买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜北京工业大学申请的专利一种机器人恒力磨削优化方法、系统、设备和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：CN114611809B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-01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：202210268782.1，技术领域涉及：G06Q10/04；该发明授权一种机器人恒力磨削优化方法、系统、设备和介质是由赵永胜;王瑞尧设计研发完成，并于2022-03-18向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种机器人恒力磨削优化方法、系统、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及一种机器人恒力磨削优化方法、系统、设备和介质，其包括以下步骤：建立机器人恒力磨削优化模型并确定其约束条件；基于确定的机器人恒力磨削优化模型，建立基于变历史影响因子的BP神经网络；将待测工况下的磨削参数输入训练好的BP神经网络，得到该磨削参数对应的复合材料工件表面加工质量预测结果。本发明提出了打磨表面粗糙度和打磨均匀性的预测方法，可以准确预测特定工况下的打磨加工目标。本发明对于机器人控制的恒力打磨具有预测加工目标准确、快捷，降低加工成本，提高生产效率的重要意义。

本发明授权一种机器人恒力磨削优化方法、系统、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种机器人恒力磨削优化方法，其特征在于，包括以下步骤：建立机器人恒力磨削优化模型并确定其约束条件；基于确定的机器人恒力磨削优化模型，建立基于变历史影响因子的BP神经网络；将待测工况下的磨削参数输入训练好的BP神经网络，得到该磨削参数对应的复合材料工件的表面加工质量预测结果；所述建立机器人恒力磨削优化模型并确定其约束条件的方法，包括：对机器人恒力打磨复合材料工件的特点进行分析，确定影响复合材料工件成型后表面粗糙度和打磨均匀性的影响因素，所述影响因素包括进给速度、磨削速度、恒定压力F、打磨轨迹间距D；根据确定的各影响因素，建立以表面粗糙度和打磨均匀性为目标的优化函数；确定目标优化函数的约束条件，其包括工况变量约束和砂纸耐用度约束；所述表面粗糙度计算公式为： 其中，为表面粗糙度；为比例系数；b、c、为系数；为进给速度；为磨削速度；为Preston常数；为打磨头与前一条打磨轨迹之间的相贯线；为恒定压力；为两条轨迹重叠部分；所述打磨均匀性由打磨轨迹中最低点和最高点之间的打磨误差RE表征，其计算公式为： 其中，R为打磨头半径；为打磨头底面积；为打磨头前进过程中与被打磨体之间的最短相贯线；为有重叠区域时打磨头前进过程中与被打磨体之间最大的接触面积；所述基于确定的机器人恒力磨削优化模型，建立基于变历史影响因子的BP神经网络的方法，包括：确定BP神经网络结构；确定激活函数、优化器和损失函数；通过正交实验法获取磨削参数和加工目标之间的实验数据，将预设比例的数据作为训练集，将剩余数据作为测试集，并对所有数据进行归一化；基于得到的归一化后的训练集和测试集，以确定的激活函数、优化器和损失函数对建立的BP神经网络进行训练，直到训练达到误差要求，得到训练好的BP神经网络；所述BP神经网络的各层的激活函数均采用RELU激活函数；所述损失函数采用均方误差函数，所述优化器采用Nadam优化器，且计算公式为： 式中，为t时刻的权重值；为t-1时刻的权重值；为权重每次迭代的变化量；为t时刻的之和；为t-1时刻的之和；和为历史影响因子系数；为学习率；为累积平方梯度；为上一时刻的累积平方梯度；为常数；为系数；为下一时刻的权重值；t表示时刻；所述历史影响因子系数采用以下方法确定：首先，在梯度下降过程中检测梯度下降变化率，其计算公式为： 其次，设定当梯度下降变化率满足预设条件时为梯度平缓状态，并记录连续梯度平缓状态的步数；最后，根据记录的连续梯度平缓步数设定参数，其中，和之间的关系由指数加权移动平均法的临界值确定。

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北京工业大学，其通讯地址为：100124 北京市朝阳区平乐园100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”。