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龙图腾网获悉福州大学申请的专利基于改进LSSVR-OOA算法的CF/PEEK铣削工艺参数优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119963031B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-24发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510030753.5，技术领域涉及：G06Q10/0639；该发明授权基于改进LSSVR-OOA算法的CF/PEEK铣削工艺参数优化方法是由黄彬;余浩彬设计研发完成，并于2025-01-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进LSSVR-OOA算法的CF/PEEK铣削工艺参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于改进LSSVR‑OOA算法的CFPEEK铣削工艺参数优化方法，对于加工过程建模和工艺参数组合的获取，需要考虑不仅是工艺参数和表面粗糙度等方面的因素，还需要对多个评价指标进行综合评估，因此，该方法采用基于LSSVR和改进后的鱼鹰优化算法的综合方法，可以获取更多可以超出预定的实验参数范围优化后的参数组合，并使用权重法建立多目标优化函数，作为鱼鹰优化算法的自适应度函数，对模型进行求解，以获取到优化后的铣削工艺参数组合，该方法具有更好的适用性和有效性。

本发明授权基于改进LSSVR-OOA算法的CF/PEEK铣削工艺参数优化方法在权利要求书中公布了：1.一种基于改进LSSVR-OOA算法的CFPEEK铣削工艺参数优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤S1：以铣削碳纤维增强聚醚醚酮材料的三维表面粗糙度、三维分形维数和铣削能耗为优化目标，以切削速度、每齿进给量、切削深度和纤维方向角为优化变量，构建实验方案，并进行实验； 步骤S2：根据实验结果，对实验数据进行处理并形成数据集，将数据集按设定比例划分为训练集Dt和测试集Dv；基于多核学习对LSSVR算法进行改进，用于得到评价指标的模型； 步骤S3：采用Tent映射和凸透镜反向学习策略对鱼鹰优化算法进行改进，增加种群多样性，避免陷入局部最优； 步骤S4：采用改进后的鱼鹰优化算法OOA，以测试集和均方根误差RMSE作为OOA算法的适应度函数，对LSSVR的超参数组合进行寻优，获得最优超参数组合，训练得到LSSVR模型；采用熵权法计算信息熵值，以分配三维表面粗糙度、铣削能耗和三维分形维数三个目标的权重，构建多目标综合评价函数； 步骤S5：取多目标综合评价函数用于改进OOA算法来计算适应度值，并采用改进OOA算法对工艺参数进行优化，得到最优碳纤维聚醚醚酮铣削质量时对应的铣削参数，从而实现对CFPEEK铣削工艺参数的优化； 所述步骤S1包括以下步骤： S1.1、选择切削速度Vc、切削深度αe和每齿进给量fz为实验因数，设置各因素水平，设计正交实验；由CFPEEK铣削条件设置各因素的约束： 切削速度Vmin≤Vc≤Vmax； 切削深度αmin＜αe＜αmax； 每齿进给量fmin≤fz≤fmax； 纤维方向角θ1＝90°、θ2＝0°； 式中，Vmin、Vmax是切削速度Vc的最小值与最大值；αmin、αmax是切削深度αe的最小值与最大值；fmin、fmax是进给量fz的最小值与最大值；θ1、θ2是纤维方向角； S1.2、进行铣削实验，在每次铣削实验之后，测量铣削后材料表面质量，即三维表面粗糙度和三维分形维数，以此表征铣削表面质量；并采用电信号采集器采集得到的电参数信号，计算铣削能耗； 所述步骤S4包括以下步骤： S4.1、采用改进后的鱼鹰优化算法对LSSVR超参数进行寻优，保证选择合理的超参数以提升LSSVR算法的性能；模型1、模型2和模型3分别为以铣削工艺参数组合为输入，评价指标三维表面粗糙度、铣削能耗和三维分形维数为输出训练拟合模型；将数据集划分为训练集Dt1、Dt2和Dt3与测试集Dv1、Dv2和Dv3； S4.2、完成设置鱼鹰种群N1、N2、迭代次数T1、T2，和最小二乘支持向量回归超参数约束，鱼鹰个体位置向量由惩罚系数γ、径向基核函数的核参数γ1、多项式核函数的缩放因子αp组成，以测试集Dv1、Dv2和均方根误差RMSE作为改进鱼鹰算法的适应度函数，均方根误差RMSE计算公式为： 式中，yi为实测数据；yix为最小二乘支持向量回归算法预测结果；N为预测样本个数； S4.3、基于步骤S4.1与S4.2的设置，通过步骤S3.2至S3.8，对LSSVR的超参数求解；进而采用改进鱼鹰算法优化后的超参数组合，通过步骤S2.2至S2.9，训练得到LSSVR模型F、模型F与模型F

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