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申请/专利权人：华星钢构股份有限公司

摘要：本发明提供了一种钢结构激光切割边缘粗糙度预测方法、介质及系统，属于钢结构激光切割技术领域，包括：首先获取多组钢结构激光切割的历史数据集,包括钢结构参数、切割参数和粗糙度参数。利用贝叶斯网络模型计算各参数间的相关性指数,建立权重向量。基于相关性指数建立考虑各参数的粗糙度方程组,并对其进行拟合得到拟合方程。利用拟合方程扩展数据集,并将扩展数据集和历史数据集进行加权归一后,作为训练集和验证集训练多分支神经网络模型,得到粗糙度预测模型。最后,利用当前钢结构参数和切割参数作为输入,通过预测模型得到预测的激光切割边缘粗糙度。该方法综合利用历史数据、机器学习和参数建模,实现切割边缘粗糙度的有效预测。

主权项：1.一种钢结构激光切割边缘粗糙度预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S10、获取多组历史的钢结构激光切割的数据集，记为历史数据集，包括钢结构参数、切割参数及粗糙度参数；S20、根据所述历史数据集，利用贝叶斯网络模型，计算每一种钢结构参数、每一种切割参数与每一种粗糙度参数的相关性指数；S30、对于每一种钢结构参数，建立权重向量，用于表示所述钢结构参数与每一种粗糙度参数的相关性指数；对于每一种切割参数，建立权重向量，用于表示所述切割参数与每一种粗糙度参数的相关性指数；S40、根据相关性指数计算灵敏度矩阵，并根据所述灵敏度矩阵设置幂次或交互项、非线性项，建立考虑钢结构参数、切割参数以及误差项的粗糙度方程组，包括平均粗糙度方程、最大粗糙度方程、波纹度方程、峰度方程、偏度方程、方差方程、中心矩方程以及综合粗糙度方程；S50、使用所述历史数据集对所述粗糙度方程组进行拟合，得到拟合方程组；S60、设置不同的钢结构参数、切割参数采用所述拟合方程组计算对应的粗糙度参数，并建立扩展数据集，包括钢结构参数、切割参数和粗糙度参数；S70、将所述扩展数据集和历史数据集中的每一组数据进行加权归一处理后，分别作为训练集和验证集，训练一个多分支结构的神经网络模型，得到粗糙度预测模型；其中，训练的输入为钢结构参数和切割参数，训练的输出为粗糙度参数；S80、获取当前待切割钢结构的钢结构参数以及切割参数，并输入到所述粗糙度预测模型中，得到预测的钢结构激光切割边缘粗糙度。

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