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龙图腾网获悉龙岩学院申请的专利一种用于高同轴度专用车车桥制备的神经网络训练方法及电子设备、可读存储介质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：CN120180940B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202510655727.1，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种用于高同轴度专用车车桥制备的神经网络训练方法及电子设备、可读存储介质是由范秋月;孙志攀;金璐;王吉波;徐龙;陈木风;谢颖谊;谢剑伟;苏浩特设计研发完成，并于2025-05-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种用于高同轴度专用车车桥制备的神经网络训练方法及电子设备、可读存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开一种用于高同轴度专用车车桥制备的神经网络训练方法，采用神经网络模型获取车桥主体与轴套的焊前预装配角，抵消焊接形变导致的同轴度偏差，直接制成高同轴度专用车车桥，包括获取试验数据训练集和模拟数据训练集为混合训练样本，建立初始神经网络模型，训练神经网络模型，获取预装配角，指导实际生产，获得高同轴度的车桥等步骤。本发明利用加工过程必然存在的焊接形变，通过采用神经网络训练的方法，以混合数据为训练样本，实现预装配角预测，进而调整焊前姿态，直接得到误差仅15~30丝的高同轴度车桥，降低了获取训练样本的难度和成本，且可实现预装配角的精准预测，弱化焊接形变量的测量，更利于准确指导生产获取高同轴度车桥。

本发明授权一种用于高同轴度专用车车桥制备的神经网络训练方法及电子设备、可读存储介质在权利要求书中公布了：1.一种用于高同轴度专用车车桥制备的神经网络训练方法，其特征在于：采用神经网络模型获取专用车车桥主体与轴套焊前预装配角，用于在实际生产时抵消焊接形变导致的同轴度偏差，直接制成高同轴度专用车车桥，包括如下步骤： S1，获取用于神经网络模型训练的数据训练集： 在获取实际试验数据时，以焊接起始位置，焊前同轴度为主要试验因子，结合车桥主体与轴套材料、尺寸，焊接面形状，焊接参数，设计系列单一变量试验，并分别采集车桥的焊后同轴度的实际值为试验结果，将试验因子和试验结果一一对应，生成用于神经网络训练的试验数据训练集； 在获取模拟数据时，以获取实际试验数据时相同的试验因子为焊接热源模型的输入条件，获取对应条件下的焊后同轴度的模拟值；计算焊后同轴度实际值和模拟值的差值，修正焊接热源模型至实际值与模拟值的误差在5%以内后停止；在修正后的焊接热源模型为基础，获取不同模拟试验条件下的焊后同轴度模拟值，并生成用于神经网络训练的模拟数据训练集； S2，建立初始神经网络模型： 以S1获取的试验数据训练集为训练样本，构建初始神经网络模型，并获取神经网络的初始权重和阈值； S3，训练神经网络模型，获取预装配角预测值； 以S1获取的试验数据训练集和模拟数据训练集共同作为训练样本，导入初始神经网络模型中，以焊接工艺参数，焊后同轴度和焊接起始位置坐标为输入数据，以预装配角为输出数据，训练和优化神经网络模型至收敛，最终实现预装配角的预测； S4，指导实际生产，获得高同轴度的专用车车桥： 根据步骤S3获取的预装配角预测值，调整车桥主体与轴套的预装配角，执行焊接作业，直接获得高同轴度的专用车车桥。

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