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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利一种用于旋转磨料水射流抛光的多目标预测与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：CN117001540B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-24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：202310724459.5，技术领域涉及：B24C1/08；该发明授权一种用于旋转磨料水射流抛光的多目标预测与优化方法是由赵军;宋峰祺;葛江宇;李武倩设计研发完成，并于2023-06-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于旋转磨料水射流抛光的多目标预测与优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种用于旋转磨料水射流抛光的多目标预测与优化方法，S1：获取加工参数及加工结果，得到实验数据集；S2：将实验数据集混洗，并按照比例进行训练集和测试集的划分；S3：使用贝叶斯优化算法对机器学习集成模型的超参数进行优化；S4：将混洗和划分后的实验数据集输入优化后的机器学习集成模型进行训练和预测；S5：根据R2和RMSE评价指标选出最优的回归预测模型；S6：最优的回归预测模型作为多目标优化算法的目标函数进行多目标优化；S7：通过超体积评价指标选出最优的多目标优化算法；S8：根据熵权法选择最优多目标优化算法得出的pareto解集中最优解。本发明实现超精密零件内表面的超精密抛光，极大的提高了加工效率。

本发明授权一种用于旋转磨料水射流抛光的多目标预测与优化方法在权利要求书中公布了：1.一种用于旋转磨料水射流抛光加工参数的集成多目标预测与优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采用Box-Behnken响应面法获取旋转磨料水射流抛光装置抛光过程中的加工参数及加工结果，得到实验数据集； 所述S1中旋转磨料水射流抛光装置，包括计量泵、阻尼器、背压阀、压力表、压力调节阀、抛光移动系统、抛光工具头、抛光旋转系统、混合系统及控制系统；所述阻尼器与计量泵连接，所述背压阀与阻尼器连接，阻尼器和背压阀用于稳定计量泵出口压力；所述压力表与背压阀连接，用于观察和记录抛光系统的输出压力；所述压力调节阀与压力表连接，用于调节抛光系统的输出压力；所述压力调节阀通过软管与所述抛光移动系统连接，用于带动所述抛光工具头沿z轴方向移动；所述抛光旋转系统用于实现工件的旋转运动；混合系统用于将抛光液中固体磨料颗粒和液体水溶液进行充分混合从而实现磨粒在抛光液中的均匀分布；所述控制系统用于控制抛光移动系统、抛光旋转系统以及混合系统的动力执行和控制； 所述S1中实验数据集的加工参数包括射流压力、工件旋转速度、磨粒粒径、磨粒浓度及抛光时间；实验数据集的加工结果包括表面粗糙度和材料去除率； S2：将实验数据集混洗，并按照比例进行训练集和测试集的划分； S3：使用贝叶斯优化算法对机器学习集成模型的超参数进行优化； S4：将混洗和划分后的实验数据集输入优化后的机器学习集成模型进行训练和预测，构建加工参数和加工结果的回归预测模型； S5：根据R2、RMSE和MAE评价指标选出最优的回归预测模型； S6：通过最优的回归预测模型作为多目标优化算法的目标函数进行多目标优化，得到表面粗糙度和材料去除率的pareto解集； 所述S6中多目标优化算法的目标函数为： minFX＝[fRaX，-fMRRX]T X＝A,B，C,D，ET 30≤A≤90,5≤B≤15,0.6≤C≤1.8， 1000≤D≤3000,1≤E≤20 其中fRaX表示来自最优机器学习模型的表面粗糙度回归预测模型，fMRRX表示来自最优机器学习模型材料去除率回归预测模型，X是由可行空间中的5个变量x组成的特征向量，通过中试实验确定了5个变量的约束范围区间为A∈[30,90]，B∈[5,15]，C∈[0.6,1.8]，D∈[1000,3000]，E∈[1,20]； S7：通过超体积评价指标选出最优的多目标优化算法； S8：根据熵权法选择最优多目标优化算法得出的pareto解集中最优解。

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