公开(公告)号：CN119989910A

公开(公告)日：2025-05-13

申请号：CN202510129298.4

申请日：2025-02-05

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 刘皓佗 ,  徐智善 ,  夏伟 ,  李明星 ,  赵方舟 ,  张博闻 ,  马尊严

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/006 ,  G06N3/084 ,  G06N3/048 ,  G06F17/11 ,  G06F17/18 ,  G06Q10/04 ,  B23Q17/09 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14 ,  G06F119/06

Abstract: 一种丝锥性能预测方法，涉及丝锥性能预测领域。本发明解决了现有技术中无法通过丝锥的工艺参数、几何参数和性能参数准确预测丝锥性能的问题。包括以下步骤：S1：对工艺参数及待预测的丝锥的模型的几何参数和性能参数进行数据处理；S2：将数据处理后的参数用于设置BP神经网络模型；S3：通过多粒子群算法获得BP神经网络模型的最优权值与偏置；S4：将所述最优权值与偏置作为初始权值与偏置输入BP神经网络模型；S5：通过所述初始权值与偏置训练BP神经网络模型并输出预测结果；多粒子群算法与神经网络结合能够避免丝锥性能预测陷入局部最优解从而显著提升预测精度和模型的泛化能力。

公开(公告)号：CN118386026A

公开(公告)日：2024-07-26

申请号：CN202410472719.9

申请日：2024-04-18

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 丁明娜 ,  刘献礼 ,  岳彩旭 ,  张博闻 ,  刘新娜

IPC: B23Q17/09

Abstract: 本发明公开了一种考虑物理过程的刀具磨损状态监测方法及系统。针对现有预测刀具磨损状态的深度学习模型未考虑切削物理过程且对训练数据的质量与数量要求高的问题，构建在训练过程中结合刀具切削力模型优化权值与阈值的深度学习模型；该方法考虑切削物理过程，可基于切削过程切削力信号的对刀具磨损状态进行精准地实时监测，预测结果可解释性强且对数据集中样本的数量与质量依赖性低。

公开(公告)号：CN118237979A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202410472734.3

申请日：2024-04-18

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 刘献礼 ,  丁明娜 ,  岳彩旭 ,  张博闻 ,  顾浩

IPC: B23Q17/09

Abstract: 本发明公开了一种基于混合算法的刀具磨损状态监测方法及系统，在构建切削数据集基础上，为同时关注切削力信号的局部与全局特征并降低网络复杂度，将高效处理局部特征的卷积神经网络与可并行计算的Transformer模型相结合构建CNN‑Transformer模型用于监测切削过程中的刀具磨损状态；该方法可基于切削过程物理信号的对刀具磨损状态进行监测，监测结果更准确。

公开(公告)号：CN113523905A

公开(公告)日：2021-10-22

申请号：CN202110966779.2

申请日：2021-08-23

Applicant: 哈尔滨理工大学

Inventor： 刘少洋 ,  刘献礼 ,  张博闻 ,  王志学

IPC: B23Q17/09

Abstract: 本专利公开了一种立铣刀磨损在机检测装置，包括基座、传动系统、磁场检测系统、位置检测系统、信号处理系统。所述的传动系统包括手轮、蜗轮、蜗杆和支架，用于固定和驱动磁场检测装置。所述磁场检测系统包括激励线圈、磁芯和磁场传感器，激励线圈在检测区域产生交变磁场，铣刀处于交变磁场中时产生感应电流，由于集肤效应，交变电流主要集中于铣刀表面；当刀具发生磨损时，切削刃附近的感应电流分布发生变化，从而改变磁场的分布，传感器通过检测铣刀的感应磁场来复映刀具的磨损边界。所述位置检测系统包括红外感应器和角位移传感器，位置传感器用于标定铣刀的位置，角位移传感器用于记录磁场检测系统的角度。所述的信号处理系统包括前置放大电路、信号调节电路、信号处理电路和显示控制电路，用于处理和分析所测信号。本发明适合在机检测立铣刀的磨损，避免了铣刀的装夹所消耗的时间，提高了生产效率；同时避免了由于铣刀拆装产生的误差，提高了检测精度，保证了加工生产的稳定性。