龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
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！
申请/专利权人：华中科技大学;武汉智能设计与数控技术创新中心
摘要：本发明属于作用力预测相关技术领域，其公开了一种基于切削几何图像预测瞬时刀具‑工件相互作用力的方法及系统，包括：获取切削几何体图像，并基于该切削几何体图像获得切削要素矩阵；基于刀具包络体形状获得水平角编码矩阵和轴向角编码矩阵，并对其进行特征扩展，获得扩展矩阵；将切削要素矩阵和扩展矩阵输入训练完成的神经网络，获得负载矩阵；将刀具的每条切削刃离散为h个单元，基于负载矩阵获得设定刀具角度下各单元的负载，对各单元的负载进行累加获得刀具整体受力，对各单元的负载与预设高度截面处的相对位置矢量的叉积进行累加获得预设高度截面处所受力矩。本申请可以实现刀具所受铣削力的分布的预测和刀具整体受力及力矩的预测。
主权项：1.一种基于切削几何图像预测瞬时刀具-工件相互作用力的方法，其特征在于，包括：S1：获取切削几何体图像中各像素点处切屑的瞬时未变形切削厚度hi,j、切削刃微元的切削速度vi,j以及当前刀具角度θ0，组成切削要素矩阵C＝[h；v；θ0]；S2：基于刀具包络体形状获得各像素点对应的切削刃单元的水平角和轴向角，组成水平角编码矩阵θ和轴向角编码矩阵S3：对所述水平角编码矩阵和轴向角编码矩阵进行特征扩展，获得扩展矩阵M1,M2,M3,M4；S4：将所述切削要素矩阵和扩展矩阵输入训练完成的神经网络，获得负载矩阵F；S5：将刀具的每条切削刃离散为h个单元，基于所述负载矩阵F获得设定刀具角度θ0下各单元的负载F'm,t，对各单元的负载F'm,t进行累加获得刀具整体受力Fcutter，对各单元的负载F'm,t与预设高度截面处相对位置矢量的叉积进行累加获得预设高度截面处所受力矩M。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中科技大学 武汉智能设计与数控技术创新中心 一种基于切削几何图像预测瞬时刀具-工件相互作用力的方法及系统
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
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。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号