近日，机船学院鲁娟教授作为第一作者，以北部湾大学为第一单位，在国际顶级期刊《Artificial Intelligence Review》上发表学术论文《Modeling and effect analysis of machining parameters for surface roughness and specific energy consumption during TC18 machining using deep reinforcement learning and neural networks》。《Artificial Intelligence Review》是计算机科学领域的国际权威学术期刊，在最新的中科院SCI分区为1区TOP期刊，最新影响因子10.7，实时影响因子13.251。
本文提出一种基于计算机仿真的多层设计和双深度Q网络算法的表面粗糙度和切削比能耗建模方法，揭示了切削参数对表面粗糙度和切削比能耗的协同影响。该创新技术的提出为机械加工领域目标特征的建模和影响机理分析提供了有效解决方案，其研究结果为TC18材料工艺参数的选择提供了重要指导，可在保证或提高加工质量的前提下降低能耗，具有重要的实际应用价值。
论文链接DOI：https://doi.org/10.1007/s10462-025-11178-x
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