近日，我院郑小虎老师团队在基于大语言模型的机械加工工艺智能推荐研究领域取得进展，该成果基于与上海飞机制造有限公司项目合作，提出一种面向航空结构件数控编程的工艺知识推荐方法，通过构建垂直领域大语言模型与知识库融合的问答系统，攻克了复杂工艺知识多源异构、动态更新困难的难题。该方法创新性地采用ChatGLM3-6B作为基座模型，结合LoRA参数高效微调技术与工艺知识向量数据库，实现了加工特征与工艺参数的智能化匹配，显著提升工艺决策效率和推荐准确度。实验表明，系统加工工艺推荐准确率达90%以上，F1值较基线模型提升0.026，在航空框体类结构件数控编程中代码生成效率最高提升70.38%。

研究成果以《基于大语言模型的结构件加工工艺推荐方法研究》为题发表于机械工程领域领军期刊《机械工程学报》。郑小虎为论文第一作者和通讯作者，第一单位为东华大学人工智能研究院。该研究得到国家自然科学基金青年科学基金（51805079）和中央高校基本科研业务费专项资金（2232021D-15）项目支持。

论文网络发表地址：http://kns.cnki.net/kcms/detail/11.2187.th.20250217.1511.007.html.