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公开(公告)号：CN109304543A
公开(公告)日：2019-02-05
申请号：CN201710828219.4
申请日：2017-09-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: B23K26/044 , B23K26/24 , B23K26/70
Abstract: 本发明提供了一种基于双侧基准的双光束激光焊接控制方法，包括：接收对待焊接工件的三维模型中的要利用第一激光束和第二激光束进行成对焊接的第一焊缝链和第二焊缝链的选择，其中第一激光束用于焊接第一焊缝链，第二激光束用于焊接第二焊缝链；针对所述第一焊缝链和所述第二焊缝链上的每对焊接点，其中每对焊接点包括所述第一焊缝链上的第一焊接点和所述第二焊缝链上与第一焊接点相对应的第二焊接点：获取第一焊接点的第一焊接数据和第二焊接点的第二焊接数据；以及根据第一焊接数据和第二焊接数据计算用于控制发射第一激光束和第二激光束的激光焊接装置的位置和姿态；以及根据针对每对焊接点所确定的激光焊接装置的位置和姿态，控制所述激光焊接装置利用第一激光束和第二激光束对第一焊缝链和第二焊缝链进行成对焊接。
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公开(公告)号：CN111950189B
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN201910399580.9
申请日：2019-05-14
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于曲面的刀具加工路径规划方法，其特征在于，包括获得样本工件在规则二维平面上的平面刀具路径规划图像，将其与对应的真实刀具路径规划图像一起，构成训练样本对刀具加工路径规划模型进行训练；将平面刀具路径规划图像并将其与真实刀具路径规划图像进行相似度比较，完成刀具加工路径规划模型的训练；将待加工工件的工况条件及其对应的规则二维平面输入刀具加工路径规划模型，对应输出该待加工工件的刀具加工路径规划。本发明技术方案针对目前神经网络在刀具加工路径规划问题上准确度不高、泛化能力不强的情况，采用对神经网络进行多样本、多工况对抗训练的方式，可以有效提高神经网络在刀具加工路径规划应用的精确度。
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公开(公告)号：CN113189953B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202110576457.7
申请日：2021-05-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明属于数控加工工艺优化领域，并具体公开了一种基于双码联控的缠绕机工艺优化方法及缠绕机，其包括如下步骤：S1、获取第一加工代码和缠绕机结构参数，进而进行速度估算；S2、识别估算速度中的速度波动区间，并对该速度波动区间进行平滑处理，得到加工进给速度，根据该加工进给速度得到第二加工代码；S3、通过第一加工代码与第二加工代码共同控制缠绕机对零件的加工，完成缠绕机工艺优化。本发明基于双码联控，直接从速度层面使缠绕加工光顺，避免了速度波动和机床震动，提高缠绕机加工质量和机床寿命。
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公开(公告)号：CN111487928B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN202010335392.2
申请日：2020-04-24
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/41
Abstract: 本发明属于数控技术领域相关技术领域，并公开了一种基于刀位点增删改指令的数控加工轨迹平滑方法。该方法包括：S1对于待处理的数控加工轨迹，计算加工轨迹上相邻刀位点之间的距离，当相邻刀位点之间的距离大于预设最大阈值时，在相邻的刀位点之间增加新的刀位点，直至不超过最大阈值；当相邻刀位点之间的距离小于预设最小阈值时，删除其中一个刀位点；当相邻刀位点之间的距离介于预设最大阈值和最小阈值之间时，修改其中的刀位点；S2构建数控系统实际加工的约束条件，判断加工轨迹上的每个刀位点是否满足约束条件；不满足的刀位点进行修改。通过本发明，在尽量不牺牲加工效率的同时使得处理后的刀位点能更好地满足平滑稳定的加工要求。
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公开(公告)号：CN110134062B
公开(公告)日：2020-12-08
申请号：CN201910306847.5
申请日：2019-04-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明属于数控机床领域，并公开了一种基于强化学习的多轴数控机床加工路径优化方法，该方法包括：(a)建立数控机床各轴的转角行程与预设刀具路径中刀位点和刀具姿态之间的关系式；计算每个刀位点对应的冗余轴转角行程可行解范围；(b)将冗余轴转角行程可行解范围映射在平面坐标系中，在平面坐标系中形成冗余轴转角行程的可行域；(c)利用强化学习算法求解每个刀位点对应的最优冗余轴转角行程，使得数控机床平滑运动的同时完成加工的时间最短；(d)计算每个刀位点处数控机床其它各轴的转角行程，以此获得最终所需的数控机床加工路径。通过本发明，相比于无冗余轴的五轴数控机床加工以及使用传统方式进行去冗余的计算方案，提高加工效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111950189A
公开(公告)日：2020-11-17
申请号：CN201910399580.9
申请日：2019-05-14
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于曲面的刀具加工路径规划方法，其特征在于，包括获得样本工件在规则二维平面上的平面刀具路径规划图像，将其与对应的真实刀具路径规划图像一起，构成训练样本对刀具加工路径规划模型进行训练；将平面刀具路径规划图像并将其与真实刀具路径规划图像进行相似度比较，完成刀具加工路径规划模型的训练；将待加工工件的工况条件及其对应的规则二维平面输入刀具加工路径规划模型，对应输出该待加工工件的刀具加工路径规划。本发明技术方案针对目前神经网络在刀具加工路径规划问题上准确度不高、泛化能力不强的情况，采用对神经网络进行多样本、多工况对抗训练的方式，可以有效提高神经网络在刀具加工路径规划应用的精确度。
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公开(公告)号：CN111487927A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010340749.6
申请日：2020-04-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/4097
Abstract: 本发明属于数控加工相关技术领域，并公开了一种基于双代码联合作用的样条轨迹控制指令优化方法。该方法包括下列步骤：(a)设定待加工对象的理想加工轨迹，根据设定的理想加工轨迹生成G代码；(b)绘制G代码对应的加工轨迹，以此获得实际加工轨迹，将该实际加工轨迹与所述理想加工轨迹进行比对，获得区别特征，在所述G代码中寻找与所述区别特征对应的代码，即区别特征代码；(c)根据所述区别特征，对于所述区别特征代码进行改写，获得新的加工代码，该新的加工代码使得数控机床的实际加工轨迹与理想加工轨迹相同，至此实现加工轨迹的优化。通过本发明，优化加工轨迹，提高加工精度，减小加工误差。
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公开(公告)号：CN110134062A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910306847.5
申请日：2019-04-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明属于数控机床领域，并公开了一种基于强化学习的多轴数控机床加工路径优化方法，该方法包括：(a)建立数控机床各轴的转角行程与预设刀具路径中刀位点和刀具姿态之间的关系式；计算每个刀位点对应的冗余轴转角行程可行解范围；(b)将冗余轴转角行程可行解范围映射在平面坐标系中，在平面坐标系中形成冗余轴转角行程的可行域；(c)利用强化学习算法求解每个刀位点对应的最优冗余轴转角行程，使得数控机床平滑运动的同时完成加工的时间最短；(d)计算每个刀位点处数控机床其它各轴的转角行程，以此获得最终所需的数控机床加工路径。通过本发明，相比于无冗余轴的五轴数控机床加工以及使用传统方式进行去冗余的计算方案，提高加工效率。
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公开(公告)号：CN109491320A
公开(公告)日：2019-03-19
申请号：CN201811283054.8
申请日：2018-10-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本发明属于人工智能和计算机辅助相关技术领域，其公开了一种基于强化学习的刀具路径生成与优化方法，该方法包括以下步骤：(1)将加工信息输入到环境仿真模型；(2)环境仿真模型依据来自深度神经网络模型的动作值产生状态值，并将状态值输出给深度神经网络模型，深度神经网络模型根据状态值作产生新的动作值，并将新的动作值传输给环境仿真模型，如此两者不断交互，使得刀具从加工起始点到达加工终点，进而生成刀具路径；(3)重复步骤(2)以获得多条刀具路径，将多条刀具路径输入到路径评判模块，路径评判模块对每刀具路径做出判断并输出评判分数，将评判分数最高的刀具路径作为最终的刀具路径。本发明提高精度及效率，适用性较强。
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公开(公告)号：CN113467376A
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202110663989.4
申请日：2021-06-16
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明公开了一种面向多加工场景的多轴轨迹压缩方法，属于数控加工领域。本发明采用C2连续且保证单调性的三次有理样条来进行刀尖轨迹与刀轴轨迹之间的参数同步，C2连续保证刀轴矢量的变化连续，并且加速度连续，能使旋转轴运动达到加速度连续；单调保证刀轴点样条参数随刀尖点样条参数增大而增大或不变，不会出现刀轴点回退的情况。本发明实现了误差计算与轨迹压缩方法的解耦，当新的加工场景出现时，只需要设计新的允差空间和对应OTE计算方法即可，而无需修改轨迹压缩流程中的任何一步。本发明利用目标压缩比结合特征曲率积分，不需要迭代，能达到快速选取初始拟合节点的效果，提高压缩效率。
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