CN117930787A - 一种数控机床加工的工艺参数优化方法 - Google Patents

一种数控机床加工的工艺参数优化方法 Download PDF

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Abstract

本发明涉及数控机床工艺优化技术领域，解决了目前使用的工艺参数优化算法收敛速度慢以及精确度低的技术问题，尤其涉及一种数控机床加工的工艺参数优化方法，包括：基于数字孪生系统获取数控机床实时的工艺参数以及对应的能耗；根据工艺参数以及对应的能耗分别建立多种能耗的黑箱模型，并对黑箱模型进行求解获得数控机床各部分能耗的数学模型；将各部分能耗的数学模型整合为用于在线预测当前工艺参数下数控机床能耗的能耗模型。本发明依托于数字孪生技术实现虚拟平台与现实数控机床的交互，能够获得实时的数据以及监控数控机床的状态，可以快速实现对工艺参数的优化并提高算法的收敛速度，从而降低数控机床的能耗。

Description

一种数控机床加工的工艺参数优化方法
技术领域
本发明涉及数控机床工艺优化技术领域，尤其涉及一种数控机床加工的工艺参数优化方法。
背景技术
在数控机床加工过程中，工艺参数直接决定了加工产品的质量、加工过程的能耗和加工的效率等，同时还决定了刀具的使用寿命。目前工艺参数的设置一般都依靠人工经验进行设定，然后在进行优化。
为了降低数控机床加工过程中的能耗，目前主要使用优化算法对工艺参数进行优化。比较常用的算法如模拟退火算法，但是该算法存在参数更新过于随机，导致迭代次数过多；并且结束条件固定，不能根据实际收敛情况改变等问题，从而导致收敛速度比较慢，难以满足对于工艺参数进行优化的高精度需求。
发明内容
针对现有技术的不足，本发明提供了一种数控机床加工的工艺参数优化方法，解决了目前使用的工艺参数优化算法收敛速度慢以及精确度低的技术问题。
为解决上述技术问题，本发明提供了如下技术方案：一种数控机床加工的工艺参数优化方法，该方法包括以下步骤：
S1、基于数字孪生系统获取数控机床实时的工艺参数以及对应的能耗；
S2、根据工艺参数以及对应的能耗分别建立多种能耗的黑箱模型，并对黑箱模型进行求解获得数控机床各部分能耗的数学模型；
S3、将各部分能耗的数学模型整合为用于在线预测当前工艺参数下数控机床能耗的能耗模型；
S4、根据能耗模型确定数控机床在当前工艺参数下需要优化的能耗参数；
S5、根据能耗参数对数控机床的能耗进行求解优化，生成一组使数控机床能耗最低的工艺参数组合，并将工艺参数组合传回数控机床。
进一步地，在步骤S2中，多种能耗包括工艺参数关于辅助系统能耗、工艺参数关于主传动系统能耗、工艺参数关于进给系统能耗、工艺参数关于切削系统能耗以及工艺参数关于附加载荷能耗。
进一步地，在步骤S2中，具体过程包括以下步骤：
S201、建立工艺参数关于辅助系统能耗的黑箱模型，辅助系统能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，t为数控机床工作时间；为待求系数；
S202、建立工艺参数关于主传动系统能耗的黑箱模型，主传动系统能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，，/>为变频器的功率，/>为主轴电机能耗；n为数控机床的主轴转速；/>、/>、/>均为待求系数；
S203、建立工艺参数关于进给系统能耗的黑箱模型，进给系统能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，为进给量；c为待求系数；
S204、建立工艺参数关于切削系统能耗的黑箱模型，切削系统能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，为切削深度；/>为切削宽度；/>为每分钟进给量；/>为切削力系数；d为比例系数；/>和/>为待求参数；
S205、建立工艺参数关于附加载荷能耗的黑箱模型，附加载荷能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，e为待求参数；
S206、使用高斯过程回归求解黑箱模型、/>、/>、/>、/>的数学模型，即通过高斯过程回归确定黑箱模型/>中的/>；黑箱模型/>中的/>、/>、/>；黑箱模型/>中的c；黑箱模型/>中的/>和/>；黑箱模型/>中的e。
进一步地，在步骤S3中，具体过程包括以下步骤：
S301、将各部分能耗的数学模型整合为整个数控机床的功率模型P，功率模型P的表达式为：
；
S302、将功率模型P对时间t求积分，则整个数控机床的能耗公式表示为：
；
S303、根据数控机床的切削效率简化能耗公式/>，化简为：
；
S304、根据固定的刀具齿数进一步对能耗公式进行优化得到能耗模型，能耗模型的表达式为：
；
其中，和/>为更新后的系数。
进一步地，在步骤S4中，能耗参数分别为主轴转速n、每齿进给量、切削深度/>以及切削宽度/>。
进一步地，在步骤S5中，具体过程包括以下步骤：
S501、对能耗参数进行预处理，并确定初始解的当前位置；
S502、初始化概率系数，设定迭代次数为L、误差为/>；
S503、根据初始解的当前位置分别求/>对当前解的偏导数生成新解/>；
S504、从新解中随机选取一个作为本次更新的参数/>来计算当前能耗/>，并根据参数/>的正负来决定下一次更新的参数/>的正负；
若参数为正，则下一次更新的参数/>为负值；
若参数为负，则下一次更新的参数/>为正值；
S505、根据参数对工艺参数/>进行更新，并在其他工艺参数保持不变的基础上把工艺参数/>替换为/>代入能耗模型/>中得到能耗/>；
S506、对比当前能耗与能耗/>的大小，若当前能耗/>大于能耗，则将状态更新为能耗/>对应的状态；否则，根据概率P来更新为能耗/>对应的状态；
S507、重复步骤S503-S506并迭代L次，得到第一轮迭代的最终能耗；
S508、在每一轮迭代结束后更新概率系数，并在每次更新概率系数/>过后，将能耗为最终能耗/>时对应的工艺参数作为下一次迭代的初始值；
S509、重复步骤S503-S508，同时比较最新五轮迭代的结果，若五轮迭代的结果中，任意两轮迭代结果差值的绝对值均小于设定误差，则迭代结束，并返回这五轮迭代结果中的最低能耗/>，则，该最低能耗/>对应的工艺参数组合即为使数控机床能耗最低的工艺参数组合。
进一步地，在步骤S501中，具体过程包括以下步骤：
S5011、分别选取组主轴转速n的取值、/>组每齿进给量/>的取值、/>组切削深度/>的取值以及/>组切削宽度/>的取值；
S5012、将上述取值进行组合得到种组合，并将/>种组合代入能耗模型/>中，取使能耗模型/>值最小的工艺参数组合/>作为初始解；
S5013、以工艺参数组合作为初始解的当前位置，能耗表示为。
进一步地，在步骤S506中，定义更新状态概率P的公式如下：
；
上式中，为概率系数，/>的初始值设定为100。
进一步地，在步骤S508中，更新概率系数的过程为：每次将概率系数/>乘以0.80~0.95之间的随机数得到更新后的概率系数/>，更新公式为：
；
上式中，为更新后的概率系数，/>为更新前的概率系数。
借由上述技术方案，本发明提供了一种数控机床加工的工艺参数优化方法，至少具备以下有益效果：
1、本发明依托于数字孪生技术实现虚拟平台与现实数控机床的交互，能够获得实时的数据以及监控数控机床的状态，可以快速实现对工艺参数的优化并提高算法的收敛速度，从而降低数控机床的能耗。
2、本发明针对模拟退火算法收敛速度慢的问题，提出了一种改进的模拟退火算法来降低数控机床能耗，该方法以数字孪生技术为背景，能够快速准确地计算出一组工艺参数组合，使数控机床的能耗降低。
附图说明
此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
图1为本发明工艺参数优化方法的流程图；
图2为本发明数字孪生系统的功能构架图；
图3为本发明初始点选取的示意图；
图4为本发明改进的模拟退火算法的流程图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合附图 和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。借此对本申请如何应用技术手段来解决技术问题并达成技术功效的实现过程能充分理解并据以实施。
请参照图1-图4，示出了本实施例的一种具体实施方式，本实施例通过数字孪生系统实现虚拟平台与实际数控机床的有效交互。数字孪生系统能够实时传递实际数控机床中的参数至虚拟平台，为后续分析提供了实时的工艺数据支持，虚拟平台对传入的工艺参数进行建模，采用多种能耗的黑箱模型。这些模型通过高斯过程回归方法，找到工艺参数与数控机床能耗之间的复杂数学关系，然后将多种能耗模型相结合，形成一个数控机床整体的能耗模型，从而预测出当前参数下数控机床的能耗。同时虚拟平台采用改进的模拟退火算法对数学模型进行优化，得出一组推荐的优化参数，使能耗降到最低。
请参照图1，本实施例提出了一种数控机床加工的工艺参数优化方法，该方法包括以下步骤：
S1、基于数字孪生系统获取数控机床实时的工艺参数以及对应的能耗，对应的能耗即在这些工艺参数下数控机床各个部分的能耗；在本实施例中，现有技术所应用的数字孪生系统的功能如图2所示，其中包含数控机床的三维模型和虚拟平台，而在现有技术中，基于数字孪生系统的虚拟平台能随时获得数控机床的参数信息，包括当前使用的工艺参数，以及在当前状态下工作一段时间机床的能耗。
并且在虚拟平台上，利用获得的工艺参数和能耗建立工艺参数与能耗的数学关系，并预测出当前工艺参数组合下数控机床能耗，将预测值传入对应的数控机床上。在虚拟平台上，对能耗与工艺参数的数学关系进行优化处理，得出使能耗最低的工艺参数组合，并将该工艺参数组合传入对应的数控机床上，供对应的操作人员参考。
而在上述的孪生系统中，为了降低数控机床加工过程中的能耗，目前主要使用优化算法对工艺参数进行优化。比较常用的算法如模拟退火算法，但是该算法存在参数更新过于随机，导致迭代次数过多；并且结束条件固定，不能根据实际收敛情况改变等问题，导致收敛速度比较慢，基于上述技术缺陷，本实施例在现有的数字孪生系统的基础上，通过直接获取数控机床实时的工艺参数以及在这些工艺参数下数控机床各个部分的能耗，由此，提出一种数控机床加工的工艺参数优化方法，以数字孪生技术为背景，从而快速准确地计算出一组工艺参数组合，使数控机床的能耗降低，因此对于数字孪生系统这部分不在详细赘述。
S2、根据工艺参数以及对应的能耗分别建立多种能耗的黑箱模型，并对黑箱模型进行求解获得数控机床各部分能耗的数学模型，多种能耗包括工艺参数关于辅助系统能耗、工艺参数关于主传动系统能耗、工艺参数关于进给系统能耗、工艺参数关于切削系统能耗以及工艺参数关于附加载荷能耗；在建立多种能耗所对应的黑箱模型后，可使用高斯过程回归求解黑箱模型，获得各部分能耗的数学模型。因此在步骤S2中，具体过程包括以下步骤：
S201、建立工艺参数关于辅助系统能耗的黑箱模型，辅助系统能耗可以视作关于时间t的一次函数，数控机床工作时间越长，辅助系统能耗也越多，因此辅助系统能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，为待求系数；
S202、建立工艺参数关于主传动系统能耗的黑箱模型，数控机床的主传动系统主要由变频器、主轴电机、机械传动系统组成。其中，变频器的功率可以近似为一个常数，主轴电机能耗可近似为一个常数/>，机械传动系统可以简化为/>，n为数控机床的主轴转速。故主传动系统能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，，/>、/>、/>均为待求系数；
S203、建立工艺参数关于进给系统能耗的黑箱模型，数控机床的进给系统能耗可以近似为进给量/>的一次函数，故进给系统能耗的黑箱模型的表达式为：/>；
其中，c为待求系数；
S204、建立工艺参数关于切削系统能耗的黑箱模型，以铣削为例，数控机床主轴功率的计算公式为：
；
则，切削系统能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，为切削深度；/>为切削宽度；/>为每分钟进给量；/>为切削力系数；d为比例系数；其中/>和d需要根据具体的工况来确定，/>、d和/>为待求参数；
S205、建立工艺参数关于附加载荷能耗的黑箱模型，附加载荷与切削功率成正比，故附加载荷能耗的黑箱模型的表达式为：/>；
其中，e为待求参数；
S206、使用高斯过程回归求解黑箱模型、/>、/>、/>、/>的数学模型，即通过高斯过程回归确定黑箱模型/>中的/>；黑箱模型/>中的/>、/>、/>；黑箱模型/>中的c；黑箱模型/>中的/>和/>；黑箱模型/>中的e。最终获得各部分能耗与对应的工艺参数之间的数学表达式。在本实施例中，步骤S206的实现需要通过以下步骤，具体为：
S2061、高斯过程回归求解黑箱模型，首先定义切削深度、切削宽度/>、每分钟进给量/>以及切削力系数/>为X={x 1 、x 2 、x 3 、x 4 }，对应的能耗为y={f(x 1 )、f(x 2 )、f(x 3 )、f (x 4 )}，x i 与f(x i )的联合概率分布服从4维高斯分布。则均值函数m(x)与协方差函数如下式：
；
其中，和/>；
则高斯过程可表示为：
；
S2062、取平方指数协方差函数作为高斯核函数，其公式如下：
；
其中，，/>为任意输入的两个变量，/>和/>为核函数的超参数。
S2063、使用从数控机床传入的实时数据作为高斯模型的训练集t={(xi，yi)，i=1,2,...,n}。x i 为4维输入工艺参数组合，y i 为对应的能耗。X为4×n维输入矩阵，y为能耗的输出矢量，为实际值。并且实际值y存在噪声，其中/>为方差。根据高斯过程模型，y的先验分布为：
；
则实际值y和预测值y*的联合先验分布为：
；
其中，为n×n阶协方差矩阵，/>为n阶单位阵，/>为n×1阶训练集与测试集/>的协方差矩阵，/>为测试集的协方差矩阵。根据贝叶斯后验概率公式，可以得到预测值y*的后验分布：
；
其中，预测值y*的均值为，方差为。
S2064、针对高斯过程回归中的参数估计采用极大似然估计法进行求解，根据贝叶斯原理可以得到：
；
其中，；/>为边缘似然函数。采用共轭梯度法对/>的超参数/>求偏导。具体公式如下：
；
根据上式求出超参数的最优解，再带入步骤S2063中得到预测值y*的均值和方差/>，最终通过高斯模型来求解数控机床各部分能耗的数学模型，即：黑箱模型/>中的；黑箱模型/>中的/>、/>、/>；黑箱模型/>中的c；黑箱模型/>中的/>和/>；黑箱模型中的e。
S3、将各部分能耗的数学模型整合为用于在线预测当前工艺参数下数控机床能耗的能耗模型；因此在步骤S3中，具体过程包括以下步骤：
S301、将各部分能耗的数学模型整合为整个数控机床的功率模型P，功率模型P的表达式为：
；
S302、将功率模型P对时间t求积分，则整个数控机床的能耗公式表示为：
；
S303、根据数控机床的切削效率简化能耗公式/>，由于数控机床的切削效率/>是一个固定值，为了简化上述能耗公式/>，可以用/>来代替/>。具体公式可化简为：
；
S304、根据固定的刀具齿数进一步对能耗公式进行优化，由于每分钟进给量与每齿进给量/>、主轴转速n、刀具齿数/>有如下关系：
；
进给量与每齿进给量/>有如下关系：
；
由于刀具齿数固定，故可以将能耗公式进一步优化。则能耗模型的表达式为：
；
其中，和/>为更新后的系数；
如此，通过将获取的工艺参数代入能耗模型中，即可预测出在当前这一组工艺参数之下数控机床整体的能耗，而虚拟平台将预测值返回对应的数控机床操控界面。
S4、根据能耗模型确定数控机床在当前工艺参数下需要优化的能耗参数，能耗参数分别为主轴转速n、每齿进给量、切削深度/>以及切削宽度/>。
S5、根据能耗参数对数控机床的能耗进行求解优化，生成一组使数控机床能耗最低的工艺参数组合，并将工艺参数组合传回数控机床，具体的，使用改进的模拟退火算法对数控机床整体的能耗进行求解，获得一组使数控机床能耗最低的工艺参数组合，并将工艺参数组合传入数字孪生系统。改进的模拟退火算法具体流程如图4所示，在步骤S5中，具体过程包括以下步骤：
S501、对能耗参数进行预处理，并确定初始解的当前位置，为了使优化可以更快地收敛，并且减小算法进入局部最优的概率，需要对数据进行预处理。如图3所示，初始点的函数值越小，则接近全局最优的概率越大。故数据预处理具体实施方法为：在步骤S501中，具体过程包括以下步骤：
S5011、分别选取组主轴转速n的取值、/>组每齿进给量/>的取值、/>组切削深度/>的取值以及/>组切削宽度/>的取值；具体的，先选择主轴转速n的范围为/>r/min，转速每次递增/>，一共/>组取值。每齿进给量/>的选择范围为/>mm/z，每齿进给量每次递增/>，一共/>组取值。切削深度/>的选择范围为/>mm，切削深度每次递增，一共/>组取值。切削宽度/>的选择范围为/>mm，切削宽度每次递增/>，一共组取值。
S5012、将上述取值进行组合得到种组合，并将/>种组合代入能耗模型/>中，取使能耗模型/>值最小的工艺参数组合/>作为初始解；将上述取值进行组合，一共有/>种组合，将这/>种组合代入能耗模型/>中，取使能耗模型/>值最小的工艺参数组合/>作为初始解。
S5013、以工艺参数组合作为初始解的当前位置，能耗表示为。具体的以这一组参数作为优化算法的初始点，能耗表示为/>，其中，上角标0代表迭代的初始轮，下角标0代表优化的初始点。
S502、初始化概率系数，设定迭代次数为L、误差为/>；
S503、根据初始解的当前位置分别求/>对当前解的偏导数生成新解/>；
具体的，求偏导数如下式：
；
；
；
；
由上述公式可以得到新解的值；
S504、从新解中随机选取一个作为本次更新的参数/>来计算当前能耗/>，表示第i次更新的能耗，并根据参数/>的正负来决定下一次更新的参数/>的正负；
若参数为正，则下一次更新的参数/>为负值；
若参数为负，则下一次更新的参数/>为正值；
S505、根据参数对工艺参数/>进行更新，并在其他工艺参数保持不变的基础上把工艺参数/>替换为/>代入能耗模型/>中得到能耗/>，表示第i+1次更新的能耗；对工艺参数/>进行更新为：
；
S506、对比当前能耗与能耗/>的大小，若当前能耗/>大于能耗，则将状态更新为能耗/>对应的状态；否则，根据概率P来更新为能耗/>对应的状态。定义更新状态概率P的公式如下：
；
上式中，为概率系数，/>的初始值设定为100。
S507、重复步骤S503-S506并迭代L次，得到第一轮迭代的最终能耗；
S508、在每一轮迭代结束后更新概率系数，并在每次更新概率系数/>过后，将能耗为最终能耗/>时对应的工艺参数作为下一次迭代的初始值；更新概率系数/>的过程为：
每次将概率系数乘以0.80~0.95之间的随机数得到更新后的概率系数/>，更新公式为：
；
上式中，为更新后的概率系数，/>为更新前的概率系数；
S509、重复步骤S503-S508，同时比较最新五轮迭代的结果，若五轮迭代的结果中，任意两轮迭代结果差值的绝对值均小于设定误差，则迭代结束，并返回这五轮迭代结果中的最低能耗/>，则，该最低能耗/>对应的工艺参数组合即为使数控机床能耗最低的工艺参数组合。
本实施例所提出的工艺参数优化方法基于数字孪生系统，针对模拟退火算法收敛速度慢的问题，提出了一种改进的模拟退火算法来降低数控机床能耗。该方法以数字孪生技术为背景，能够快速准确地计算出一组工艺参数组合，使数控机床的能耗降低。
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步骤是可以通过程序来指令相关的硬件来完成，因此，本申请可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本申请可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同或相似的部分互相参见即可。对于以上各实施例而言，由于其与方法实施例基本相似，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。
以上实施方式对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

Claims (9)

1.一种数控机床加工的工艺参数优化方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：
S1、基于数字孪生系统获取数控机床实时的工艺参数以及对应的能耗；
S2、根据工艺参数以及对应的能耗分别建立多种能耗的黑箱模型，并对黑箱模型进行求解获得数控机床各部分能耗的数学模型；
S3、将各部分能耗的数学模型整合为用于在线预测当前工艺参数下数控机床能耗的能耗模型；
S4、根据能耗模型确定数控机床在当前工艺参数下需要优化的能耗参数；
S5、根据能耗参数对数控机床的能耗进行求解优化，生成一组使数控机床能耗最低的工艺参数组合，并将工艺参数组合传回数控机床。
2.根据权利要求1所述的工艺参数优化方法，其特征在于，在步骤S2中，多种能耗包括工艺参数关于辅助系统能耗、工艺参数关于主传动系统能耗、工艺参数关于进给系统能耗、工艺参数关于切削系统能耗以及工艺参数关于附加载荷能耗。
3.根据权利要求1所述的工艺参数优化方法，其特征在于，在步骤S2中，具体过程包括以下步骤：
S201、建立工艺参数关于辅助系统能耗的黑箱模型，辅助系统能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，t为数控机床工作时间；为待求系数；
S202、建立工艺参数关于主传动系统能耗的黑箱模型，主传动系统能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，，/>为变频器的功率，/>为主轴电机能耗；n为数控机床的主轴转速；、/>、/>均为待求系数；
S203、建立工艺参数关于进给系统能耗的黑箱模型，进给系统能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，为进给量；c为待求系数；
S204、建立工艺参数关于切削系统能耗的黑箱模型，切削系统能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，为切削深度；/>为切削宽度；/>为每分钟进给量；/>为切削力系数；d为比例系数；/>和/>为待求参数；
S205、建立工艺参数关于附加载荷能耗的黑箱模型，附加载荷能耗的黑箱模型的表达式为：
；
其中，e为待求参数；
S206、使用高斯过程回归求解黑箱模型、/>、/>、/>、/>的数学模型，即通过高斯过程回归确定黑箱模型/>中的/>；黑箱模型/>中的/>、/>、/>；黑箱模型/>中的c；黑箱模型/>中的/>和/>；黑箱模型/>中的e。
4.根据权利要求1所述的工艺参数优化方法，其特征在于，在步骤S3中，具体过程包括以下步骤：
S301、将各部分能耗的数学模型整合为整个数控机床的功率模型P，功率模型P的表达式为：
；
S302、将功率模型P对时间t求积分，则整个数控机床的能耗公式表示为：
；
S303、根据数控机床的切削效率简化能耗公式/>，化简为：
；
S304、根据固定的刀具齿数进一步对能耗公式进行优化得到能耗模型，能耗模型的表达式为：
；
其中，和/>为更新后的系数。
5.根据权利要求1所述的工艺参数优化方法，其特征在于，在步骤S4中，能耗参数分别为主轴转速n、每齿进给量、切削深度/>以及切削宽度/>。
6.根据权利要求1所述的工艺参数优化方法，其特征在于，在步骤S5中，具体过程包括以下步骤：
S501、对能耗参数进行预处理，并确定初始解的当前位置；
S502、初始化概率系数，设定迭代次数为L、误差为/>；
S503、根据初始解的当前位置分别求/>对当前解/>的偏导数生成新解/>；
S504、从新解中随机选取一个作为本次更新的参数/>来计算当前能耗，并根据参数/>的正负来决定下一次更新的参数/>的正负；
若参数为正，则下一次更新的参数/>为负值；
若参数为负，则下一次更新的参数/>为正值；
S505、根据参数对工艺参数/>进行更新，并在其他工艺参数保持不变的基础上把工艺参数/>替换为/>代入能耗模型/>中得到能耗/>；
S506、对比当前能耗与能耗/>的大小，若当前能耗/>大于能耗/>，则将状态更新为能耗/>对应的状态；否则，根据概率P来更新为能耗/>对应的状态；
S507、重复步骤S503-S506并迭代L次，得到第一轮迭代的最终能耗；
S508、在每一轮迭代结束后更新概率系数，并在每次更新概率系数/>过后，将能耗为最终能耗/>时对应的工艺参数作为下一次迭代的初始值；
S509、重复步骤S503-S508，同时比较最新五轮迭代的结果，若五轮迭代的结果中，任意两轮迭代结果差值的绝对值均小于设定误差，则迭代结束，并返回这五轮迭代结果中的最低能耗/>，则，该最低能耗/>对应的工艺参数组合即为使数控机床能耗最低的工艺参数组合。
7.根据权利要求6所述的工艺参数优化方法，其特征在于，在步骤S501中，具体过程包括以下步骤：
S5011、分别选取组主轴转速n的取值、/>组每齿进给量/>的取值、/>组切削深度/>的取值以及/>组切削宽度/>的取值；
S5012、将上述取值进行组合得到种组合，并将/>种组合代入能耗模型/>中，取使能耗模型/>值最小的工艺参数组合/>作为初始解；
S5013、以工艺参数组合作为初始解的当前位置，能耗表示为/>。
8.根据权利要求6所述的工艺参数优化方法，其特征在于，在步骤S506中，定义更新状态概率P的公式如下：
；
上式中，为概率系数，/>的初始值设定为100。
9.根据权利要求6所述的工艺参数优化方法，其特征在于，在步骤S508中，更新概率系数的过程为：每次将概率系数/>乘以0.80~0.95之间的随机数得到更新后的概率系数/>，更新公式为：
；
上式中，为更新后的概率系数，/>为更新前的概率系数。
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