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龙图腾网恭喜浙江大学;宁波精达成形装备股份有限公司申请的专利多物理场协同的冲压装备滑块下死点动态精度保障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：CN119175300B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-28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：202411650264.1，技术领域涉及：B21D22/02；该发明授权多物理场协同的冲压装备滑块下死点动态精度保障方法是由程锦;申硕硕;张树有;冯毅雄;陈泉剑;曹衍龙;纪杨建;谭建荣设计研发完成，并于2024-11-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本多物理场协同的冲压装备滑块下死点动态精度保障方法在说明书摘要公布了：本发明公开了多物理场协同的冲压装备滑块下死点动态精度保障方法，通过采集冲压装备主轴承温度、冲压力、冲次和滑块下死点位移等物理场因素的实时监测数据，构建训练和测试数据集；基于径向基函数神经网络建立物理场因素与滑块下死点误差间近似模型，采用贝叶斯方法求解模型参数；以冲次和主轴承温度等为控制变量，滑块下死点误差最小化为目标，构建滑块下死点精度补偿器，执行滑块下死点精度补偿器获得最优控制量；将最优控制量传递至冲压装备的控制系统，实时补偿滑块下死点精度。本发明考虑了冲压装备多物理场对滑块下死点动态精度的协同影响机制，通过冲压装备滑块下死点动态精度的实时补偿，有效保障了滑块下死点动态精度。

本发明授权多物理场协同的冲压装备滑块下死点动态精度保障方法在权利要求书中公布了：1.多物理场协同的冲压装备滑块下死点动态精度保障方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1：采集冲压装备物理场因素的实时监测数据，以构建包含多物理场数据和对应滑块下死点误差数据的数据集，并分别构建训练数据集和测试数据集；物理场因素的实时监测数据包括冲压装备主轴承温度、冲压力、冲次、滑块下死点位移和运行时间；步骤2：构建多物理场因素与滑块下死点误差之间的径向基函数神经网络近似模型，以反映多物理场因素与滑块下死点误差之间的非线性映射关系，将训练数据集代入所述径向基函数神经网络近似模型，训练径向基函数神经网络，求解模型权值；基于测试数据集，求解高斯径向基函数的形参数；基于求解的权值和形参数，得到最优近似模型；步骤3：实时监测滑块下死点误差，若超出精度允差，则触发滑块下死点精度补偿，通过所述最优近似模型，找到对多物理场控制因素的最优控制量，使滑块下死点误差最小；多物理场控制因素的最优控制量包括冲次和主轴承温度的控制量；步骤4：将所述最优控制量传递至冲压装备的控制系统；将冲次和主轴承温度的最优控制量传递至冲压装备的驱动控制系统和温控系统，具体如下：将主轴承温度最优控制量传递至温度控制器，通过控制执行器升高或降低润滑油温度，以降低滑块热变形影响；将冲次最优控制量传递至驱动控制系统，通过控制器输入冲次调整量至驱动器，实时调整滑块冲次。

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