超声滚压方法、装置和计算机设备

本发明公开了一种超声滚压方法、装置和计算机设备。其中，所述方法包括：获取超声滚压参数数据与工件表面粗糙度数据，和将该超声滚压参数数据与工件表面粗糙度数据导入小样本深度学习模型，构造超声滚压参数与工作表面粗糙度的耦合模型，和基于该构造的超声滚压参数与工作表面粗糙度的耦合模型，通过神经网络，构建该超声滚压参数与工作表面性能的数据模型，以及根据该构建的超声滚压参数与工作表面性能的数据模型，配置该超声滚压参数与工作表面性能数据。通过上述方式，能够实现避免出现由于参数设置不当影响工件表面质量的情况。