华天软件智能工艺斩获国家级期刊优秀论文奖！

近日，华天软件SVMAN技术团队的学术研究成果——《基于知识图谱与深度学习的零件机加工艺设计方法》，荣获《计算机集成制造系统》期刊“2024年优秀论文”。该研究创新性地提出智能工艺设计方法论，并成功应用到智能制造解决方案中，实现了从学术创新到工业应用的完美闭环。

从获奖论文到工业软件内核：一项技术的三级跨越

论文研究旨在解决制造企业工艺数据利用率低、知识传承难、设计效率低下等核心痛点，论文提出的基于知识图谱与深度学习的零件机加工艺设计方法，已在三维智能化工艺系统SVMAN中完成工程化落地，形成三大核心能力：

• 结构化工艺知识图谱，贯通CAD/PLM数据壁垒
  

  论文构建了以特征、零件、特征工步、零件工艺为核心的结构化工艺本体，并以此为基础搭建了工艺知识图谱。这一创新，使得SVMAN能够对来自CAD模型和PLM系统的海量、异构工艺数据进行语义级的结构化表征与统一管理，真正实现了设计、管理、工艺数据的深度融合。

• 双深度学习模型协同，实现工艺智能推理与生成

  针对工艺知识的不同粒度，论文创新性地融合了两种深度学习模型。BiLSTM+Attention模型学习零件/特征与典型工艺方案之间的映射关系，实现类比推理，快速复用成熟工艺。Seq2Seq+Attention模型学习工艺序列的生成规律，为新颖或复杂零件推理出合理的工序、工步序列。两种模型在SVMAN中协同工作，为工艺设计提供了从宏观路线到微观工步的多层次、多候选智能推荐。

• 多源融合决策机制，输出最优工艺方案
  

  面对多个候选方案，论文提出基于 “融合概率” 的决策方法。通过计算零件工序方案与特征工步方案之间的相容性系数与联合概率，SVMAN能自动筛选并融合出兼具全局合理性与细节可行性的最优工艺方案，确保输出结果可直接用于生产。

从实验室验证到客户车间：客户案例证实“越用越智能”

在某高端装备制造企业的合作中，我们以100套销轴类零件及其工艺数据构建训练集，成功实现了从知识图谱构建、模型训练到工艺推理生成的全流程。系统能自动推理出包含下料、粗车、淬火、精车、镀锌钝化等完整工序的工艺路线，并将每个加工特征（如端面、外圆、螺纹）的详细工步精准融合到对应工序中，形成了具备完整加工情境的结构化工艺。

• 效率提升：在典型复杂结构件上，工艺规划时间平均缩短了65%。

• 知识固化：系统将资深工艺师的经验转化为可执行的规则与模型，有效避免了经验流失。

• 质量一致性：工艺设计的标准化与自动化水平大幅提升，设计变更响应速度提高了40%。

该企业工艺部门负责人表示：“三维智能化工艺系统SVMAN将散落在个人头脑和历史文件中的知识系统化、智能化了。现在，年轻工程师能借助系统快速产出高质量工艺方案，这为我们应对多品种、小批量的生产模式提供了关键支撑。”