公开(公告)号：CN120043671A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202510074443.3

申请日：2025-01-17

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 李国超 ,  周涛 ,  谢达 ,  孙伟 ,  卫蓉 ,  周宏根 ,  孙丽 ,  吴恒恒 ,  刘志刚 ,  郑浩

IPC: G01L5/00 ,  G01L1/25 ,  G01N29/07 ,  G01N29/44 ,  G06F17/10

Abstract: 本发明公开了一种融合机理模型的金属构件内应力超声检测方法，涉及到超声应力检测技术领域，包括如下步骤：S1：建立声时差与金属内应力之间的理论关系；S2：波传播模型；S3：超声信号采集：获取入射波和LCR波的超声信号，对超声信号进行循环采样，获得多组数据；S4：加载力信号分析：获取加载力的信号，利用加载力信号计算测量点处的理论应力值大小；S5：信号筛选与系统稳定性分析；S6：应力计算；S7：误差分析。本发明通过建立机理模型，获得稳定性好、准确率高、对内应力变化敏感的LCR波，并以此为基础利用声弹性原理，搭建检测系统，实现了基于声时差对金属内应力的检测。

公开(公告)号：CN119077436A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411189320.6

申请日：2024-08-28

Applicant: 江苏科技大学

Inventor： 李国超 ,  江茹 ,  谢达 ,  薛逸然 ,  孙丽 ,  刘寅飞 ,  郑浩 ,  刘志刚 ,  周宏根

IPC: B23Q17/09 ,  G06F18/241 ,  G06F18/214 ,  G06F18/21 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种双向铣削力预测方法及系统，其中系统包括，数据获取模块，用于获取电流和铣削力数据集；预处理模块；特征提取模块；特征筛选模块，依据电流特征的稳定性、电流特征对转速的敏感性、电流特征与铣削力的相关性，筛选出符合预设条件的电流特征构成目标特征矩阵；初始模块，用于构建基于CNN‑ResNet深度学习算法的神经网络模型；训练模块，获得最终的用于预测双向铣削力的预测模型；输入模块，用于将待监测铣削力的刀具的电流的目标特征矩阵输入预测模型；输出模块，用于输出预测模型预测得到的双向铣削力。本发明能够预测沿着进给方向和垂直于进给方向的双向铣削力Fx和Fy，且预测监测的准确性高；能够适用于复杂的切削情况和材料变化。