基于深度学习的材料利用率模切工艺优化方法

本发明公开了基于深度学习的材料利用率模切工艺优化方法，包括：采集模切原材料的工艺参数数据并进行预处理，构建工艺输入特征数据集；将工艺输入特征数据集输入动态路由网络，生成候选工艺动作序列；利用灰雁优化算法对候选动作序列执行全局优化，输出工艺动作组合；依据优化后的工艺动作组合，指导实际模切工艺操作流程的具体执行；实时采集模切过程的材料利用率与废料率等数据，反馈用于持续优化工艺流程。本发明通过引入动态路由网络与灰雁优化算法，实现了模切工艺中工艺动作顺序与参数的智能优化与自适应执行，显著提升材料利用率与加工效率。