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公开(公告)号：CN118409561A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410470211.5
申请日：2024-04-18
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B19/416
Abstract: 本发明属于数控加工相关技术领域，并公开了一种针对3PRS‑XY混联机床的运动学约束规划方法及系统。S1对3PRS‑XY混联机床中的并联头结构进行简化；将混联机床等效为A/C双摆头虚拟机床；S2推导获得刀具进给运动和驱动轴之间速度和加速度的关系；S3在实际的加工轨迹中进行采样，根据刀具进给速度和各个驱动轴之间速度和加速度之间的关系构建每个采样点满足的运动学约束，利用该约束求解在采样点处刀具进给速度和进给加速度的最大允许值。通过本发明，合理地规划进给速度和加速度，防止机床振动，保证机床寿命。
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公开(公告)号：CN118395856A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410497098.X
申请日：2024-04-23
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于作用力预测相关技术领域，其公开了一种基于切削几何图像预测瞬时刀具‑工件相互作用力的方法及系统，包括：获取切削几何体图像，并基于该切削几何体图像获得切削要素矩阵；基于刀具包络体形状获得水平角编码矩阵和轴向角编码矩阵，并对其进行特征扩展，获得扩展矩阵；将切削要素矩阵和扩展矩阵输入训练完成的神经网络，获得负载矩阵；将刀具的每条切削刃离散为h个单元，基于负载矩阵获得设定刀具角度下各单元的负载，对各单元的负载进行累加获得刀具整体受力，对各单元的负载与预设高度截面处的相对位置矢量的叉积进行累加获得预设高度截面处所受力矩。本申请可以实现刀具所受铣削力的分布的预测和刀具整体受力及力矩的预测。
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公开(公告)号：CN116652422A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310607116.0
申请日：2023-05-26
Applicant: 武汉智能设计与数控技术创新中心 , 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于视觉增强的激光切割漏孔检测方法及系统，属于激光切割技术领域。方法包括：提供图像采集设备；提供结构光源；工件切孔前，利用结构光源发射出结构光照射到工件表面形成特定规律的光斑，利用图像采集设备采集光斑构成的信息载体图，形成信息载体参考图像；所述工件切孔后，利用结构光源发射出结构光照射到工件切孔后的表面形成特定规律的光斑，利用图像采集设备采集工件切孔后光斑构成的畸变信息载体图，形成信息载体畸变图像；求解得到信息载体参考图像与畸变图像的相关系数分布，进而根据事先设定的阈值与相关系数分布判断漏切位置。运用相关技术，可以实现对激光切孔加工件是否漏孔进行低成本快速准确地检测。
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公开(公告)号：CN119087916A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411211066.5
申请日：2024-08-30
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明属于数控技术相关技术领域，其公开了一种考虑系统延时的进给系统前馈方法及设备，包括以下步骤：(1)给机床输入含有匀变速段及反向段的位置指令信号；(2)采集并记录此时匀变速段的位置跟踪误差数据e1；(3)根据系统中存在的延时环节对速度前馈量与速度反馈量之间的相位差来进行速度前馈量时间偏移参数的调整，并采集及记录当前匀变速段的位置跟踪误差数据e2；(4)对比e1及e2，并判断位置跟踪误差数据e2是否近0，如果是，则结束并得到使匀变速跟踪误差近0的最佳速度前馈量时间偏移参数；否则，根据得到的对比结果继续调整速度前馈量时间偏移参数，直至匀变速跟踪误差近0。本发明提高了位置跟踪误差控制水平。
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公开(公告)号：CN119087905A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411159907.2
申请日：2024-08-22
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明属于数控加工及人工智能相关技术领域，其公开了一种无策略铣削加工刀具路径生成方法及系统，方法包括：获取待加工零件的网格模型确定待加工区域，将刀具路径生成问题转化为网格中心点访问顺序问题，将其转换为强化学习任务；建立强化学习任务的MDP模型，MDP模型中的智能体为刀具，环境为网格中心点的状态，定义刀具的状态空间以及对应的动作空间，设置刀具动作的即时奖励函数；求解该MDP模型，生成待加工零件的刀具路径。本发明将强化学习方法与刀具路径生成进行有效结合，通过将刀具路径生成问题转换为求解强化学习任务，不需要给定刀路生成策略，可以自主生成刀具路径，从而减少人工依赖，且提高加工效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119087904A
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202411159857.8
申请日：2024-08-22
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明属于数控加工相关技术领域，其公开了一种基于加工引导线偏置的铣削加工刀具路径生成方法及系统，其中方法包括：S1，获取待加工零件的简化网格模型；S2，确定简化网格模型上的待加工区域，将待加工区域的刀具路径生成问题转化为刀具路径点访问顺序问题；S3，求解待加工区域的刀具路径点访问顺序问题，生成加工引导线；S4，对加工引导线进行偏置、延长、裁剪和连接处理，获取偏置线路，将偏置线路作为所述待加工零件的刀具路径中的移动线路以生成刀具路径。本发明基于离散路径点的最优访问顺序生成加工引导线，基于该加工引导线生成的刀具加工移动路线冗余切削较少，加工效率较高；且刀具路径生成的效率较高。
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公开(公告)号：CN118379462A
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410544597.X
申请日：2024-04-30
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G06T17/20 , G06V10/762
Abstract: 本发明属于数控加工相关技术领域，公开了一种基于三角片聚类的自由曲面分割方法及系统，方法包括：将三角片集中第一个三角片移至聚类P中，并将其作为种子三角片，获得其法向量；在三角片集中遍历种子三角片的相邻三角片i，获取种子三角片与三角片i的夹角，若小于预设值，则将三角片i移入聚类P；在聚类P以三角片i中的三角片为种子三角片，在三角片集中遍历其相邻三角片j，获取种子三角片与三角片j的夹角若小于预设值，则将三角片j移入聚类P中；选择三角片集中剩余的第一个三角片作为种子三角片，重复执行以上步骤，完成三角片集的重新聚类P*，依据聚类P*对自由曲面进行加工。本申请解决了加工过程中不稳定、效率低的技术问题。
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公开(公告)号：CN118296966A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410525276.5
申请日：2024-04-29
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06F17/18 , G06N3/0464 , G06N3/044 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/126 , B23Q17/09 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于数控铣削加工领域，并具体公开了一种铣刀磨损混合模型、基于加工工艺信息的铣刀磨损混合建模方法及系统，其包括：根据铣刀磨损物理模型，生成多组加工参数‑仿真磨损数据，构成源域数据集；通过源域数据集训练基于神经网络构建的大数据模型，将训练好的大数据模型作为预训练模型；基于真实磨损数据构建目标域数据集，通过目标域数据集对预训练模型进行微调，得到铣刀磨损混合模型。本发明可以在具有较强的可解释性和较高的模型泛化性的基础上，降低模型对于样本数据的要求，进而降低实验成本；同时利用深度学习模型的非线性拟合能力，具有较高的模型精度。
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公开(公告)号：CN117474978A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311300803.4
申请日：2023-10-10
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G06T7/70
Abstract: 本发明属于机器人抓取领域，并具体公开了一种基于物体点云的抓取位姿生成方法及系统，其获取物体三维点云，生成N个旋转矩阵Ri，i＝1,2,…,N；对于每个旋转矩阵Ri：将物体坐标系O0按照旋转矩阵Ri旋转，得到坐标系Oi，得到点云在坐标系Oi下的坐标；对在新坐标系下的点云执行体素化，生成体素张量；在体素张量中，沿着预设坐标轴逐层切片；并沿着该轴遍历，在每一层轮廓切片上查找符合约束条件的夹持点组，得到的所有夹持点组组成集合Gi；将集合Gi中夹持点组的坐标转化为在坐标系O0内的坐标，添加到集合G0；遍历所有Ri，集合G0即为候选抓取位姿；进而确定抓取位姿。本发明可兼顾抓取姿态生成的准确性和实时性。
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公开(公告)号：CN116560301A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310434416.3
申请日：2023-04-21
Applicant: 华中科技大学 , 武汉智能设计与数控技术创新中心
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明属于数控机床相关技术领域，并公开了一种基于梯度优化的机床进给系统数理模型参数辨识方法。该方法包括：S1建立机床进给系统的数理模型；S2采集机床实际运行数据；设定初始的待辨识参数；构建待辨识参数更新模型；S3将预设指令位置信号和当前的待辨识参数输入待辨识参数更新模型中更新待辨识参数，利用更新后的辨识参数仿真计算损失函数，判断当前损失函数与最优损失函数之间的关系：小于时，保留当前待辨识参数的值，否则损失函数增大次数增加；S4更新迭代次数，判断当前迭代次数是否达到预设最大迭代次数，是，则输出当前待辨识参数；否，则返回步骤S3。通过本发明，提高与全局损失函数之间的灵敏度低的参数的辨识效率。
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