基于MEC的工艺表征与在线规划方法研究数据

本数据集基于西安交通大学智能制造创新中心实验环境，集成数控设备监测、三维扫描、有限元仿真、强化学习等方法，采集2022年3月至2024年5月的工艺表征与规划数据。时间覆盖两年，精度达毫秒级（设备数据）至秒级（工艺数据）；空间范围聚焦实验室，关键精度为毫米级（如三维点云数据）。数据计算融合几何建模、有限元仿真验证、LERT-CRF工艺实体识别（BM25消歧）、SVR预测及强化学习优化，并通过仿真-实测对比验证、协议标准化解析、人工校验点云完整性等质控手段确保可靠性。数据集包含14个子类，以分层目录（如“01-课题编号-数据集名称”）管理，涵盖设备运行、NC代码（含G/M指令）、工艺图谱、装配点云等，文件格式包括nc、SLDPRT、STEP、FCStd等，均附说明文件支持追溯。该数据集为智能制造提供高精度工艺表征基准，支撑孪生模型优化、在线规划算法开发及知识推荐系统构建，可应用于航空航天精密加工、复杂装备装配优化等领域，推动工艺决策智能化与效率提升，兼具学术创新与工业应用价值，数据完全共享以促进跨领域协作。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

该数据集聚焦于基于MEC的工艺表征与在线规划方法研究，采集了2022年3月至2024年5月的高精度工艺数据，时间精度达毫秒级至秒级，空间精度为毫米级。它通过集成几何建模、有限元仿真和强化学习等方法，包含14个子类数据，支持智能制造领域的孪生模型优化和在线规划算法开发，适用于航空航天精密加工等工业应用。