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龙图腾网获悉广东省科学院中乌焊接研究所申请的专利一种搅拌摩擦焊与打磨的加工方法及机器人一体化设备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：CN120269338B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202510563615.3，技术领域涉及：B23P23/00；该发明授权一种搅拌摩擦焊与打磨的加工方法及机器人一体化设备是由赵运强;刘喆;邓军;林志成设计研发完成，并于2025-04-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种搅拌摩擦焊与打磨的加工方法及机器人一体化设备在说明书摘要公布了：本发明公开了一种搅拌摩擦焊与打磨的加工方法及机器人一体化设备，属于设备加工技术领域。本机器人一体化设备包括机器人设备、控制系统和电主轴系统，控制系统用于基于对接面轨迹确定搅拌摩擦焊接轨迹和打磨轨迹，基于待加工工件的应用场景数据，结合搅拌摩擦焊神经网络模型和打磨神经网络模型获取搅拌摩擦焊工艺参数和打磨工艺参数，并基于搅拌摩擦焊工艺参数、搅拌摩擦焊接轨迹、打磨工艺参数和打磨轨迹，驱动机器人设备和电主轴系统对待加工工件进行搅拌摩擦焊接和打磨，并驱动机器人设备和电主轴系统对搅拌摩擦焊接和打磨过程进行调节，实现了基于机器人一体化设备的搅拌摩擦焊接和打磨的一体化，提高了搅拌摩擦焊接和打磨的质量。

本发明授权一种搅拌摩擦焊与打磨的加工方法及机器人一体化设备在权利要求书中公布了：1.一种搅拌摩擦焊与打磨的加工方法，其特征在于，包括： 获取待加工工件、搅拌摩擦焊神经网络模型和打磨神经网络模型，包括：获取初始神经网络模型和待加工工件，并基于所述待加工工件获取搅拌摩擦焊接工艺数据库和打磨工艺数据库；基于所述搅拌摩擦焊接工艺数据库获取搅拌摩擦焊接工艺特征数据，基于所述搅拌摩擦焊接工艺特征数据对所述初始神经网络模型的神经网络结构、损失函数和优化器进行训练，得到搅拌摩擦焊神经网络模型；基于所述打磨工艺数据库获取打磨工艺特征数据，基于所述打磨工艺特征数据对所述初始神经网络模型的神经网络结构、损失函数和优化器进行训练，得到打磨神经网络模型； 基于所述待加工工件的对接面轨迹，获取所述待加工工件的搅拌摩擦焊接轨迹和打磨轨迹，包括：基于所述待加工工件的对接面轨迹，确定所述待加工工件的焊接离散点数据，并基于所述待加工工件的焊接离散点数据确定所述待加工工件的焊接坐标与焊接姿态值； 基于所述待加工工件的焊接坐标与焊接姿态值，确定所述待加工工件的搅拌摩擦焊接轨迹；基于所述待加工工件的搅拌摩擦焊接轨迹，确定所述待加工工件的打磨轨迹； 基于所述待加工工件的应用场景数据，结合所述搅拌摩擦焊神经网络模型和打磨神经网络模型，对预设工艺参数数据库进行数据推演，获取所述待加工工件的搅拌摩擦焊工艺参数和打磨工艺参数，包括：基于所述待加工工件的应用场景数据，对所述待加工工件的抗拉强度、屈服强度和弹性模量进行权重分配，得到抗拉强度、屈服强度和弹性模量各自对应的权重值；基于所述待加工工件的抗拉强度、屈服强度和弹性模量各自对应的权重值，构建质量评价函数；将预设工艺参数数据库中的候选搅拌摩擦焊工艺参数输入所述搅拌摩擦焊神经网络模型，结合所述质量评价函数进行数据推演，得到所述待加工工件的搅拌摩擦焊工艺参数；将预设工艺参数数据库中的候选打磨工艺参数输入所述搅拌摩擦焊神经网络模型，结合所述质量评价函数进行数据推演，得到所述待加工工件的打磨工艺参数； 根据所述待加工工件的搅拌摩擦焊工艺参数和搅拌摩擦焊接轨迹，对所述待加工工件进行搅拌摩擦焊接，并采集实时搅拌摩擦焊数据，进而基于所述实时搅拌摩擦焊数据对所述待加工工件的搅拌摩擦焊接过程进行调节； 在完成对所述待加工工件的搅拌摩擦焊接后，基于所述待加工工件的打磨工艺参数和打磨轨迹，对所述待加工工件进行打磨，并采集实时打磨数据，进而根据所述实时打磨数据对所述待加工工件的打磨过程进行调节，以完成对所述待加工工件的打磨。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东省科学院中乌焊接研究所，其通讯地址为：510000 广东省广州市天河区长兴路363号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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