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[发明专利]一种液体喷射抛光表面粗糙度的预测方法及装置-CN202310431373.3在审
发明人：陈满意;章志强;陈涛;王信伟 -专利权人：武汉理工大学;襄阳市立强机械有限公司
申请日： 2023-04-20 - 公布日： 2023-08-04 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种液体喷射抛光表面粗糙度的预测方法及装置，包括：获取液体喷射抛光实验的样本加工参数输入数据集和粗糙度输出数据集；基于样本加工参数数据集和粗糙度输出数据集确定神经网络的网络架构以构建初始粗糙度预测模型；根据量子粒子群优化算法对初始粗糙度预测模型进行处理，得到最佳模型参数；根据最佳模型参数对初始粗糙度预测模型进行更新，得到目标粗糙度预测模型；基于目标粗糙度预测模型对目标液体喷射抛光物的表面粗糙度进行预测本发明通过样本加工参数输入数据集和粗糙度输出数据集构建目标粗糙度预测模型，通过目标粗糙度预测模型集进行评估，以解决在加工后用仪器进行测量，导致生产、检测成本高，浪费材料的问题。
一种液体喷射抛光表面粗糙预测方法装置

[发明专利]一种防止辊子出现烧点的方法-CN202310790260.2在审
发明人：莫志英;王爱红;姚艳茹;李吉超;万一群 -专利权人：首钢京唐钢铁联合有限责任公司
申请日： 2023-06-29 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： C25D17/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种防止辊子出现烧点的方法，包括：获取导电辊粗糙度阈值和导电辊现有粗糙度，所述导电辊粗糙度阈值大于导电辊现有粗糙度；获取导电辊粗糙度数据和加工导电辊工艺参数数据，根据导电辊粗糙度数据和加工导电辊工艺参数数据，建立导电辊粗糙度和加工导电辊工艺参数的对应关系；根据导电辊粗糙度和加工导电辊工艺参数的对应关系，将导电辊实际粗糙度大于等于导电辊粗糙度阈值作为约束条件，得到加工导电辊实际工艺参数；根据所述加工导电辊实际工艺参数
一种防止辊子出现方法

[发明专利]一种岩石节理三维节理表面粗糙度测量方法-CN201910257509.7有效
发明人：姜谙男;张峰瑞;赵龙国 -专利权人：大连海事大学
申请日： 2019-04-01 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： G06N20/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种岩石节理三维节理表面粗糙度测量方法，基于非接触式的高精度激光测距仪获得岩石表面的粗糙度参数以及节理表面粗糙度，使用高斯过程建立粗糙度参数与节理表面粗糙度的非线性映射，并使用差异进化算法对非线性映射中的超参数进行优化，训练得到了适用于计算岩石的节理表面粗糙度的预测器，可用于测量基于粗糙度参数的节理表面粗糙度。
一种岩石节理三维表面粗糙测量方法

[发明专利]工件表面粗糙度控制方法、装置和数控加工设备-CN201910796026.4在审
发明人：胡自化;张顺;秦长江;张旭东;邹业明 -专利权人：湘潭大学
申请日： 2019-08-27 - 公布日： 2019-11-29 - 主分类号： B23Q5/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种工件表面粗糙度控制方法、装置和一种数控加工设备。工件表面粗糙度控制方法例如包括：获取待加工工件的切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及对应的工件表面粗糙度数据；根据切削参数数据、刀具表面粗糙度数据以及工件表面粗糙度数据建立工件表面粗糙度模型；以加工时间和材料去除率为目标函数优化工件表面粗糙度模型，得到优化后工件表面粗糙度模型；根据工件目标表面粗糙度和优化后工件表面粗糙度模型、并结合自适应变异粒子群优化算法确定刀具目标表面粗糙度和目标切削参数，以供加工设备根据刀具目标表面粗糙度和目标切削参数加工待加工工件本发明实施例可实现较精确地控制工件表面粗糙度。
工件表面粗糙度切削参数粗糙度待加工工件刀具表面目标表面刀具粒子群优化算法目标函数优化数控加工设备表面粗糙度材料去除率工件目标加工设备数据建立自适应加工优化

[发明专利]一种激光切割工艺设计方法及系统-CN202211181738.3在审
发明人：计效园;王治国;陈嘉龙;王泽明;涂先猛;王伟;周圣智;罗建东;周建新;任黎平 -专利权人：华中科技大学;中国核动力研究设计院
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2023-01-13 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供一种激光切割工艺设计方法及系统，包括：确定训练好的神经网络模型；其包括：BP隐层和ELM隐层；确定激光切割产品的目标粗糙度，并利用教与学算法根据所述目标粗糙度初步设计多组工艺参数；将初步设计的各组工艺参数输入到训练好的神经网络模型，分别预测按照所述各组工艺参数切割得到产品的上下表面粗糙度；结合目标粗糙度和各组工艺参数预测得到的粗糙度，利用模糊优选法从初步设计的多组工艺参数选取一组最优的工艺参数，以便基于教与学算法再次为所述目标粗糙度设计对应的工艺参数，并循环执行上述粗糙度预测、目标函数选取以及再次设计工艺参数的过程，直至预测的上下表面粗糙度达到目标粗糙度。
一种激光切割工艺设计方法系统

[发明专利]铜箔粗糙度损耗建模方法和板材电气参数提取方法及装置-CN201310366722.4有效
发明人：王博;李孝群 -专利权人：杭州华三通信技术有限公司
申请日： 2013-08-21 - 公布日： 2013-12-04 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种铜箔粗糙度损耗建模方法和板材电气参数提取方法及装置。本发明通过将至少一种板材测试板未代入铜箔粗糙度损耗的电气参数测量频变曲线与其赋予粗糙度参数的电气参数仿真频变曲线进行比对，能够估算出铜箔粗糙度损耗对各频点下的电气参数所产生的离散偏差，并且，通过对离散偏差的曲线拟合所实现的统计建模，能够得到为铜箔粗糙度损耗频变曲线。相比于数学建模，利用统计建模得到的铜箔粗糙度损耗频变曲线能够相对真实地反映出铜箔的粗糙度对板材实际产生的损耗。相应地，在提取板材电气参数时，就能够利用统计建模得到的铜箔粗糙度损耗频变曲线来确定所代入的铜箔粗糙度损耗，因而能够得到更为准确的电气参数。
铜箔粗糙损耗建模方法板材电气参数提取装置

[发明专利]一种增材制造成型件表面粗糙度的预测方法-CN202310288718.4在审
发明人：向红亮;陈光磊;赵伟 -专利权人：福州大学
申请日： 2023-03-23 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明涉及一种增材制造成型件表面粗糙度的预测方法，包括如下步骤：步骤S1：设计多组工艺参数，采用增材制造技术制备相应成型件；步骤S2：测量成型件的侧面粗糙度和顶面粗糙度，获取建立预测模型所需样本数据；步骤S3：对获得的数据进行回归分析，建立不同工艺参数与侧面粗糙度和顶面粗糙度之间的非线性映射关系，构建侧面和顶面粗糙度预测模型；步骤S4、基于构建的侧面和顶面粗糙度预测模型，输入工艺参数对成型件表面粗糙度进行预测该方法可以通过工艺参数对增材制造成型件表面粗糙度进行预测，进而快速确定合理的工艺参数范围，在优化成型件表面质量的同时缩短零件成型周期。
一种制造成型表面粗糙预测方法

[发明专利]一种基于粗糙度的钛合金铣削参数和刀具磨损控制方法-CN201810263334.6有效
发明人：姚倡锋;谭靓;张定华;任军学;傅新强;张吉银 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2018-03-28 - 公布日： 2020-11-06 - 主分类号： G05B19/408 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于粗糙度的钛合金铣削参数和刀具磨损控制方法，建立钛合金构件精密铣削初始工艺参数域，并根据所述初始工艺参数域进行正交试验，分别测得试验构件在铣削进给和切宽方向的表面粗糙度，建立表面粗糙度对精密铣削的绝对灵敏度模型，确定各参数稳定域和非稳定域所对应的表面粗糙度变化范围，直至表面粗糙度的优化目标处于稳定域对应的范围，根据稳定域进行刀具磨损试验，得出刀具磨损量和表面粗糙度的选取范围；通过设定不同精密铣削工艺参数进行试验，获得工艺参数稳定域，并进行刀具磨损试验，获得后刀面磨损量与表面粗糙度的关系曲线，以实现对钛合金构件精密铣削加工表面粗糙度的控制。
一种基于粗糙钛合金铣削参数刀具磨损控制方法

[发明专利]ITO薄膜粗糙度调试方法和ITO薄膜粗糙度调试系统-CN202111458484.0有效
发明人：石旭;张明生;吴祥一;陈双 -专利权人：深圳市华星光电半导体显示技术有限公司
申请日： 2021-12-02 - 公布日： 2023-06-27 - 主分类号： H01B13/00 文献下载
摘要：本申请涉及一种ITO薄膜粗糙度调试方法和ITO薄膜粗糙度调试系统。所述方法包括：获取待设定粗糙度；基于关联模型获取待设定粗糙度对应的制备工艺参数；关联模型用于表征ITO薄膜的粗糙度与制备工艺参数的对应关系；将制备工艺参数配置入制造设备形成与制备工艺参数对应的制备条件，将涂覆在基板表面的ITO材料制备成具有待设定粗糙度的ITO薄膜，从而将涂覆在基板表面的ITO材料制备成具有待设定粗糙度的ITO薄膜，实现改变ITO薄膜表面粗糙度，有利于提高后续制程中有机材料在ITO薄膜表面的附着性
ito 薄膜粗糙调试方法系统

[发明专利]一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法及在线检测设备-CN202111208057.7在审
发明人：方百友;朱健华;李东亭 -专利权人：宝钢日铁汽车板有限公司
申请日： 2021-10-18 - 公布日： 2023-04-21 - 主分类号： B21B38/00 文献下载
摘要：本发明公开一种GA带钢表面粗糙度的滤波方法及在线检测设备，采用回归平滑自适应滤波方法对带钢表面粗糙度在线检测，该滤波方法包括以下步骤：对GA带钢表面粗糙度初始值进行局部加权回归降噪预处理，得到初次平滑后的带钢表面粗糙度参数；建立权重函数，得到二次平滑后的带钢表面粗糙度参数；使用滤波器反复迭代寻求优化值，得到带钢表面粗糙度的滤波器输出参数。本发明还公开了一种GA带钢表面粗糙度在线检测设备，该GA带钢表面粗糙度的回归平滑自适应滤波方法及在线检测设备能够对带钢表面粗糙度进行准确快速在线检测，替代了传统离线检测手段，大大提高冷轧带钢表面粗糙度的检测精度
一种 ga 带钢表面粗糙滤波方法在线检测设备

[发明专利]一种工件表面磁粒研抛方法-CN202210504096.X有效
发明人：赵国勇;赵玉刚;高跃武;张桂香;孟建兵 -专利权人：山东理工大学
申请日： 2022-05-10 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： B24B1/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种工件表面磁粒研抛方法，涉及工件加工领域，包括：构建磁粒研抛中待研抛工件表面的粗糙度变化率计算模型；将待研抛工件表面的研抛过程分别粗研抛和精细研抛两个工步，粗研抛工步后待研抛工件表面的粗糙度为中间粗糙度，基于粗糙度变化率计算模型，根据初始表面粗糙度、目标表面粗糙度和中间表面粗糙度构建待研抛工件表面的研抛工艺参数优化模型；确定研抛工艺参数优化模型的目标函数；求解目标函数确定粗研抛工步时工艺参数、精细研抛工步时工艺参数和中间表面粗糙度；根据粗研抛工步时工艺参数、精细研抛工步时工艺参数和中间表面粗糙度对待研抛工件表面进行研抛。
一种工件表面磁粒研抛方法

[发明专利]一种确定不同粗糙度参数对弓网接触电阻影响权重的方法-CN202211643333.7在审
发明人：王小康;郭凤仪;李富华 -专利权人：温州大学
申请日： 2022-12-20 - 公布日： 2023-04-14 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明提供一种确定不同粗糙度参数对弓网接触电阻影响权重的方法，包括筛选无异常弓网接触电阻；提取所有无异常弓网接触电阻的实验数据进行直观分析，初步确定对弓网接触电阻影响较弱的粗糙度参数；将初步确定的粗糙度参数进行简单相关系数计算，排除对弓网接触电阻不相关或相关性极弱的粗糙度参数，以得到相关性排除后的粗糙度参数，进一步进行偏相关系数计算，排除各粗糙度参数之间的尺度依赖性及其耦合关系，以得到相关性排除后的各粗糙度参数的偏相关系数；输出相关性排除后的各粗糙度参数及其偏相关系数。实施本发明，能够排除不同参数之间的尺度依赖性及其相互耦合关系，为弓网系统受电弓滑板的选取以及新型滑板的设计提供理论依据。
一种确定不同粗糙参数接触电阻影响权重方法

[发明专利]基于深度学习的3D打印构件表面粗糙度预测方法和装置-CN202210843111.3在审
发明人：张潇;张梦娜;吴川;李虓宇;周明霞 -专利权人：徐州医科大学
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2022-10-21 - 主分类号： G07C3/00 文献下载
摘要：本申请提出一种基于深度学习的3D打印构件表面粗糙度预测方法和装置，其中，表面粗糙度预测方法包括：获取3D打印机在打印3D打印构件过程中的多维工作参数；对多维工作参数进行预处理，以生成多维工作参数的目标特征信息；根据表面粗糙度预测模型对目标特征信息进行表面粗糙度预测，以生成3D打印构件的表面粗糙度。由此，能够提高3D打印构件表面粗糙度的预测准确度和预测效率。
基于深度学习打印构件表面粗糙预测方法装置

[发明专利]玻璃制造方法及系统-CN202211546802.3在审
发明人：林众;陈发伟;李要辉 -专利权人：湖南旗滨微晶新材料有限公司
申请日： 2022-12-01 - 公布日： 2023-04-25 - 主分类号： C03B29/00 文献下载
摘要：本申请公开了一种玻璃制造方法及系统，属于玻璃制造技术领域，该方法在确定初成型玻璃板中的高表面粗糙度区域与高表面粗糙度区域的加热能量参数后，根据高表面粗糙度的加热能量参数控制加热装置输出能量束至高表面粗糙度区域，可以使高表面粗糙度区域中的凹凸部分吸收热量后，减少高表面粗糙度区域的表面平均粗糙度，以得到表面平均粗糙度小于预设平均粗糙度的玻璃板，不需要再进行后续的磨削、研磨以及抛光等程序，进而简化了玻璃板的制作工序
玻璃制造方法系统

[发明专利]一种基于刀具参数和材料参数的车削表面粗糙度预测方法-CN202111024489.2在审
发明人：何春雷;王姝淇;任成祖;耿昆;张婧 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-09-02 - 公布日： 2021-12-10 - 主分类号： B23Q17/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于刀具参数和材料参数的车削表面粗糙度预测方法，先测量车削刀具波纹度、刀尖圆弧半径和切削刃钝圆半径等刀具参数，计算刀具切削刃轮廓对应的表面粗糙度分量；然后获得硬度和弹性模型等材料参数，利用材料参数计算塑性侧流等对应的表面粗糙度分量；最后将刀具切削刃轮廓、弹性回复、塑性侧流等对应的表面粗糙度分量和非确定性表面粗糙度分量综合，对车削加工表面粗糙度进行精确预测。
一种基于刀具参数材料车削表面粗糙预测方法

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