恭喜中南大学龙锦川获国家专利权
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龙图腾网恭喜中南大学申请的专利一种智能旋压工艺路径的协同优化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：CN120046433B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-04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：202510518487.0，技术领域涉及：G06F30/23；该发明授权一种智能旋压工艺路径的协同优化方法及系统是由龙锦川;柴芳涛;蔺永诚;何道广;金俊松;王新云;赵阳洋设计研发完成，并于2025-04-24向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种智能旋压工艺路径的协同优化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供了一种智能旋压工艺路径的协同优化方法及系统，方法包括：根据正交设计选取不同旋压工艺参数，再通过有限元模拟和旋压实验获取物理场状态和形性质量参数；建立神经网络模型，确定零件成形时物理场状态与形性质量参数的映射关系，确定奖励函数，训练神经网络模型；搭建深度强化学习框架，将深度强化学习框架嵌入到旋压有限元模型中，建立旋压成形工艺参数控制模型；旋压成形工艺参数控制模型中的智能体与环境不断交互并根据回报值不断调整旋压工艺参数，最大化成形过程中的累积奖励，输出最佳的旋压工艺路径。本发明能够解决现有旋压工艺参数优化方法精度较低、适用范围较小和优化参数有限的情况。
本发明授权一种智能旋压工艺路径的协同优化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种智能旋压工艺路径的协同优化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1，根据正交设计选取不同旋压工艺参数，再通过有限元模拟和旋压实验获取零件成形时的物理场状态和成形后零件的形性质量参数； S2，建立神经网络模型，确定零件成形时物理场状态与形性质量参数的映射关系，并通过加权系数法确定奖励函数，训练神经网络模型； S3，搭建深度强化学习框架，通过二次开发将深度强化学习框架嵌入到旋压有限元模型中，建立旋压成形工艺参数控制模型； S4，旋压成形工艺参数控制模型中的智能体与环境不断交互并根据回报值不断调整旋压工艺参数，最大化成形过程中的累积奖励，最终输出最佳的旋压工艺路径。
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