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公开(公告)号：CN114239733A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202111570003.5
申请日：2021-12-21
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于迁移学习的机床响应建模方法、建模系统以及响应预测方法，该建模方法包括：利用源域数据训练源域响应预测模型；在源域响应预测模型上加入自适应层，以使损失函数小于预设值为目标反向调节源域响应预测模型的参数，得到域适应初始模型，损失函数包括分类损失和域适应损失；将目标域数据输入域适应初始模型进行微调，得到域适应模型；将源域数据输入域适应模型，得到辅助训练数据；利用辅助训练数据和目标域数据训练目标域响应预测模型。该方法结合模型迁移和样本迁移，实现源域数据的复用，减少了新工况下模型建立对新数据的需求量，从而降低实际生产中面对多种不同工况进行数据采集的实验成本。
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公开(公告)号：CN110647107B
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN201910917523.5
申请日：2019-09-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/401
Abstract: 本发明公开了一种多孔自由曲面连续式扫描测量轨迹规划方法及系统，属于五轴测量领域，该方法包括：生成多孔自由曲面中的骨架线，将所得的各条骨架线作为测量轨迹规划过程中的导向曲线，生成与各条导向曲线对应的测头中心点的运动轨迹曲线；由测头中心点的各运动轨迹曲线生成每个区域对应的测针尖端的名义扫描轨迹曲线，由每个区域对应的测针尖端的名义扫描轨迹曲线生成每个区域对应的测针尖端的实际扫描轨迹曲线；根据各区域内测针尖端的实际扫描轨迹曲线，采用预设测量顺序将所有区域的测针尖端的的实际扫描轨迹曲线串联起来，得到整个多孔曲面的连续式扫描测量轨迹，可以实现高效的测量轨迹。
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公开(公告)号：CN110221580B
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN201910458122.8
申请日：2019-05-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/416
Abstract: 本发明属于数控相关技术领域，其公开了一种基于主轴数据仿真的进给速度优化方法，该优化方法包括以下步骤：(1)数控系统解释器对零件的G代码进行逐行解析处理以得到数据块及带有行号的插补点文件，继而计算获得切削深度；(2)将得到的工艺参数作为输入，与所述工艺参数对应的实测主轴功率作为输出来构建主轴功率神经网络预测模型；同时构建多目标优化模型；(3)基于所述主轴功率神经网络预测模型、所述工艺参数及所述插补点文件来求解所述多目标优化模型的最优进给速度解集，继而根据实际加工需求在所述最优进给速度解集中选择最佳进给速度。本发明适用性较好，灵活性较好，且提高了精度，简便易于实施。
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公开(公告)号：CN110658783A
公开(公告)日：2020-01-07
申请号：CN201910902859.4
申请日：2019-09-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明公开了一种五轴加工刀轴可行域的求解方法及系统，属于数控加工领域，该方法包括：将前一刀触点的刀轴可行域的二值图像作为当前刀触点的初始刀轴可行域，并求出其边界；对该边界中的刀轴方向进行碰撞检测，将所有不可行的刀轴方向对应的像素点置为0，更新初始刀轴可行域，继续寻找新的刀轴可行域的边界，直至边界中的刀轴方向全为不发生碰撞的可行刀轴方向；沿最终更新后的目标刀轴可行域的边界向外扩展一圈，再与扩展前的刀轴可行域相减，得到扩展边界，对扩展边界进行碰撞检测，将可行的刀轴方向添加到目标刀轴可行域中，更新后重复以上操作直至全为不可行的刀轴方向。通过本发明可以大大减少计算量，提高计算效率。
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公开(公告)号：CN110221580A
公开(公告)日：2019-09-10
申请号：CN201910458122.8
申请日：2019-05-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/416
Abstract: 本发明属于数控相关技术领域，其公开了一种基于主轴数据仿真的进给速度优化方法，该优化方法包括以下步骤：(1)数控系统解释器对零件的G代码进行逐行解析处理以得到数据块及带有行号的插补点文件，继而计算获得切削深度；(2)将得到的工艺参数作为输入，与所述工艺参数对应的实测主轴功率作为输出来构建主轴功率神经网络预测模型；同时构建多目标优化模型；(3)基于所述主轴功率神经网络预测模型、所述工艺参数及所述插补点文件来求解所述多目标优化模型的最优进给速度解集，继而根据实际加工需求在所述最优进给速度解集中选择最佳进给速度。本发明适用性较好，灵活性较好，且提高了精度，简便易于实施。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110109415A
公开(公告)日：2019-08-09
申请号：CN201910341825.2
申请日：2019-04-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明属于铣削加工相关技术领域，其公开了一种基于密度聚类的多网格刀轴优化方法，该优化方法包括以下步骤：(1)对刀触点坐标进行标准化处理，以避免弧长不合理异变值而导致聚类结果不合理的问题；(2)对标准化处理后的刀触点进行密度聚类；(3)依据得到的聚类族计算刀触点对应的粗网格，并基于粗网格优化粗网格点的刀轴；同时，在两个相邻的粗网格点之间建立细网格，并基于每个细网格优化细网格点的刀轴，由此完成刀轴的优化。本发明对刀触点依次进行了标准化处理及密度聚类，继整合粗网格优化及细网格优化的刀轴以得到整体优化后的刀轴，能够在不降低刀轴优化效果的同时，大幅度提高算法的收敛速度，实用性较强。
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公开(公告)号：CN107228610A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710309984.5
申请日：2017-05-03
Applicant: 华中科技大学 , 武汉华中数控股份有限公司
Abstract: 一种针对筒状曲面的螺旋式扫描测量轨迹规划方法，属于曲面坐标测量技术领域，用于筒状曲面测量，目的是通过减少测头的非测量移动时间以及引导轨迹C(t)的长度，以提高筒状类零件的测量效率。本发明包括构成偏置曲面Sr步骤、偏置曲面Sr三角化步骤、三角化偏置曲面St参数化步骤、规划导向线及间隔线步骤、计算螺旋导向线G(t)和螺旋间隔线E(t)步骤、计算引导轨迹C(t)步骤、生成摆动轨迹参考扫描曲线步骤以及生成摆动扫描轨迹P(t)步骤。本发明测量过程可以通过测头探针针尖的一次往复扫描运动就能够完成，有效地减少了筒状曲面测量过程中测头的非测量移动时间和引导轨迹C(t)的长度，从而显著地提高了筒状曲面的测量效率。
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公开(公告)号：CN116433918A
公开(公告)日：2023-07-14
申请号：CN202310460524.8
申请日：2023-04-26
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G06V10/40 , G06V10/74 , G06F16/535 , G06N20/00 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种切削几何体图像特征处理与筛选方法及系统，属于数控铣削加工及人工智能技术领域，方法通过计算一维特征频数分布、二维特征频数分布，得到特征分布差异，将得到的3个特征分布差异指标即一维特征差异WQ、二维特征差异Wcenter、二维特征差异Wpos与4个特征缺失率指标即一维特征的特征缺失率FeatureLossQ、CWE中心点位置center的特征缺失率FeatureLosscenter、有效像素的位置pos的特征缺失率FeatureLosspos、有效像素点深度d的特征缺失率FeatureLossd，按照重要程度加权求和得到数据集总指标；最后依据数据集总指标，将拉大数据集总指标的图像样本从数据集中删除，从而筛选得到最优数据集。本发明解决了现有技术缺乏对切削几何体图像数据集的特征分布、特征缺失、局部特征的描述和评估的技术问题。
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公开(公告)号：CN113305644A
公开(公告)日：2021-08-27
申请号：CN202110548579.5
申请日：2021-05-20
Applicant: 华中科技大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明公开了一种基于零件测量数据的刀具状态监测及预警方法和系统，根据刀具磨损或破损引起的加工误差向量具有明显规律的特点，本发明建立刀具使用率与零件加工误差向量的映射模型，即刀具使用率监测模型，通过刀具使用率表征刀具状态，通过该模型，可以实现依据零件加工误差向量，监测刀具状态，通过设定刀具更换预警阈值，即当刀具使用率大于或等于预警阈值时，刀具可能发生了较严重的磨损或破损，则发出预警，从而实现对刀具状态进行精确、高效的自动监测和预警。
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公开(公告)号：CN110109415B
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN201910341825.2
申请日：2019-04-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明属于铣削加工相关技术领域，其公开了一种基于密度聚类的多网格刀轴优化方法，该优化方法包括以下步骤：(1)对刀触点坐标进行标准化处理，以避免弧长不合理异变值而导致聚类结果不合理的问题；(2)对标准化处理后的刀触点进行密度聚类；(3)依据得到的聚类族计算刀触点对应的粗网格，并基于粗网格优化粗网格点的刀轴；同时，在两个相邻的粗网格点之间建立细网格，并基于每个细网格优化细网格点的刀轴，由此完成刀轴的优化。本发明对刀触点依次进行了标准化处理及密度聚类，继整合粗网格优化及细网格优化的刀轴以得到整体优化后的刀轴，能够在不降低刀轴优化效果的同时，大幅度提高算法的收敛速度，实用性较强。
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