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公开(公告)号：CN113095677A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110391774.1
申请日：2021-04-13
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于加工质量逆向推导的加工过程定量控制方法，该方法包括如下步骤：S1、设计并开展单因素实验确定对加工质量影响较大的加工参数及其最佳取值范围；S2、基于S1的结果，设计并开展基于响应曲面法的加工参数正交实验，获取实验结果；S3、将加工质量与加工参数之间的正向模型与遗传算法结合，开发基于加工质量逆向推导加工参数的算法并实现对加工过程的定量控制；S4、开展工艺实验，验证并修正上述算法。本发明提出的基于加工质量逆向推导的加工过程定量控制方法，用以解决了需要多次重复加工才可达到要求加工质量的问题，提升了加工效率和可控性，降低了加工和时间成本。
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公开(公告)号：CN113505519B
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202110391904.1
申请日：2021-04-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/006 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了基于PSO‑BP神经网络和NSGA‑II的激光切割加工建模及参数优化选择方法，通过已有的激光切割加工数据，利用经过PSO‑BP优化后的BP神经网络建立神经网络模型，并通过NSGA‑II多目标优化算法优化选择激光加工参数。将构建的建模样本集进行归一化处理，获得归一化样本集；根据归一化样本集，利用粒子群优化算法(PSO)优化BP神经网络的初始权重、误差，隐含层节点数和激活函数。本发明通过自动化建模和智能优化方法，对于难以抉择的加工参数选择问题给出最为合适的加工参数组合建议，能在提高加工质量的同时降低加工成本，能源消耗等，提高了模型和优化为稳定性。
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公开(公告)号：CN116125910A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202211217405.1
申请日：2022-10-03
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/41
Abstract: 本发明公开了一种基于四次多项式的NURBS曲线插补速度规划方法，实现步骤为，获取NURBS曲线的数据和设备的动力学特性参数，并依据弓高误差容限确定路径上各点允许的最大速度，定义为速度容限；将速度容限极小值点定义为关键点，并在关键点处将原曲线划分为许多子曲线，并求取子曲线的长度；依据发明的基于四次多项式的速度规划算法构建NURBS曲线进给速率曲线。本方法充分考虑了弓高误差和设备动力学性能对加工速度的影响，能够获得具有光滑连续的加加速度剖面、加速度剖面和速度剖面；能够有效避免加工中的柔性振动，并显著提高加工效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113977352A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111426708.X
申请日：2021-11-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: B23Q17/00
Abstract: 本发明公开了双摆头龙门机床C轴误差参数辨识方法，实现该方法的球杆仪是由两个球，一个可伸长和两个磁力碗座杆组成。两个球分别为工件球和刀具球。两个精密磁力碗座，一个磁力碗座连接在机床工作台上，另一个连接在机床主轴或主轴箱上。伸长杆由传感其测量得到实际数值。本方法首先运用多体理论建立工件球和刀具球位置关系。其次通过参数化建模，推导出球杆仪杆长增量与C轴几何误差参数线性模型。然后根据给定的五种测量路径来获取不同转角下杆长增量。最后通过最小二乘法来计算出C轴5项几何误差参数。本发明采用单轴驱动形式，探索出一中简单、快速、准确的旋转轴几何误差参数辨识方法。
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公开(公告)号：CN113505519A
公开(公告)日：2021-10-15
申请号：CN202110391904.1
申请日：2021-04-13
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N3/00 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了基于PSO‑BP神经网络和NSGA‑II的激光切割加工建模及参数优化选择方法，通过已有的激光切割加工数据，利用经过PSO‑BP优化后的BP神经网络建立神经网络模型，并通过NSGA‑II多目标优化算法优化选择激光加工参数。将构建的建模样本集进行归一化处理，获得归一化样本集；根据归一化样本集，利用粒子群优化算法(PSO)优化BP神经网络的初始权重、误差，隐含层节点数和激活函数。本发明通过自动化建模和智能优化方法，对于难以抉择的加工参数选择问题给出最为合适的加工参数组合建议，能在提高加工质量的同时降低加工成本，能源消耗等，提高了模型和优化为稳定性。
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公开(公告)号：CN113977352B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202111426708.X
申请日：2021-11-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: B23Q17/00
Abstract: 本发明公开了双摆头龙门机床C轴误差参数辨识方法，实现该方法的球杆仪是由两个球，一个可伸长和两个磁力碗座杆组成。两个球分别为工件球和刀具球。两个精密磁力碗座，一个磁力碗座连接在机床工作台上，另一个连接在机床主轴或主轴箱上。伸长杆由传感其测量得到实际数值。本方法首先运用多体理论建立工件球和刀具球位置关系。其次通过参数化建模，推导出球杆仪杆长增量与C轴几何误差参数线性模型。然后根据给定的五种测量路径来获取不同转角下杆长增量。最后通过最小二乘法来计算出C轴5项几何误差参数。本发明采用单轴驱动形式，探索出一中简单、快速、准确的旋转轴几何误差参数辨识方法。
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公开(公告)号：CN114153180B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111426706.0
申请日：2021-11-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种磨床主轴热误差预测方法，通过建立主轴热扩张模型和基于人工神经网络热误差预测模型，揭示了主轴部分的温度差，热能以及热扩张的关系，为提高主轴加工精度提供新思路。利用热传导理论建立温差与热变形的关系，揭示了主轴热变形本质。然后以主轴表面和外界环境的温差为神经网络模型的输入来预测主轴热变形量。最后通过反向传播算法来训练该预测模型来确定模型参数。本发明学习样本少、训练时间短、自适应性较好。此外，转速、主轴负荷的大小，都可以通过神经网络的输入温差来反映。因此，本发明将广泛适用于不同的磨削条件。
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公开(公告)号：CN114153180A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111426706.0
申请日：2021-11-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种磨床主轴热误差预测方法，通过建立主轴热扩张模型和基于人工神经网络热误差预测模型，揭示了主轴部分的温度差，热能以及热扩张的关系，为提高主轴加工精度提供新思路。利用热传导理论建立温差与热变形的关系，揭示了主轴热变形本质。然后以主轴表面和外界环境的温差为神经网络模型的输入来预测主轴热变形量。最后通过反向传播算法来训练该预测模型来确定模型参数。本发明学习样本少、训练时间短、自适应性较好。此外，转速、主轴负荷的大小，都可以通过神经网络的输入温差来反映。因此，本发明将广泛适用于不同的磨削条件。
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