基于物理过程分解与残差修正的五轴加工协同优化方法及系统

本发明涉及高端智能制造与数控加工技术领域，且公开了基于物理过程分解与残差修正的五轴加工协同优化方法及系统，方法包括：获取加工任务的几何与物理数据；构建由基础物理模型和残差修正网络组成的混合代理模型，基础物理模型基于物理机理快速估算加工物理量的基准值，残差修正网络则学习并预测该基准值与真实值之间的残差；最终，以该混合代理模型为核心评估引擎，在统一的、可微分的优化框架内，协同优化刀尖路径NURBS参数、刀轴姿态NURBS参数及变进给率函数参数，以最小化加工振动、切削力波动并提升加工效率。本发明融合了物理模型可靠性与数据驱动模型灵活性，解决了现有技术中纯物理仿真速度慢、纯AI模型数据依赖强且可解释性差的问题。