本发明涉及工艺识别，尤其涉及一种基于step格式车床工艺的识别方法及系统。
背景技术：
1、在现代制造业中，车床工艺的精确性和效率对于产品质量和生产成本具有决定性的影响。传统的车床工艺识别方法往往依赖于人工经验和试错法，这种方法不仅耗时耗力，而且难以保证工艺的一致性和优化。随着产品复杂度的增加，人工方法在处理复杂几何形状和材料特性时显得力不从心，难以满足高精度和高效率的生产需求。
2、现有的车床工艺识别系统通常缺乏对产品毛坯和加工车床之间关系的深入理解。在没有进行充分的虚拟集成建模的情况下，很难实现对加工过程的精确模拟和优化。此外，工艺参数的确定往往基于经验而非数据驱动的分析，这限制了工艺方案的创新性和适应性，尤其是在面对新材料或新设计时，传统方法难以快速适应和优化。
3、深度学习技术在许多领域已经显示出其强大的数据处理和模式识别能力，但在车床工艺识别领域的应用还不够广泛。历史加工案例的利用通常停留在表面层次，缺乏对案例深层次特征的提取和学习，导致难以形成准确的加工顺序预测模型。此外，现有系统在模拟执行和优化加工工艺方案时，往往忽视了仿真加工轨迹数据和预测目标产品模型的重要性，从而无法实现对加工过程的精确控制和优化。
技术实现思路
1、基于此，本发明有必要提供一种基于step格式车床工艺的识别方法及系统，以解决至少一个上述技术问题。
2、为实现上述目的，一种基于step格式车床工艺的识别方法，包括以下步骤：
3、步骤s1：获取产品毛坯step文件；基于产品毛坯step文件对产品毛坯与加工车床进行虚拟集成建模，得到集成虚拟环境；
4、步骤s2：获取目标产品step文件与历史加工案例集；根据目标产品step文件对目标产品进行逆向建模，得到目标产品三维模型；对目标产品进行工艺参数数据库构建，得到产品加工工艺参数数据库；
5、步骤s3：对历史加工案例集进行深度学习建模，得到加工顺序预测模型；基于目标产品三维模型根据产品加工工艺参数数据库与加工顺序预测模型对目标产品进行智能加工工艺规划，得到初步加工工艺方案；
6、步骤s4：基于集成虚拟环境对初步加工工艺方案进行模拟执行，得到仿真加工轨迹数据和预测目标产品模型；根据仿真加工轨迹数据和预测目标产品模型对初步加工工艺方案进行约束优化，得到优化加工工艺方案；
7、步骤s5：根据目标产品step文件对优化加工工艺方案进行分层决策控制，得到装配分层控制决策树；对优化加工工艺方案与装配分层控制决策树进行融合映射，得到最终加工工艺方案。
8、本发明通过基于step格式车床工艺的识别方法利用虚拟集成建模和逆向建模技术，能够深入理解产品毛坯和加工车床之间的关系，从而提高工艺识别的准确性。传统的人工方法在处理复杂几何形状和材料特性时效率低下，无法满足高精度和高效率的生产需求。而本发明利用深度学习技术对历史加工案例进行建模，可以学习并提取深层次特征，形成准确的加工顺序预测模型。同时，通过模拟执行和约束优化，能够实现对加工过程的精确控制和优化，从而提高车床工艺的效率。传统方法中工艺参数的确定通常基于经验，限制了工艺方案的创新性和适应性。而本发明通过建立产品加工工艺参数数据库，并结合深度学习模型，能够实现数据驱动的工艺参数确定，提高工艺方案的创新性和适应性。通过模拟执行和优化加工工艺方案，本发明可以获取仿真加工轨迹数据和预测目标产品模型。这些数据可以用于约束优化，从而提高加工工艺方案的可靠性和精确性。通过根据目标产品step文件对优化加工工艺方案进行分层决策控制，并生成装配分层控制决策树。这有助于实现对加工工艺方案的分层控制，提高生产的灵活性和效率。综上所述，本发明能够提高车床工艺的准确性和效率，实现数据驱动的工艺参数确定，提高加工工艺方案的可靠性，以及实现装配分层控制决策，从而提高产品质量、降低生产成本，并适应复杂几何形状和材料特性的生产需求。
9、优选地，本发明还提供了一种基于step格式车床工艺的识别系统，用于执行如上所述的基于step格式车床工艺的识别方法，该基于step格式车床工艺的识别系统包括：
10、集成建模模块，用于获取产品毛坯step文件；基于产品毛坯step文件对产品毛坯与加工车床进行虚拟集成建模，得到集成虚拟环境；
11、工艺参数数据库构建模块，用于获取目标产品step文件与历史加工案例集；根据目标产品step文件对目标产品进行逆向建模，得到目标产品三维模型；对目标产品进行工艺参数数据库构建，得到产品加工工艺参数数据库；
12、加工规划模块，用于对历史加工案例集进行深度学习建模，得到加工顺序预测模型；基于目标产品三维模型根据产品加工工艺参数数据库与加工顺序预测模型对目标产品进行智能加工工艺规划，得到初步加工工艺方案；
13、方案优化模块，用于基于集成虚拟环境对初步加工工艺方案进行模拟执行，得到仿真加工轨迹数据和预测目标产品模型；根据仿真加工轨迹数据和预测目标产品模型对初步加工工艺方案进行约束优化，得到优化加工工艺方案；
14、分层决策模块，用于根据目标产品step文件对优化加工工艺方案进行分层决策控制，得到装配分层控制决策树；对优化加工工艺方案与装配分层控制决策树进行融合映射，得到最终加工工艺方案。
15、本发明中，通过集成建模模块和工艺参数数据库构建模块，能够准确地识别产品毛坯和加工车床之间的关系，并构建产品加工工艺参数数据库。这可以提高识别的准确性和效率，避免依赖传统的人工经验和试错法。加工规划模块通过利用深度学习建模技术对历史加工案例进行学习，得到加工顺序预测模型。结合目标产品的三维模型和产品加工工艺参数数据库，可以进行智能加工工艺规划，实现数据驱动的工艺规划。这有助于提高工艺方案的创新性和适应性。方案优化模块通过利用集成虚拟环境进行模拟执行，获取仿真加工轨迹数据和预测目标产品模型。通过约束优化，系统可以对初步加工工艺方案进行优化，提高加工方案的可靠性和精确性。分层决策模块通过根据目标产品的step文件进行分层决策控制，并生成装配分层控制决策树。这有助于实现对加工工艺方案的分层控制，提高生产的灵活性和效率。通过融合映射优化加工工艺方案和装配分层控制决策树，系统可以生成最终的加工工艺方案。这有助于确保产品质量、降低生产成本，并适应复杂几何形状和材料特性的生产需求。综上所述，本发明能够提高识别准确性和效率、实现数据驱动的工艺规划、加工工艺方案的优化、分层决策控制以及生成最终的加工工艺方案。这将促进制造业的提升，提高产品质量，降低生产成本，并满足复杂产品的生产需求。
1.一种基于step格式车床工艺的识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于step格式车床工艺的识别方法，其特征在于，步骤s1包括以下步骤：
3.根据权利要求1所述的基于step格式车床工艺的识别方法，其特征在于，步骤s2包括以下步骤：
4.根据权利要求3所述的基于step格式车床工艺的识别方法，其特征在于，步骤s28包括以下步骤：
5.根据权利要求1所述的基于step格式车床工艺的识别方法，其特征在于，步骤s3包括以下步骤：
6.根据权利要求5所述的基于step格式车床工艺的识别方法，其特征在于，步骤s36包括以下步骤：
7.根据权利要求1所述的基于step格式车床工艺的识别方法，其特征在于，步骤s4包括以下步骤：
8.根据权利要求7所述的基于step格式车床工艺的识别方法，其特征在于，步骤s47包括以下步骤：
9.根据权利要求1所述的基于step格式车床工艺的识别方法，其特征在于，步骤s5包括以下步骤：
10.一种基于step格式车床工艺的识别系统，其特征在于，用于执行如权利要求1所述的基于step格式车床工艺的识别方法，该基于step格式车床工艺的识别系统包括：
