山东大学任小平获国家专利权
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龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种考虑材料属性差异的双金属铣刀磨损监测方法及系统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：CN119748202B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03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：202510178237.7，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种考虑材料属性差异的双金属铣刀磨损监测方法及系统是由任小平;李英豪;刘战强;王兵;蔡玉奎;梁晓亮;赵金富设计研发完成，并于2025-02-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种考虑材料属性差异的双金属铣刀磨损监测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种考虑材料属性差异的双金属铣刀磨损监测方法及系统，涉及双金属材料加工技术领域，该方法包括：实时采集双金属立铣刀具在铣削过程中的铣削力和振动信号；将采集的铣削力和振动信号输入至无监督材料识别模型中，通过特征提取和特征降维后，经聚类输出当前信号的金属材料类别；将采集的铣削力、振动信号及对应的金属材料类别输入至基于磨损机理的物理引导神经网络模型中，输出双金属立铣刀具后刀面磨损值。本发明考虑两种金属材料的差异，并引入磨损机理指导，通过磨损物理‑数据融合监测的方式得到具备更高准确率、更优鲁棒性的监测模型，有效提高双金属立铣场景中刀具后刀面磨损值监测的精确性。
本发明授权一种考虑材料属性差异的双金属铣刀磨损监测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种考虑材料属性差异的双金属铣刀磨损监测方法，其特征在于，包括： 实时采集双金属立铣刀具在铣削过程中的铣削力和振动信号，为：通过传感器实时采集立铣刀具在铣削双金属材料过程中的铣削力和铣削振动信号； 将采集的铣削力和振动信号输入至无监督材料识别模型中，通过特征提取和特征降维后，经聚类输出当前信号的金属材料类别； 将采集的铣削力、振动信号及对应的金属材料类别输入至基于磨损机理的物理引导神经网络模型中，输出双金属立铣刀具后刀面磨损值；其中，物理引导神经网络模型在训练过程中，以真实测量磨损值与预测磨损值的损失为第一损失，以基于磨损率物理公式的预测磨损率与真实磨损率的损失为第二损失，联合第一、第二损失共同作为损失函数。
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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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