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公开(公告)号：CN114462317A
公开(公告)日：2022-05-10
申请号：CN202210138349.6
申请日：2022-02-15
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种基于GRU神经网络的智能刀柄辅助铣削刀具寿命预测方法，包括以下步骤，1)获取刀具的状态监测信号，并对该状态监测信号进行数据预处理，获取刀具的数据样本集；2)对数据样本集中的有效数据进行特征选择，并获取由特征值和刀具磨损量组成的GRU神经网络训练用样本数据集；3)基于该样本数据集搭建GRU神经网络模型获取刀具的状态监测信号与磨损值的时序分析预测数据。本发明的GRU模型的特殊结构可以充分考虑时间序列中工况场景和磨损特征的变化及其累积效应，同时GRU的模糊性可以在空间上对工况场景和加工磨损特征复杂相关关系进行建模，同时需求数据量更小、拥有更快地训练速度。
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公开(公告)号：CN112925278B
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202110127401.3
申请日：2021-01-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种多目标滚齿工艺参数优化与决策方法，本方法用于高速干切滚齿机床进行齿轮加工，基于待优化的四个工艺参数变量构建了滚齿能耗和加工成本两个函数模型，以最低滚齿能耗和最低加工成本作为优化目标，利用多目标蚁狮优化算法在全局寻优上的优势，实现工艺参数的迭代寻优，并利用优劣解距离算法对优化后的工艺参数解集进行性能排序和多属性决策，指导企业根据实际情况进行生产，达到优化工艺参数方案、降低滚齿能耗和减少加工成本的目的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112948994A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110127449.4
申请日：2021-01-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/17 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种滚齿工艺参数的多目标优化与决策方法，面向广泛关注的加工时间、滚齿质量、刀具寿命进行了多目标优化模型的构建，然后基于多目标蜻蜓算法进行迭代寻优，获得帕累托工艺参数解，采用层次分析法对解决方案进行分层评价，最终得到评价后的滚齿工艺参数解决方案，用于指导滚齿加工。同时，区别于单一的切削参数优化，本发明还同时考虑了滚刀参数的重要性，并将刀具寿命作为考虑的优化目标之一，为滚齿工艺参数解决方案提供了更多选择。
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公开(公告)号：CN114492198B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202210138338.8
申请日：2022-02-15
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N20/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于改进PSO算法辅助SVM算法的切削力预测方法，基于历史工艺数据，按照以下步骤进行切削力的预测，确定基于SVM算法切削力预测模型的输入、输出；进行SVM参数模型训练；使用改进PSO算法优化SVM算法参数。本发明将改进PSO算法和SVM算法同时引入切削力预测中,采用SVM模型挖掘切削力参数和相关影响参数的非线性回归关系，建立切削力的预测模型。并且通过改进PSO算法来优化模型参数，提升搜索精度,加快收敛,提高了程序的准确性，进一步提高切削力预测模型的预测性能。对实现切削力的精准预测，提高工件加工质量、建设智能化车间具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112948994B
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202110127449.4
申请日：2021-01-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/17 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种滚齿工艺参数的多目标优化与决策方法，面向广泛关注的加工时间、滚齿质量、刀具寿命进行了多目标优化模型的构建，然后基于多目标蜻蜓算法进行迭代寻优，获得帕累托工艺参数解，采用层次分析法对解决方案进行分层评价，最终得到评价后的滚齿工艺参数解决方案，用于指导滚齿加工。同时，区别于单一的切削参数优化，本发明还同时考虑了滚刀参数的重要性，并将刀具寿命作为考虑的优化目标之一，为滚齿工艺参数解决方案提供了更多选择。
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公开(公告)号：CN114492198A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210138338.8
申请日：2022-02-15
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/00 , G06N20/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于改进PSO算法辅助SVM算法的切削力预测方法，基于历史工艺数据，按照以下步骤进行切削力的预测，确定基于SVM算法切削力预测模型的输入、输出；进行SVM参数模型训练；使用改进PSO算法优化SVM算法参数。本发明将改进PSO算法和SVM算法同时引入切削力预测中,采用SVM模型挖掘切削力参数和相关影响参数的非线性回归关系，建立切削力的预测模型。并且通过改进PSO算法来优化模型参数，提升搜索精度,加快收敛,提高了程序的准确性，进一步提高切削力预测模型的预测性能。对实现切削力的精准预测，提高工件加工质量、建设智能化车间具有重要意义。
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公开(公告)号：CN112925278A
公开(公告)日：2021-06-08
申请号：CN202110127401.3
申请日：2021-01-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种多目标滚齿工艺参数优化与决策方法，本方法用于高速干切滚齿机床进行齿轮加工，基于待优化的四个工艺参数变量构建了滚齿能耗和加工成本两个函数模型，以最低滚齿能耗和最低加工成本作为优化目标，利用多目标蚁狮优化算法在全局寻优上的优势，实现工艺参数的迭代寻优，并利用优劣解距离算法对优化后的工艺参数解集进行性能排序和多属性决策，指导企业根据实际情况进行生产，达到优化工艺参数方案、降低滚齿能耗和减少加工成本的目的。
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