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公开(公告)号：CN118838249A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410855688.5
申请日：2024-06-28
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G05B19/19
摘要： 本发明涉及计算机数控加工技术领域，具体涉及一种基于剖分的大曲率工件加工五轴刀具轨迹生成方法，该方法包括：获取待加工工件曲面模型的刀触点曲线和刀轴曲线；通过所述刀轴曲线和刀触点曲线确定刀具轨迹。本发明的基于剖分的大曲率工件加工五轴刀具轨迹生成方法能够最大限度地减少人工编程参与，可以自适应生成适用于大部分自由曲面的刀具轨迹以用于含有大曲率曲面的工件加工；同时使用Kmeans算法对曲面法向量进行自动分类，可以大幅度拓宽曲面的可加工范围以及回避五轴加工过程中产生的尖点降速问题。
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公开(公告)号：CN117975215A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410160457.2
申请日：2024-02-05
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G06V10/80 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82
摘要： 本申请提供一种基于特征融合的薄壁零件铣削颤振识别方法及系统，其中方法包括如下步骤：获取第一数据集合，至少包括：工件加工时的加工过程数据和铣削加工设备数据；并对第一数据集合进行数据转换获得第二数据集合，对第二数据集合进行处理以获得具有多通道空间特征的数据矩阵；获取图像信息，图像信息为加工结束时拍摄的工件加工面图像；对图像信息进行处理以获得图像数据；建立颤振识别模型，并以数据矩阵和图像数据作为颤振识别模型的输入以获得识别结果。本申请提供的颤振识别方法结合了铣削信号数据和工件加工面的图像数据共同训练模型，提高了模型的预测精度和鲁棒性，能够解决现有技术中颤振检测方法精度不足的问题。
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公开(公告)号：CN117708586A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311584723.6
申请日：2023-11-24
申请人： 河北工业大学 , 苏州数设科技有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/2413 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06N3/084
摘要： 本申请公开了一种颤振识别模型的训练方法、装置、电子设备和可读存储介质，属于信息处理领域。其中，所述方法包括：获取多组样本数据，每组样本数据包括：第一采样数据和预设类别值，预设类别值用于指示第一采样数据的类别；将第一采样数据输入至预设识别模型；通过预设识别模型中的模态分解层对第一采样数据进行分解，得到与预设区间分别对应的K个第一模态分解数据，K为正整数；通过预设识别模型中的特征提取层对K个第一模态分解数据进行特征提取，得到第一输出特征；根据第一输出特征，确定第一采样数据对应的预测类别值；根据预测类别值和预设类别值，训练预设识别模型，直至识别模型的损失函数值满足训练停止条件，得到颤振识别模型。
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公开(公告)号：CN117707520A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311589432.6
申请日：2023-11-24
申请人： 河北工业大学 , 苏州数设科技有限公司
摘要： 本申请公开了一种面向数据的工业模型设计方法、装置、电子设备和可读存储介质，属于信息处理领域。其中，所述方法包括：获取工业模型的需求信息；根据需求信息，创建至少一个第一结构体，第一结构体包括：第一结构体的作用对象、第一结构体的工具对象和第一结构体的被作用对象；根据第一结构体，生成第N结构体，第N结构体包括：第N结构体的作用对象、第N结构体的工具对象和第N结构体的被作用对象，N为大于1的正整数；根据至少一个第一结构体和第N结构体，构建工业模型。
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公开(公告)号：CN110895639B
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN201911181854.3
申请日：2019-11-27
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G06F30/20
摘要： 本发明提供了一种基于高斯多椭球模型的机器人系统可靠性分析方法。该技术方案首先确定设计变量，统计样本均值、标准差以及协方差，再利用试验手段或仿真手段获取系统响应值，在均值处进行一阶泰勒展开，确定极限状态方程，并根据3σ准则确定样本协方差矩阵的系数，进而计算协方差矩阵的逆矩阵，而后，构建椭球域，定义椭球缩放系统并依次建立若干椭球域，再将所有信息由椭球空间转化到标准球空间，计算每个椭球域的权重，基于体积比与权重的乘积定义系统响应可靠度，并根据弓形体体积公式计算可靠度。本发明在小样本条件下可实现对具有高斯分布特性的多源不确定参量的准确度量，且在非概率框架下可实现机器人系统响应可靠度的概率描述。
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公开(公告)号：CN111009323A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911101168.0
申请日：2019-11-12
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明涉及一种基于KNN-ANN的硬脑膜下血肿损伤预测方法，该方法以数据库中的车辆碰撞试验数据为基础，通过Spearman秩相关分析各运动参量或损伤评价准则与脑损伤量之间的相关性；采用KNN与回归法相结合进行数据诊断，剔除异常数据，增强了运动参量与损伤量之间的相关性，并利用优化策略获取运动参量的最佳权重，构建了新的颅脑损伤评价指标；采用最大-最小规范化对训练试验数据进行预处理，并通过神经网络学习构建脑损伤预测模型。本发明综合分析了平动量和转动量对颅脑损伤的影响，相比传统的创伤性颅脑损伤损伤评价准则，本发明所建损伤准则精度更高，能实现对颅脑损伤的定量预测，弥补了传统损伤评价准则只能做定性分析的缺陷。
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公开(公告)号：CN117970867A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410160455.3
申请日：2024-02-05
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G05B19/408
摘要： 本发明公开一种薄壁零件铣削加工数据处理方法、系统及智能应用，该方法包括以下步骤：获取第一加工过程数据、第二加工过程数据、铣削加工设备数据；设置第三采样频率；根据第三采样频率对第一加工过程数据和第二加工过程数据进行重采样，得到第三加工过程数据；将第三加工过程数据转换到工件坐标系，得到具备加工位置坐标和第三加工过程数据的数据集合；建立包络盒和滑动窗口并计算滑动窗口内的特征值，得到多通道空间特征数据矩阵；为各种薄壁零件铣削加工智能监测及预测等人工智能模型提供更丰富的空间信息，使模型可以更准确的监测薄壁零件加工过程中的各种变化，有效提高薄壁零件的加工效率和产品质量。
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公开(公告)号：CN118838260A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410805343.9
申请日：2024-06-21
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G05B19/416
摘要： 本申请公开一种零件铣削的工艺参数分区优化方法、装置、设备及存储介质，涉及计算机技术领域，该方法包括：获取多组第t轮参数，第t轮参数包括针对零件多个区域的主轴转速、进给速度、轴向切削深度和径向切削深度；在满足特定约束条件的情况下，计算多组第t轮参数对应的第t轮评分；从多组第t轮评分中选择评分最高的第t轮目标评分；如果第t轮目标评分相对于第t‑1轮目标评分的变化率小于变化率阈值，将第t轮参数作为针对零件进行铣削的目标工艺参数；或，如果t达到最大迭代次数，将最高的目标评分对应的目标参数作为针对零件进行铣削的目标工艺参数。该方法能够对零件不同区域同时进行工艺参数优化，提高铣削后零件的加工效率和加工质量。
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公开(公告)号：CN117984159A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410160453.4
申请日：2024-02-05
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： B23Q17/09 , G06F18/23213 , G06F18/213 , G06F18/15 , G06F17/16 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种薄壁零件铣削颤振区域检测方法，涉及薄壁零件铣削颤振检测技术领域，所述检测方法包括：获取薄壁零件铣削加工时的加工过程数据以及铣削加工设备数据并进行数据处理，得到多通道空间特征数据矩阵；根据颤振发生位置信息对数据矩阵进行标注得到数据集；建立颤振区域检测模型并利用数据集进行训练，获得薄壁零件铣削颤振区域检测模型。该方法通过数据处理将时序数据转换为数据矩阵，解决了时序数据丢失大量位置关系信息的问题，建立颤振区域检测模型并使用数据矩阵进行训练，得到的颤振区域检测模型可以精确地检测到薄壁零件在铣削加工过程中颤振发生的位置，从而更有效地对薄壁零件铣削过程中的颤振现象进行检测与预防。
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公开(公告)号：CN111009323B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN201911101168.0
申请日：2019-11-12
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G16H50/20 , G16H50/50 , G06F30/23 , G06F18/2413 , G06F18/27 , G06N3/0499 , G06N3/086
摘要： 本发明涉及一种基于KNN‑ANN的硬脑膜下血肿损伤预测方法，该方法以数据库中的车辆碰撞试验数据为基础，通过Spearman秩相关分析各运动参量或损伤评价准则与脑损伤量之间的相关性；采用KNN与回归法相结合进行数据诊断，剔除异常数据，增强了运动参量与损伤量之间的相关性，并利用优化策略获取运动参量的最佳权重，构建了新的颅脑损伤评价指标；采用最大‑最小规范化对训练试验数据进行预处理，并通过神经网络学习构建脑损伤预测模型。本发明综合分析了平动量和转动量对颅脑损伤的影响，相比传统的创伤性颅脑损伤损伤评价准则，本发明所建损伤准则精度更高，能实现对颅脑损伤的定量预测，弥补了传统损伤评价准则只能做定性分析的缺陷。
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