喜报 | 基于深度强化学习网格智能划分工具软件入选工信部《人工智能赋能新型工业化典型应用案例》
文章概要：
1 中汽数据研发的“基于深度强化学习网格智能工具”软件入选工业和信息化部科技司《人工智能赋能新型工业化典型应用案例》。<> 2. 该软件支持整车级别网格智能有效网格划分效率80%以上，并已经在多家汽车企业应用。
3. Ai Mesher能够兼容行业主流的CAE前处理工业软件，相对于传统方式的划分主要具备网格质量高、效率提升明显，支持企业自定义网格参数，采用并行运算策略、能有效提升AI运行时间等核心亮点功能。
4. 该工具支持试用，欢迎致力于CAE建模和分析的行业同仁与中汽数据联系，共同探讨软件技术，赋能汽车研发高质量发展。
5. 中汽数据立足汽车共性需求专家经验、研发大数据基础上，依托人工智能技术开展研发效率和精度。中汽持续汽车工业技术软件化研究和输出探索人工智能和汽车工业融合发展新路径，推动形成双向赋能的汽车行业工业软件创新发展格局。
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3. Ai Mesher能够兼容行业主流的CAE前处理工业软件，相对于传统方式的划分主要具备网格质量高、效率提升明显，支持企业自定义网格参数，采用并行运算策略、能有效提升AI运行时间等核心亮点功能。
4. 该工具支持试用，欢迎致力于CAE建模和分析的行业同仁与中汽数据联系，共同探讨软件技术，赋能汽车研发高质量发展。
5. 中汽数据立足汽车共性需求专家经验、研发大数据基础上，依托人工智能技术开展研发效率和精度。中汽持续汽车工业技术软件化研究和输出探索人工智能和汽车工业融合发展新路径，推动形成双向赋能的汽车行业工业软件创新发展格局。
华中科技大学的贺松平等人提出一种基于深度强化学习方法的铣削工艺参数优化方法
文章概要：
1. 2022年，华中科技大学的贺松人提出一种基于深度强化学习方法的铣削参数方法，该方法以切削能量效率和加工时间成本组成的成本为优化目标，对不同切削深度和切削宽度参数组合下的主轴转速和进给速度进行优化
2. 研究采用反向传播神经网络回归方法建立机床能耗模型，实现机床能耗状态预测的连续性，并建立加工成本模型作为优化目标函数
3. 将过程参数优化问题形式化地表达为马尔可夫决策过程，并定义相应的状态、动作、奖励函数和约束
4. 结合机床功耗模型和加工成本模型，建立仿真环境，提出BPTD3方法解决铣削的马尔可夫决策问题>5. 以加工中心，对铝合金工件进行铣削加工。与经典优化算法相比，该方法节省95的优化计算时间，并保证优化后的平均处理成本接近经典优化算法的最小处理成本
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2. 研究采用反向传播神经网络回归方法建立机床能耗模型，实现机床能耗状态预测的连续性，并建立加工成本模型作为优化目标函数
3. 将过程参数优化问题形式化地表达为马尔可夫决策过程，并定义相应的状态、动作、奖励函数和约束
4. 结合机床功耗模型和加工成本模型，建立仿真环境，提出BPTD3方法解决铣削的马尔可夫决策问题>5. 以加工中心，对铝合金工件进行铣削加工。与经典优化算法相比，该方法节省95的优化计算时间，并保证优化后的平均处理成本接近经典优化算法的最小处理成本