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龙图腾网获悉福州大学申请的专利一种基于RFR-IDBO算法的GH4169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：CN119647016B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-06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：202411786011.7，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于RFR-IDBO算法的GH4169铣削工艺参数优化方法是由黄彬;徐霞光设计研发完成，并于2024-12-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于RFR-IDBO算法的GH4169铣削工艺参数优化方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于RFR‑IDBO算法的GH4169铣削工艺参数优化方法，用于GH4169高温合金，所述该方法以铣削速度、每齿进给量、轴向切深为输入，以GH4169高温合金工件的表面粗糙度、显微硬度、加工能耗为输出，分别建立输入与三个输出之间的RFR模型，并通过对蜣螂算法DBO的改进来提高DBO算法的寻优能力，之后将建立好的三个RFR模型进行加权融合得到综合评价模型，将该模型作为改进后蜣螂算法IDBO的适应度函数，利用算法IDBO对GH4169铣削工艺参数进行优化；本发明能实现GH4169铣削工艺参数优化。

本发明授权一种基于RFR-IDBO算法的GH4169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RFR-IDBO算法的GH4169铣削工艺参数优化方法，用于GH4169高温合金，其特征在于：所述该方法以铣削速度、每齿进给量、轴向切深为输入，以GH4169高温合金工件的表面粗糙度、显微硬度、加工能耗为输出，分别建立输入与三个输出之间的RFR模型，并通过对蜣螂算法DBO的改进来提高DBO算法的寻优能力，之后将建立好的三个RFR模型进行加权融合得到综合评价模型，将该模型作为改进后蜣螂算法IDBO的适应度函数，利用算法IDBO对GH4169铣削工艺参数进行优化； 所述优化方法包括以下步骤； 步骤S1、以GH4169材料铣削表面粗糙度、显微硬度和加工能耗作为优化目标，铣削速度、每齿进给量、轴向切深作为优化变量，设计实验方案； 步骤S2、根据实验方案进行实验，获取实验数据并整理数据集为表面粗糙度数据集DR、显微硬度数据集DH和加工能耗数据集DE，按照设定比例将数据集DR划分为训练集Dt和验证集Dv，采用自助采样法得到n个子训练集Dt1,Dt2,...,Dtn，分别训练n个CART决策树模型作为RFR模型的基学习器，将n个决策树模型的预测结果综合平均作为RFR性能的最终预测结果，最终得到表面粗糙度模型RFR1，采用相同方式得到显微硬度模型RFR2、加工能耗模型RFR3； 步骤S3、将训练得到的三个模型RFR1、RFR2、RFR3模型进行加权得到一个多目标综合评价模型Fm； 步骤S4、取多目标综合评价模型Fm作为改进DBO算法的适应度函数，进行适应度值计算，并用改进DBO算法对工艺参数进行优化，得到最优铣削工艺参数，实现对GH4169铣削工艺参数的优化。

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