制造业量大面广,能耗总量大,是工业领域能源消耗的主体。制造系统能效问题已成为世界制造业可持续发展的重要研究热点之一。柔性加工系统是在现代制造模式下发展起来的一种以数控机床或加工中心为主体,由“机床—工件—刀具”密切作用的典型制造系统,其运行过程能量消耗总量大,但能量效率却很低。柔性加工工况灵活多变、加工任务变动频繁等特点使得工艺与能效作用机理十分复杂,因此如何降低柔性加工系统能量消耗,提升其能量效率,是一个值得深入研究的问题。本论文结合国家自然科学基金面上项目“面向广义能量效率的机械加工工艺规划理论与方法研究”(51475059)和国家重点研发计划课题“离散及流程行业制造/生产过程能效检测与评估关键技术标准研究”(2017YFF0207903),研究柔性加工过程能效影响因素与影响规律,揭示工艺条件、工艺参数与能效的作用机理,提出基于深度-强化学习的柔性加工工艺参数、工艺路线能效优化方法,实现柔性加工过程中变工艺条件和加工任务下的高能效工艺规划。首先,综合考虑刀具、工件、切削液、工艺参数等工艺要素与加工过程能耗的影响关系,对柔性加工系统能效特性进行详细分析;指出柔性加工工艺规划在应对工艺条件频繁变动时所面临的技术难题和挑战;在此基础上,构建面向高能效的柔性加工工艺规划框架模型。其次,基于实际加工中所采集的工艺、能耗数据,运用卷积神经网络、栈式自编码神经网络和深度信念网络等深度学习方法,训练得到多种工艺条件、工艺参数与柔性加工过程能效的映射关系模型;分别从数据集大小、时间维度、特征参数选取、算法性能等多种角度对所建模型进行详细对比分析,以得到不同应用场景下的最佳能效建模方法。再次,考虑机床柔性、刀具柔性、工件柔性构建柔性加工工艺参数能效优化模型;利用马尔科夫决策过程理论建立不同工艺条件下工艺参数能效优化问题的动作、状态及回报函数,基于动作网络和价值网络设计变工艺条件的柔性加工工艺参数强化学习能效优化器,并利用元学习混合训练提升优化器的强泛化能力;以实际加工案例为依据,分析优化器相较于传统进化算法的性能提升效果,并揭示不同工艺条件下的工艺参数能效优化规则。然后,考虑加工任务柔性和加工资源配置柔性构建柔性加工工艺路线能效优化模型;基于图论开展包含特征加工顺序、机床和刀具决策的工艺路线图表达,利用图卷积网络进行节点嵌入以提取工艺路线图及候选方案的全局信息,运用策略搜索强化学习框架和多任务学习训练方式设计任务并行的柔性加工工艺路线能效优化方法,基于柔性加工中特征变动、资源变动等设计应用案例,验证所提出的柔性加工工艺路线优化模型和方法的有效性。最后,详细介绍柔性加工高能效工艺规划支持系统,包括总体框架、机床能效在线监测智能终端、与制造执行系统集成以及柔性加工过程工艺及能效数据获取方式等内容。通过在某公司机械加工车间的应用实施,验证所提方法的有效性和实用性。