，其中，所述质量要求数据用于反映所述目标零件的表面质量；

根据所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据确定所述目标零件的加工难度信息，所述加工难度信息反映所述目标零件的加工难度；

获取机床状态信息和刀具状态信息，并基于所述加工难度信息、所述机床状态信息以及所述刀具状态信息，对所述目标零件进行工艺路线规划。

又一方面，本发明还提供一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现以执行上述各方法提供的基于数控机床的工艺路线规划方法，该方法包括：

获取目标零件的质量要求数据，并基于所述质量要求数据确定所述目标零件对应的加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据，其中，所述质量要求数据用于反映所述目标零件的表面质量；

根据所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据确定所述目标零件的加工难度信息，所述加工难度信息反映所述目标零件的加工难度；

获取机床状态信息和刀具状态信息，并基于所述加工难度信息、所述机床状态信息以及所述刀具状态信息，对所述目标零件进行工艺路线规划。

以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，其中所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部模块来实现本实施例方案的目的。本领域普通技术人员在不付出创造性的劳动的情况下，即可以理解并实施。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到各实施方式可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现，当然也可以通过硬件。基于这样的理解，上述技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在计算机可读存储介质中，如ROM/RAM、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备（可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等）执行各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。

最后应说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种基于数控机床的工艺路线规划方法，其特征在于，包括：

获取目标零件的质量要求数据，并基于所述质量要求数据确定所述目标零件对应的加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据，其中，所述质量要求数据用于反映所述目标零件的表面质量；

根据所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据确定所述目标零件的加工难度信息，所述加工难度信息反映所述目标零件的加工难度；

获取机床状态信息和刀具状态信息，并基于所述加工难度信息、所述机床状态信息以及所述刀具状态信息，对所述目标零件进行工艺路线规划。

2.根据权利要求1所述的基于数控机床的工艺路线规划方法，其特征在于，所述根据所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据确定所述目标零件的加工难度信息，包括：

分别获取所述加工能耗数据对应的第一权重数据、所述加工效率数据对应的第二权重数据，以及所述加工成本数据对应的第三权重数据；

根据所述第一权重数据、所述第二权重数据、所述第三权重数据、所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据，确定目标回报函数的目标解，将所述目标解作为所述目标零件的加工难度信息。

3.根据权利要求2所述的基于数控机床的工艺路线规划方法，其特征在于，所述目标回报函数为加权求和函数，所述根据所述第一权重数据、所述第二权重数据、所述第三权重数据、所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据，确定目标回报函数的目标解，包括：

分别将所述第一权重数据、所述第二权重数据以及所述第三权重数据作为所述目标回报函数的第一加权系数、第二加权系数以及第三加权系数；

分别将所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据作为所述目标回报函数的第一加权变量、第二加权变量以及第三加权变量；

基于所述第一加权系数、所述第二加权系数、所述第三加权系数、所述第一加权变量、所述第二加权变量以及所述第三加权变量，确定所述目标解。

4.根据权利要求1所述的基于数控机床的工艺路线规划方法，其特征在于，所述根据所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据确定所述目标零件的加工难度信息，包括：

获取预设的目标决策模型，基于所述目标决策模型、所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据输出所述加工难度信息，其中，所述目标决策模型是基于目标回报函数建立的模型，所述目标回报函数的解反映所述目标零件的加工难度。

5.根据权利要求1所述的基于数控机床的工艺路线规划方法，其特征在于，所述获取目标零件的质量要求数据，并基于所述质量要求数据确定所述目标零件对应的加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据，包括：

获取所述目标零件的设计文件，从所述设计文件拆分加工特征，并确定所述目标零件的所述质量要求数据，所述质量要求数据包括：表面粗糙度以及表面平整度；

基于所述表面粗糙度与所述表面平整度，确定符合加工要求的刀具选项、工艺种类选项以及设备选项；

基于所述刀具选项、所述工艺种类选项以及所述设备选项，确定所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据。

6.根据权利要求5所述的基于数控机床的工艺路线规划方法，其特征在于，所述基于所述刀具选项、所述工艺种类选项以及所述设备选项，确定所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据，包括：

分别获取所述刀具选项中各个刀具的第一使用频率、所述工艺种类选项中各个工艺种类的第二使用频率以及所述设备选项中各个设备的第三使用频率；

根据所述第一使用频率、所述第二使用频率以及所述第三使用频率，确定备选刀具、备选工艺种类以及备选设备；

基于所述备选刀具、所述备选工艺种类以及所述备选设备，确定所述加工能耗数据、所述加工效率数据以及所述加工成本数据。

7.根据权利要求1所述的基于数控机床的工艺路线规划方法，其特征在于，所述获取机床状态信息和刀具状态信息，并基于所述加工难度信息、所述机床状态信息以及所述刀具状态信息，对所述目标零件进行工艺路线规划，包括：

获取所述机床状态信息与所述刀具状态信息，其中，所述机床状态信息用于反映机床的占用信息以及机床的老化信息，所述刀具状态信息用于反映刀具的磨损信息；

根据所述加工难度信息，确定工序信息；

基于所述工序信息，结合所述机床状态信息与所述刀具状态信息，确定目标工艺种类、目标刀具、目标设备以及进刀方向，并基于所述目标工艺种类、所述目标刀具、所述目标设备以及所述进刀方向，生成工艺路线。

8.一种基于数控机床的工艺路线规划装置，其特征在于，包括：

目标零件分析模块，用于获取目标零件的质量要求数据，并基于所述质量要求数据确定所述目标零件对应的加工能耗数据、加工效率数据以及加工成本数据，其中，所述质量要求数据用于反映所述目标零件的表面质量；

加工难度确定模块，用于根据所述加工能耗数据、所述加工效率数据和所述加工成本数据确定所述目标零件的加工难度信息，所述加工难度信息反映所述目标零件的加工难度；

工艺路线规划模块，用于获取机床状态信息和刀具状态信息，并基于所述加工难度信息、所述机床状态信息以及所述刀具状态信息，对所述目标零件进行工艺路线规划。

9.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至7任一项所述基于数控机床的工艺路线规划方法。

10.一种非暂态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如权利要求1至7任一项所述基于数控机床的工艺路线规划方法。

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