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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115018162B
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202210651460.5
申请日：2022-06-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种工业精加工过程加工质量实时预测方法和系统，属于MMPs质量预测领域。包括：训练加工质量预测模型，直至满足加工精度要求，所述预测模型，包括：归一化模块，用于对CMM数据归一化；S个特征处理模块中，第一特征处理模块，用于将归一化后CMM进行多次特征计算，第s特征处理模块，用于对第s‑1特征筛选模块的输出进行多次计算，得到当前步决策输出；S‑1个特征筛选模块中，第s特征筛选模块，用于将第s特征处理模块的输出和归一化后CMM特征筛选；反馈回归模块，用于将第二特征处理模块至第S特征处理模块的输出全连接，经Softmax函数，得到CMM数据；获取目标工序中各工序当前加工完CMM数据，输入至训练好预测模型，得到预测结果。
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公开(公告)号：CN115018162A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210651460.5
申请日：2022-06-09
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种工业精加工过程加工质量实时预测方法和系统，属于MMPs质量预测领域。包括：训练加工质量预测模型，直至满足加工精度要求，所述预测模型，包括：归一化模块，用于对CMM数据归一化；S个特征处理模块中，第一特征处理模块，用于将归一化后CMM进行多次特征计算，第s特征处理模块，用于对第s‑1特征筛选模块的输出进行多次计算，得到当前步决策输出；S‑1个特征筛选模块中，第s特征筛选模块，用于将第s特征处理模块的输出和归一化后CMM特征筛选；反馈回归模块，用于将第二特征处理模块至第S特征处理模块的输出全连接，经Softmax函数，得到CMM数据；获取目标工序中各工序当前加工完CMM数据，输入至训练好预测模型，得到预测结果。
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公开(公告)号：CN115130374A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210685790.6
申请日：2022-06-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种工业精加工过程加工质量优化方法与系统，属于精加工领域。包括：从加工参数空间选择加工参数，根据映射关系确定加工质量，判断是否在加工质量范围内，若是，计算与标准质量的差距，否则，重新选择加工参数，迭代上述操作，直至选出最优加工参数，最优加工参数对应的加工质量与标准质量最接近；以最优加工参数为起始点，根据映射关系确定加工质量，计算映射关系在当前起始点的泰勒展开的二阶近似，映射关系在当前起始点的一阶导与负的二阶近似的逆相乘，梯度下降优化，得到最终最优加工参数。本发明通过迭代限制随机搜索快速寻找局部最优加工参数，对局部最优加工参数进行精细优化，得到高精度加工参数，实现精度和效率的同时兼顾。
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公开(公告)号：CN115130374B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210685790.6
申请日：2022-06-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开一种工业精加工过程加工质量优化方法与系统，属于精加工领域。包括：从加工参数空间选择加工参数，根据映射关系确定加工质量，判断是否在加工质量范围内，若是，计算与标准质量的差距，否则，重新选择加工参数，迭代上述操作，直至选出最优加工参数，最优加工参数对应的加工质量与标准质量最接近；以最优加工参数为起始点，根据映射关系确定加工质量，计算映射关系在当前起始点的泰勒展开的二阶近似，映射关系在当前起始点的一阶导与负的二阶近似的逆相乘，梯度下降优化，得到最终最优加工参数。本发明通过迭代限制随机搜索快速寻找局部最优加工参数，对局部最优加工参数进行精细优化，得到高精度加工参数，实现精度和效率的同时兼顾。
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公开(公告)号：CN116861772A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310741624.8
申请日：2023-06-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F111/04
Abstract: 本发明提出了一种多参数精加工的参数优化方法及系统，属于精加工技术领域。包括：根据高维制造参数和最终加工几何外形，构建目标函数，最小化最终几何外形与其标准设计之间的误差；在制造参数约束范围内选择初始值，应用Powerball变换的一阶导数与二阶导数的逆的乘积作为初始搜索方向；线搜索最优步长，更新参数；判断更新参数是否在约束范围内，若不在，则投影到约束范围内；判断是否满足终止条件，若不满足则利用L‑BFGS方法更新二阶导数的逆，更新搜索方向，继续迭代更新制造参数，若满足，则输出最优参数。本发明将Powerball与L‑BFGS结合应用于涡轮叶片制造的工艺参数优化，可以在初期迭代时提高收敛速度，更快地找到最优解，实现精度和效率的同时兼顾。
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