-
公开(公告)号：CN115688563A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211218896.1
申请日：2022-10-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于切削参数加工优化相关技术领域，其公开了一种基于多智能体进化强化学习的加工参数优化方法，该方法包括以下步骤：(1)采集变参数切削工况下的加工振动数据并测量工件表面粗糙度，同时提取振动信号的时域特征和频域特征；(2)构建加工过程知识图谱，并基于集成图注意力网络建立加工质量估计模型；(3)将加工参数优化问题形式化的表示为马尔科夫决策过程，并确定状态、动作空间和奖励函数，进而构建多智能体强化学习模型；(4)确定适应度函数，并结合进化学习方法在与加工质量估计模型交互过程中训练所述多智能体强化学习模型，继而采用所述多智能体强化学习模型实现加工参数优化。本发明提高了预测性能。
-
公开(公告)号：CN115556110A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211311439.7
申请日：2022-10-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明属于机器人加工相关技术领域，公开了一种基于主动半监督迁移学习的机器人位姿误差感知方法。该方法包括下列步骤：S1在机器人运动空间内选择多个位置，计算运动学参数误差；S2对所开展的任务，构建仿真域数据集；S3对应仿真域数据集，构建测量域数据集；S4利用仿真域数据集构建预训练模型，采用半监督迁移学习方法微调所构建的模型，得到最终模型；S5利用最终模型预测测量域中未被选择关节角对应的位姿误差并进行补偿，以此实现所开展任务的高精度运行。通过本发明，解决常规基于参数标定的位姿误差预测精度低的问题，并将少量点精确测量的精度等级迁移到所有任务点上，实现低测量成本下的位姿误差高精度预测和补偿。
-
公开(公告)号：CN114102259B
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202111394158.8
申请日：2021-11-23
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种金属基复合材料微细切削刀具与磨损监测方法，属于金属基复合材料精密加工技术领域。刀具包括刀片、刀柄、应变片、等值电阻、惠斯通电桥电路，将加工过程中的应变值转换为后刀面法向应变力，结合陶瓷增强颗粒二体磨粒磨损量、陶瓷增强颗粒三体磨粒磨损量、金属基体粘着磨损量构造刀具后刀面磨损速率模型，得到后刀面磨损带宽度变化，实现实时后刀面磨损速率监测。本发明能够实现金属基复合材料精密切削过程刀具后刀面法向压力和刀具磨损量的实时计算与监测，指导实际加工过程中的刀具更换，保证产品生产效率和质量。
-
公开(公告)号：CN114800514A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210514091.5
申请日：2022-05-11
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于关节振型的铣削机器人薄弱环节判别方法，基于铣削机器人连杆的运动学模型，提出了铣削机器人柔性部位的判断方式，通过建立连杆振型向关节空间的映射模型，得到关节振型，并以此为基础将关节振型映射至末端，提出了铣削机器人薄弱环节判断方法。本发明提供的方法可以将铣削机器人的整机振型映射到各关节各自由度来揭示机器人本体的振动规律，并判断各阶模态下的薄弱关节‑自由度，能够为铣削机器人精准抑振和关节增强提供指导。
-
公开(公告)号：CN112916883B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110102347.7
申请日：2021-01-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种航轴车削加工让刀变形预测方法，属于精密车削加工领域，包括：在航轴车削加工过程中，实时采集切触点的位置坐标和数控车床运行数据，分别输入刚度回归模型和切削力模型，得到切触点处的三阶刚度矩阵K和三向切削力向量F；按照δ＝K‑1F预测切触点处的三向让刀变形向量δ；刚度回归模型的建立方式包括：建立航轴的三维模型，设置m个切触点并计算三阶刚度矩阵；利用各三阶刚度矩阵中同一位置处的元素组成一个刚度序列；结合m个切触点的坐标位置，通过支持向量回归建立各刚度序列对应的刚度回归方程，用于预测三阶刚度矩阵中对应位置处的元素；由所有刚度回归方程组合为刚度回归模型。本发明能够提高航轴车削加工让刀变形预测的速度和精度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113077043B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202110285492.3
申请日：2021-03-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06N3/04 , G06K9/62 , G06V10/774 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开一种基于改进图卷积网络的机床刀尖动力学特征预测方法，属于数控机床刀尖点动力学特征预测领域。方法包括：选取样本数据，获取静止状态下机床不同位置下的刀尖点频响函数以及切削过程中的颤振频率和轴向极限切深，求解切削状态下的位置‑速度相关刀尖点主模态参数，获得样本数据标签；将有标签的样本数据和无标签的待测数据转换为图结构数据输入到图卷积网络中，得到任意位置‑速度下的刀尖点主模态参数；图卷积网络在图卷积层的基础上通过增加转置图卷积层得到，转置图卷积层用于实现对图卷积层所编码输出的节点特征进行解码，重构损失函数。通过预测的主模态参数可以计算获取刀尖点频响函数，进而计算铣削稳定lobe图来预测加工稳定性。
-
公开(公告)号：CN114417533A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210086113.2
申请日：2022-01-25
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/00 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及航空发动机技术领域，具体公开了一种航空航天回转体类零件加工参数优化方法，其中，包括：提取航空航天回转体类零件的关键特征，并确定所述关键特征的几何特征参数；建立加工过程数据模型，其中所述加工过程数据模型的输入量包括加工参数和所述几何特征参数，所述加工过程数据模型的输出量包括关键特征的加工精度指标；根据优化算法对所述加工过程数据模型中的加工参数进行迭代优化，得到优化后的加工参数。本发明提供的航空航天回转体类零件加工参数优化方法能够通过对加工参数的优化提升加工精度。
-
公开(公告)号：CN114178600A
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202111530310.0
申请日：2021-12-14
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于铣削加工相关技术领域，并公开了一种机器人铣削加工末端变形误差超前感知方法。该方法包括下列步骤：S1在机器人的可达空间规划多条标准零件刀路以及每条刀路对应的铣削深度、进给速度、刀具转速和机器人姿态；S2将工件放置在子区域中，按照标准零件刀路进行实际铣削加工，以此计算得每条标准零件刀路对应的末端刀具变形误差；S3以铣削力、进给速度、刀具转速和机器人姿态作为输入，末端刀具变形误差作为输出，建立末端刀具变形误差的预测模型；S4采用预测模型预测末端刀具变形误差，以实现变形误差的超前感知。通过本发明，解决铣削过程中变形误差预测过程中依赖刚度模型以及未考虑机器人实时运动状态的问题。
-
公开(公告)号：CN114102636A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111661750.X
申请日：2021-12-31
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于遥操作机器人相关技术领域，其公开了一种遥操作机器人的焊缝打磨控制系统及其设计方法和应用，该系统包括主端机器人、从端机器人、相机、主端控制器和从端控制器，其中：主端机器人为触觉设备，其端部设有第一六维力传感器；从端机器人的端部设有第二六维力传感器和打磨盘，所述第二六维力传感器用于获取从端机器人末端的力和力矩；相机用于采集所述主端机器人端部和从端机器人端部的位移；主端控制器和从端控制器均采用广义遥操作四通道控制结构，包括滑模控制器和扰动观测器，其中，所述广义遥操作四通道控制结构用于传输力、力矩和位移；滑模控制器用于控制位移和力矩，扰动观测器用于控制扰动项。本申请可以实现精确自适应打磨。
-
公开(公告)号：CN113894785A
公开(公告)日：2022-01-07
申请号：CN202111255247.4
申请日：2021-10-27
Applicant: 华中科技大学无锡研究院
Abstract: 本发明涉及智能制造技术领域，具体公开了一种水轮机叶片在位测量与加工的控制方法，其中，包括：确定机器人与待加工水轮机的相对位置，以及确定机器人基坐标系与相机坐标系之间的相对位姿；获取待加工水轮机叶片的型面数据；将型面数据与预设模型进行匹配，得到待加工水轮机叶片的型面数据与预设模型之间的变换矩阵；根据变换矩阵确定待加工水轮机叶片的工件坐标系；规划待加工水轮机叶片在工件坐标系下的加工刀路轨迹；控制机器人根据加工刀路轨迹对待加工水轮机叶片进行加工。本发明还公开了一种水轮机叶片在位测量与加工的控制装置及系统。本发明提供的水轮机叶片在位测量与加工的控制方法能够实现对水轮机的在位修复。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
345
records
(took 0.07 seconds)
