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龙图腾网恭喜上海强华实业股份有限公司申请的专利自动化石英锭套钻设备及其使用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：CN118238285B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2024-09-17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：202410678473.0，技术领域涉及：B28D1/14；该发明授权自动化石英锭套钻设备及其使用方法是由陈佳宇;孙纬佳;周韦军;周文华设计研发完成，并于2024-05-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本自动化石英锭套钻设备及其使用方法在说明书摘要公布了：本发明公开了自动化石英锭套钻设备及其使用方法，涉及石英材料加工技术领域，包括设备底座，其顶面设有可旋转的夹持机构，夹持机构用于夹持石英锭本体，在夹持机构的顶部设置有套钻机构，在设备底座上装载有控制模块，控制模块预先收集历史训练数据集合，基于历史训练数据集合，训练出预测夹持机构的速度值的机器学习模型；控制模块实时采集石英锭本体的温度数据、套钻机构的阻力数据、压力数据以及转速数据，基于温度数据、阻力数据、压力数据和转速数据使用机器学习模型预测出夹持机构的速度值；通过机器学习模型准确预测出夹持机构的速度值，使石英锭本体受到的剪切力更加均匀，大幅提高了自动化石英锭套钻设备的加工质量。

本发明授权自动化石英锭套钻设备及其使用方法在权利要求书中公布了：1.自动化石英锭套钻设备，其特征在于，包括：设备底座（1），其顶面设有可旋转的夹持机构（2），夹持机构（2）用于夹持石英锭本体（4）；套钻机构（3），其设置在夹持机构（2）的顶部；控制模块，其装载于设备底座（1）上，控制模块通过夹持机构（2）的速度值来稳定套钻机构（3）加工石英锭时的扭矩阻力值，夹持机构（2）的速度值为夹持机构（2）带动石英锭本体（4）的旋转速度；所述控制模块预先收集历史训练数据集合，基于历史训练数据集合，训练出预测夹持机构（2）的速度值的机器学习模型；所述控制模块实时采集石英锭本体（4）的温度数据、套钻机构（3）的阻力数据、压力数据以及转速数据，基于温度数据、阻力数据、压力数据和转速数据使用机器学习模型预测出夹持机构（2）的速度值；历史训练数据集合包括N组训练数据，N为正整数，每组训练数据包括特征数据和标签数据，其中特征数据包括温度数据、阻力数据、压力数据和转速数据；所述温度数据为收集每组训练数据时，石英锭本体（4）套钻位置的温度值；所述阻力数据为收集每组训练数据时，套钻机构（3）受到的扭矩阻力值；所述压力数据为收集每组训练数据时，套钻机构（3）对石英锭本体（4）施加的压力值；所述转速数据为收集每组训练数据时，套钻机构（3）的工作转速值；所述标签数据为收集每组训练数据时，夹持机构（2）的速度值；所述控制模块训练出预测夹持机构（2）的速度值的机器学习模型的方式为：将每组训练数据中的特征数据转化为特征向量，以特征向量作为机器学习模型的输入，机器学习模型对特征数据预测的速度值作为输出，以每组特征数据对应的标签数据中的速度值作为预测目标，以最小化所有预测准确度之和作为训练目标，预测准确度的计算公式为ui=（αi-βi）2，其中ui为预测准确度，αi为第i组特征数据对应的预测的速度值，βi为第i组标签数据中的速度值，对机器学习模型进行训练，直至预测准确度达到收敛时停止训练；所述夹持机构（2）包括旋转平台（21），设备底座（1）的内部安装有电机，电机的输出轴与旋转平台（21）的底面圆心位置固定连接，旋转平台（21）的顶面设有X轴轨道（22）和Y轴轨道（23），Y轴轨道（23）的顶面设有夹持平台（24）；所述夹持平台（24）包括移动台（241），移动台（241）的顶面四角位置均固定连接有立柱（242），立柱（242）的侧面中心位置固定连接有伸缩套（243），伸缩套（243）通过伸缩杆连接有夹持块（244）；所述套钻机构（3）包括调节座（31），设备底座（1）的侧面固定连接有与调节座（31）相匹配的调节轨道（11），调节座（31）的顶部固定连接有驱动主机（32），驱动主机（32）的底部设置有传动机构（33），传动机构（33）的底部设置有钻头（34）；所述传动机构（33）包括固定块（331）和移动块（332），固定块（331）固定在驱动主机（32）的内部，固定块（331）和移动块（332）之间安装有液压杆（333），固定块（331）的内部通过轴承穿插有第一驱动轴（334），移动块（332）的内部通过轴承穿插有第二驱动轴（335），第一驱动轴（334）与第二驱动轴（335）之间滑动连接；所述套钻机构（3）上装载有传感器模块，传感器模块包括温度传感器、扭矩传感器、压力传感器和转速传感器。

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