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申请/专利权人：成都飞机工业(集团)有限责任公司

摘要：本发明涉及智能工艺技术领域，具体地说，涉及一种航空零件工艺规程推理方法、系统、设备及介质；该方法首先提取待加工零件特征并进行数据嵌入，计算特征相似度；然后将初步匹配得到的零件实例与从零件实例库获取的零件实例特征向量进行多维度特征向量融合得到融合向量；最后构建神经网络和权重增益三元组损失函数，得到最优匹配零件实例，复用最优匹配的实例零件的工艺规程；保证了向量融合时保留重要特征信息，在缩短了设计周期的同时，提高了匹配精度。

主权项：1.一种航空零件工艺规程推理方法，其特征在于，首先提取待加工零件特征，并将待加工零件特征进行数据嵌入，计算特征相似度；然后根据特征相似度初步匹配得到零件实例，并与从零件实例库获取的零件实例特征向量进行多维度特征向量融合得到融合向量；最后构建神经网络和权重增益三元组损失函数，得到最优匹配零件实例，复用最优匹配的实例零件的工艺规程；所述航空零件工艺规程推理方法具体包括以下步骤：步骤S1：提取待加工零件特征，并将待加工零件特征进行数据嵌入，计算几何结构特征相似度和零件工艺特征相似度；步骤S2：根据几何结构特征相似度和零件工艺特征相似度，初步匹配得到零件实例，并与从零件实例库获取的零件实例特征向量进行多维度特征向量融合得到融合向量；步骤S3：根据构建的神经网络和权重增益三元组损失函数，计算相似度分数，确定优先匹配的实例零件，复用最优匹配的实例零件的工艺规程；所述步骤S1具体包括以下步骤：步骤S11：采集待加工零件数据，提取待加工零件特征；步骤S12：将提取的待加工零件特征进行独热编码，得到几何结构特征数据集、零件工艺特征数据集；步骤S13：根据几何结构特征数据集构建几何结构特征相似度计算模型，根据零件工艺特征数据集构建零件工艺特征相似度计算模型；步骤S14：根据几何结构特征相似度计算模型计算几何结构相似度向量，根据零件工艺特征数据集构建零件工艺特征相似度计算模型计算零件工艺特征相似度向量；所述步骤S2具体包括以下步骤：步骤S21：根据几何结构特征相似度和零件工艺特征相似度，结合设定的几何结构相似度阈值和设定的工艺相似度阈值，初步匹配得到零件实例；步骤S22：将初步匹配得到的零件实例与从零件实例库获取的零件实例特征向量进行多维度特征向量融合得到融合向量；所述步骤S22具体包括以下步骤：步骤S221：从几何结构特征数据集获取几何特征数据hi，从零件工艺特征数据集获取工艺特征数据hj；步骤S222：根据设定的权重张量W，多维度融合几何特征数据hi与工艺特征数据hj，得到多维度融合向量xa；步骤S223：根据设定的权重向量V调用投票选举机制融合几何特征数据hi与工艺特征数据hj，得到投票选举融合向量xb；步骤S224：根据设定的偏置向量，调用激活函数连接激活融合向量xa和融合向量xb，得到融合后的特征向量g（xa，xa）；所述步骤S3具体包括以下步骤：步骤S31：构建神经网络模型，并将特征向量g（xa，xa）输入至所述神经网络模型，得到特征向量g（xa，xa）通过神经网络后的数据f（Anchori）；所述神经网络模型的隐藏层数为L、各层节点数为pl、初始化隐藏层与输出层之间的权重为Wt、偏移向量为bl、学习率为γ、迭代阈值为、激活函数为f·）；步骤S32：根据数据f（Anchori）、获取的正样本融合向量、获取的负样本融合向量、设定的边界值α、设定的权重增益w1、设定的权重增益w2，构建基于权重增益的三元组损失函数，计算得到损失值Ltriplet；步骤S33：根据损失值Ltriplet，计算得到神经网络层的梯度，根据神经网络层的梯度修正对应神经网络层的参数，得到最优匹配模型；步骤S34：根据最优匹配模型计算相似度分数，确定优先匹配的实例零件，复用最优匹配的实例零件的工艺规程。

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