本发明涉及数控工艺快速建模，具体为一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法。
背景技术：
1、随着制造业的发展，数控工艺在加工制造领域中扮演着越来越重要的角色。数控工艺能够实现对工件的高效、精确加工，提高生产效率和产品质量，对于现代制造业的发展具有重要意义。然而，实现高效的数控工艺并非易事，其中快速建模是一个至关重要的环节。
2、传统的数控工艺建模方法通常依赖于物理模型或经验模型，需要大量的人力和时间进行建模和验证。这种方法在处理复杂的数控工艺过程时存在着诸多挑战，包括以下问题：
3、数据获取困难：数控工艺涉及的数据种类繁多，包括工件几何形状、材料特性、加工参数等，而现有数据可能来自不同的源头，难以有效地整合和利用。
4、模型融合与集成不足：单一的深度学习模型可能难以全面捕捉数控工艺建模过程中的空间和时间特征，而缺乏有效的模型融合与集成方法，可能导致建模效果不佳。
5、实时性与动态调整能力不足：传统的深度学习模型通常是静态的，无法实时地调整和优化模型以适应生产环境的变化，缺乏实时性和动态调整能力。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法，解决了现有技术模型使用单一无法综合整合利用的问题。
2、为实现以上目的，本发明通过以下技术方案予以实现：一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法，包括以下步骤：
3、s10、数据处理准备：收集与数控工艺包括工件的几何形状、材料特性、加工参数以及已知的工艺规则和标准；
4、s20、模型选择：选择卷积神经网络与循环神经网络作为融合模型基础，并在计算后通过集成学习方法将模型结果融合；
5、s30、特征提取：利用融合模型，对数据进行特征提取和选择，以确定对于建模任务最为关键的特征；
6、s40、模型评估与优化：通过交叉验证技术对模型进行评估，并根据评估结果对模型进行优化，优化包括调整模型参数、调整模型结构以及进一步的数据清洗和预处理；
7、s50、模型部署：将训练好的模型部署到生产环境中，用于快速建模和预测，确保模型能够与数控设备和其他系统进行集成，并能够实时地处理数据并生成相应的工艺模型和建议；
8、s60、实时建模反馈：通过模型预测控制对建模过程进行实时调整和优化；
9、s70、持续改进与更新：定期监控模型的性能，并根据实际应用情况进行持续改进和更新，利用大模型对新数据进行再训练，以保持模型的准确性和适应性。
10、优选的，所述s40步骤包括以下子步骤：
11、s41、交叉验证：将已准备好的数据集分成训练集和验证集，以评估模型的性能；
12、s42、数据处理：对训练集和验证集进行数据处理；
13、s43、模型调整：根据交叉验证的结果对模型进行调整，包括调整模型的超参数、调整模型的结构或复杂度。
14、优选的，所述s20步骤中卷积神经网络的函数表达式为：
15、卷积层的输出：
16、
17、池化层的输出：
18、yi,j＝g(pooling(hi,j))；
19、其中，hi,j是卷积层的输出，wm,n是卷积核的权重，xi+m,j+n是输入数据，b是偏置项，f是激活函数，yi,j是池化层的输出，g是池化函数。
20、优选的，所述s20步骤中循环神经网络的函数表达式为：
21、ht＝rnn(xt,ht-1)；
22、其中，ht是时刻t的隐藏状态，xt是时刻t的输入，ht-1是时刻t-1的隐藏状态，rnn是rnn单元的计算函数。
23、优选的，所述s20步骤中循环神经网络与卷积神经网络融合后的函数表达式为：
24、ht＝rnn(ft,ht-1)；
25、其中，ft是f在时间步t的特征表示，ht-1是rnn在时间步t-1的隐藏状态。
26、优选的，所述s30步骤中的关键的特征包括材料特性与加工参数，所述材料特性包括硬度、强度、导热性，所述加工参数包括刀具类型、切削速度、进给速度、切削深度。
27、优选的，所述s40步骤中的交叉验证技术计算函数表达式为：
28、cv(x,y；model,w)＝k1∑i＝1kloss(model(xtrain(i),w),ytrain(i))；
29、其中，x是输入特征数据，y是对应的标签，model是要评估的模型，w是模型的参数，k是折叠的数量，xtrain(i)和ytrain(i)是第i个折叠的训练集数据，loss是损失函数，用于评估模型预测和真实值之间差异的函数。
30、优选的，所述s60步骤中实时调整和优化包括实时监测数据、模型预测结果、控制参数。
31、优选的，所述s10步骤中获得建模数据信息来源包括传感器、工艺数据库、人工数据采集、外部数据提供商的一种或多种。
32、优选的，所述s42步骤中的数据处理包括去除缺失值、异常值和重复值，进行特征缩放或归一化，以及对特征进行编码或转换。
33、本发明提供了一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法。具备以下有益效果：
34、1、本发明通过综合利用多种数据来源，包括传感器、工艺数据库、人工数据采集和外部数据提供商等，获得了丰富多样的数控工艺建模数据，为建模提供了充分的数据基础，使得建模过程更加全面和准确。
35、2、本发明选择了卷积神经网络和循环神经网络作为融合模型基础，并通过集成学习方法将模型结果融合，充分利用了这两种模型在空间和时间特征提取方面的优势，从而提高了建模的综合性能。
36、3、本发明在特征提取阶段关注了材料特性与加工参数等关键特征，这些特征对于数控工艺建模具有重要意义，有助于提高模型的准确性和可靠性。同时，通过交叉验证技术对模型进行评估，并根据评估结果对模型进行优化，提高了模型的稳定性和泛化能力。
37、4、本发明将训练好的模型部署到生产环境中，并通过实时建模反馈对建模过程进行实时调整和优化，使得模型能够在生产过程中动态适应实际情况的变化，提高了生产的灵活性和响应能力。
38、5、本发明定期监控模型的性能，并根据实际应用情况进行持续改进和更新，利用大模型对新数据进行再训练，以保持模型的准确性和适应性，使得模型始终保持在一个良好的状态，保持其在不断变化的环境中的有效性和竞争力。
1.一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法，其特征在于，所述s40步骤包括以下子步骤：
3.根据权利要求1所述的一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法，其特征在于，所述s20步骤中卷积神经网络的函数表达式为：
4.根据权利要求1所述的一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法，其特征在于，所述s20步骤中循环神经网络的函数表达式为：
5.根据权利要求1所述的一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法，其特征在于，所述s20步骤中循环神经网络与卷积神经网络融合后的函数表达式为：
6.根据权利要求1所述的一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法，其特征在于，所述s30步骤中的关键的特征包括材料特性与加工参数，所述材料特性包括硬度、强度、导热性，所述加工参数包括刀具类型、切削速度、进给速度、切削深度。
7.根据权利要求1所述的一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法，其特征在于，所述s40步骤中的交叉验证技术计算函数表达式为：cv(x,y；model,w)＝k1∑i＝1kloss(model(xtrain(i),w),ytrain(i))；
8.根据权利要求1所述的一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法，其特征在于，所述s60步骤中实时调整和优化包括实时监测数据、模型预测结果、控制参数。
9.根据权利要求1所述的一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法，其特征在于，所述s10步骤中获得建模数据信息来源包括传感器、工艺数据库、人工数据采集、外部数据提供商的一种或多种。
10.根据权利要求2所述的一种使用大模型解决数控工艺过程中快速建模的方法，其特征在于，所述s42步骤中的数据处理包括去除缺失值、异常值和重复值，进行特征缩放或归一化，以及对特征进行编码或转换。