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申请/专利权人：中国科学院长春光学精密机械与物理研究所
摘要：本发明涉及光学加工面形预测技术领域，尤其涉及一种基于神经网络的抛光元件表面刀痕误差的预测方法。包括：测量待加工工件的面形以获得离散化的初始面形残差，测量去除函数，设计加工轨迹，根据上述参数计算刀具的驻留时间分布，并将参数作为输入的加工参数数据；根据当前参数数据计算或实际加工获得的刀痕残差，得到一组误差信息数据；重复上述步骤N次，建立加工参数数据集与刀痕误差信息数据集；输入加工参数数据集与刀痕误差信息数据集对所述Resnet神经网络进行训练，得到抛光光学元件表面刀痕误差预测模型；获取待预测刀痕误差的光学元件的光学加工初始参数，输入至模型中得到表面刀痕误差。优点在于：计算耗时短，工艺参数迁移性好。
主权项：1.一种基于神经网络的抛光元件表面刀痕误差的预测方法，其特征在于，具体包括如下步骤：S1.通过干涉仪测量待加工工件的面形，获得所述待加工工件上离散化的初始面形残差；S2.选择所述待加工工件的加工方式，测量去除函数；S3.根据待加工工件的尺寸设计加工轨迹；S4.根据所述初始面形残差、所述加工轨迹以及所述去除函数计算刀具的驻留时间分布；S5.将所述初始面形残差、所述加工轨迹、所述去除函数以及所述驻留时间作为输入的加工参数数据；S6.根据当前参数数据计算或实际加工获得的刀痕残差，得到一组误差信息数据，并作为输出的刀痕误差信息数据；S7.重复S1~S6步骤N次，得到N组加工参数数据与误差信息数据，建立加工参数数据集与刀痕误差信息数据集；S8.构建Resnet神经网络；输入加工参数数据集与刀痕误差信息数据集对所述Resnet神经网络进行训练，得到抛光光学元件表面刀痕误差预测模型；S9.获取待预测刀痕误差的光学元件的光学加工初始参数，将光学加工初始参数输入至抛光光学元件表面刀痕误差预测模型中，得到光学元件的表面刀痕误差。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 基于神经网络的抛光元件表面刀痕误差的预测方法
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