天目山实验室;北京航空航天大学陶飞获国家专利权
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龙图腾网获悉天目山实验室;北京航空航天大学申请的专利一种面向整体叶盘加工的刀具磨损数实融合测试方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120055891B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510546237.8，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种面向整体叶盘加工的刀具磨损数实融合测试方法是由陶飞;王思远;宋鲁凯;周尧明;张贺;左颖设计研发完成，并于2025-04-28向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种面向整体叶盘加工的刀具磨损数实融合测试方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向整体叶盘加工的刀具磨损数实融合测试方法，属于机械工程、计算机科学和数据分析领域。所述方法包括：通过对实体监测，同步采集五轴加工中心加工过程中振动信号数据并进行预处理，得到有效振动信号数据；基于自适应随机森林算法构建数实融合预测模型，以对有效振动信号数据进行预测，所述预测结果包括加速度有效值预测值，所述自适应随机森林算法包括利用贝叶斯优化对随机森林算法进行超参数调优；设置数字与实体操作集成界面，对预测的有效振动信号数据实行动态阈值监测和实时报警机制。本发明通过结合数字技术和实际生产数据，提供了一种更为精确和高效的刀具磨损测试手段，提高了生产效率。
本发明授权一种面向整体叶盘加工的刀具磨损数实融合测试方法在权利要求书中公布了：1.一种面向整体叶盘加工的刀具磨损数实融合测试方法，其特征在于，包括以下步骤： 通过对实体监测，同步采集五轴加工中心加工过程中振动信号数据并进行预处理，得到有效振动信号数据； 基于自适应随机森林算法构建数实融合预测模型，以对有效振动信号数据进行预测；所述自适应随机森林算法包括利用贝叶斯优化定义随机森林的超参数空间，构建目标函数；利用高斯过程回归模拟目标函数，利用期望改进采集函数选择超参数，基于选择的超参数训练随机森林模型，将随机森林模型的输出结果反馈至高斯过程，再次利用高斯过程回归模拟目标函数，迭代直至找到最优超参数，基于最优超参数，在训练集上再次训练随机森林模型，得到最优随机森林模型，即数实融合预测模型； 设置数字与实体操作集成界面，对预测的有效振动信号数据实行动态阈值监测和实时报警机制。
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2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
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