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[发明专利]基于集成学习的光纤缠绕缺陷检测方法与装置-CN202110744198.4有效
发明人：曾龙;欧雪燕;冯平法;谢颂强 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2021-07-01 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：一种基于集成学习的光纤缠绕缺陷检测方法和装置，该方法包括如下步骤：S1、采集光纤缠绕的图像；S2、对步骤S1采集的图像进行预处理；S3、通过数字图像处理模型对步骤S2预处理后的图像进行缺陷检测；S4、通过SVM模型对步骤S2预处理后的图像进行缺陷检测；S5、根据所述数字图像处理模型和所述SVM模型以设定权重相加的线性组合，对步骤S3和S4中两种模型的缺陷检测结果按照相应的权重进行投票，判断针对连续多张图片的投票结果是否不小于设定阈值分数，是则判定存在光纤缠绕缺陷。使用本发明进行光纤缠绕缺陷检测，能够减少误判率和漏检率，适用于各种直径的光纤，更适合工业环境生产，适应性高。
基于集成学习光纤缠绕缺陷检测方法装置

[发明专利]双激励超声椭圆振动切削装置及其优化设计方法-CN202111319914.0有效
发明人：王健健;张建富;杨金川;冯平法;吴志军;郁鼎文 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-11-09 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： B23P25/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种双激励超声椭圆振动切削装置及其优化设计方法。该双激励超声椭圆振动切削装置包括：第一超声结构，包括第一变幅杆、第一连接头以及第一超声换能器；第二超声结构，包括第二变幅杆、第二连接头以及第二超声换能器；连接结构，包括连接主体以及第一连接端与第二连接端，所述第一连接端用于连接所述第一变幅杆，所述第二连接端用于连接所述第二变幅杆；刀具，设置于所述连接主体，所述刀具的刀尖用于执行切削动作；以及控制器，与所述第一超声换能器及所述第二超声换能器电连接，调节所述第一电源信号与所述第二电源信号之间的相位差，使所述刀具的刀尖位置合成椭圆振动轨迹。提高刀具切削的准确度，保证切削精度，进而保证切削质量。
激励超声椭圆振动切削装置及其优化设计方法

[发明专利]闪耀光栅的加工方法及基于闪耀光栅的光学可变器件-CN202210120725.9有效
发明人：王健健;张建富;冯平法;郁鼎文;吴志军 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-02-09 - 公布日： 2023-06-13 - 主分类号： G02B5/18 文献下载
摘要：本发明涉及闪耀光栅的加工方法及基于闪耀光栅的光学可变器件。一种闪耀光栅的加工方法，包括步骤：对刀具施加椭圆振动，椭圆振动的周期分为前半程及后半程；前半程中，刀具对工件进行切削加工，进行材料去除；后半程中，刀具对工件进行塑性成形加工，形成闪耀光栅的闪耀面。上述闪耀光栅的加工方法，通过对刀具施加椭圆振动的方式，并将椭圆振动的周期分为前半程和后半程，每一个振动周期上可加工出一个闪耀光栅，从而实现闪耀光栅的高效加工，在每个振动周期上实现切削和塑性成形的复合加工方式，促进了闪耀光栅的闪耀面的快速成形。
闪耀光栅加工方法基于光学可变器件

[发明专利]基于无应力夹具的振动时效处理方法与装置-CN202310223341.4在审
发明人：周文萌;冯峰;张建富;刘学平;于飞;马原;冯平法 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2023-03-09 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： C21D10/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于无应力夹具的振动时效处理方法与装置，该方法包括如下步骤：通过有限元仿真对工件进行振动模态和残余应力分布状态分析，并根据残余应力分布状态确定工件的支撑位置和激振位置；分别用定位装夹单元和无应力装夹单元在支撑位置和激振位置装夹工件，使定位装夹单元夹紧以定位工件，并控制无应力装夹单元为松开状态；在激振位置处使用激振器，对工件进行振动频率扫描，获得振幅‑频率曲线，并确定激振频率；对工件进行振动时效处理，获得并分析处理后的振幅‑频率曲线，直至处理后的振幅‑频率曲线的变化达到设定的要求；保持定位装夹单元夹紧，并控制无应力装夹单元由松开转为紧固状态。本发明能够提高工件加工效率和加工精度。
基于应力夹具振动时效处理方法装置

[发明专利]制备金属微纤维的振动加工方法、装置、电子设备及介质-CN202310167268.3在审
发明人：王健健;张建富;李志伟;冯平法;吴志军;郁鼎文;郑中鹏 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-02-22 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： B23D79/00 文献下载
摘要：本申请涉及金属微纤维制造技术领域，特别涉及一种制备金属微纤维的振动加工方法、装置、电子设备及介质，其中，方法包括：获取目标金属的当前微纤维结构需求；根据当前微纤维结构需求确定目标振动装置、目标刀具、加工参数和目标刀具的振动轨迹和振动参数；以及基于加工参数和振动参数，利用目标振动装置对目标刀具施加振动轨迹，以对目标金属的微纤维结构振动加工。由此，解决相关技术无法制造尺寸，形状要求较高的金属微纤维的问题，可以高效且大批量地制造尺寸，形状要求较高的金属微纤维。
制备金属纤维振动加工方法装置电子设备介质

[发明专利]异形截面微织构槽的加工方法及系统-CN202210240362.2有效
发明人：王健健;冯平法;陈志锰;张建富;吴志军;郁鼎文 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-03-10 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： B23Q15/013 文献下载
摘要：本发明提供一种异形截面微织构槽的加工方法及系统，其中的方法包括：基于刀具的预设目标运行轨迹，确定与目标运行轨迹相对应的刀具控制信号；基于刀具控制信号控制刀具进行振动；其中，刀具的名义切削方向与刀具的振动平面存在切削夹角；根据刀具的振动轨迹及所述切削夹角，完成对异形截面微织构槽的加工。利用上述发明能够用于致密微结构和复杂微结构的制造加工。
异形截面微织构槽加工方法系统

[发明专利]一种复合材料加工毛刺的去除方法及涂胶设备-CN202310061899.7在审
发明人：冯峰;冯平法;李博;徐捷;张可欣 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2023-01-17 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： B29C37/02 文献下载
摘要：本发明公开了一种复合材料加工毛刺的去除方法及涂胶设备，包括如下步骤：对复合材料层合板进行钻削或铣削；在钻削形成的孔的出口处涂敷胶水，或者在铣削部位的上表层处涂敷胶水，并待胶水固化；对孔进行第二次钻削或切削，或者对铣削部位的上表层进行修边，从而去除钻削或铣削毛刺。利用固化的胶水对毛刺形成紧支撑，再对所述孔进行第二次钻削或切削，或者对所述铣削部位的上表层进行修边，其去毛刺效果好、效率高、工艺简单、成本低。
一种复合材料加工毛刺去除方法涂胶设备

[发明专利]金属表面高深宽比柱状微纳织构的高效加工装置和方法-CN202310118836.0在审
发明人：王健健;张建富;郑中鹏;冯平法;吴志军;郁鼎文;李志伟 -专利权人：清华大学
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-04-28 - 主分类号： B23P9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种金属表面高深宽比柱状微纳织构的高效加工装置和方法，金属表面高深宽比柱状微纳织构的高效加工装置包括：基座；转接件，转接件具有三个连接肢；振动块，振动块上连接有三个挠性铰链；三个压电堆栈，第一压电堆栈的轴向垂直于第二压电堆栈的轴向且垂直于第三压电堆栈的轴向；刀具，刀具安装在振动块上，刀具适于在第一压电堆栈和第二压电堆栈的驱动下进行椭圆轨迹运动。根据本发明实施例的金属表面高深宽比柱状微纳织构的高效加工装置，具有加工效率高、成本低、加工效果好、无污染等优点。
金属表面高深柱状微纳织构高效加工装置方法

[发明专利]金属表面三维结构的加工方法、装置、设备及存储介质-CN202210466635.5有效
发明人：王健健;冯平法;李志伟;张建富;郁鼎文;吴志军;郑中鹏 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-04-27 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： B23Q15/14 文献下载
摘要：本申请涉及加工制造技术领域，特别涉及一种金属表面三维结构的加工方法、装置、设备及存储介质，其中，方法包括：获取待加工金属表面的初始加工参数；根据初始加工参数对待加工金属表面进行试加工的同时，获取在试加工过程中生成的结构数据；在结构数据满足预设加工标准时，根据初始加工参数控制对待加工金属表面进行加工，否则根据结构数据修正初始加工参数，直到满足预设加工标准，并基于修正后的最佳加工参数控制对待加工金属表面进行加工。由此，可以有提高加工的效率、灵活性及可控性，满足复杂加工的需要。
金属表面三维结构加工方法装置设备存储介质

[发明专利]椭圆超声振动刀柄及其解析设计方法-CN202110835545.4有效
发明人：查慧婷;冯平法;刘世杰;冯峰;张建富;郁鼎文;吴志军 -专利权人：清华大学
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2023-03-31 - 主分类号： B28D1/22 文献下载
摘要：本发明提供一种椭圆超声振动刀柄及其解析设计方法，其中的椭圆超声振动刀柄包括变幅杆和设置在所述变幅杆的端部的刀具定位组件；其中，在所述变幅杆的侧壁上开设有定位槽，在所述定位槽的内部自内向外嵌设有负极电极片和压电陶瓷片，在所述压电陶瓷片远离所述负极电极片的一面设置有正极电极片，在所述正极电极片的外侧设置有压紧组件；并且，所述负极电极片与所述压电陶瓷片之间以及所述正极电极片与所述压电陶瓷片之间均通过所述压紧组件挤压贴合。利用上述发明能够解决传统的椭圆超声振动刀柄的压电陶瓷片安装稳定性差、缺乏预紧力、输出振幅小且其解析设计方法无法适应弯振超声变幅杆的问题。
椭圆超声振动刀柄及其解析设计方法

[发明专利]数控机床直线运动重复定位精度快速检测装置及补偿方法-CN202110486553.2有效
发明人：蒋昊雨;冯平法;曾龙 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： B23Q17/00 文献下载
摘要：本发明公开了数控机床直线运动重复定位精度快速检测装置及补偿方法，包括机床隔离空间内壁面、机床工作台面、数控机床主体和PSD位移实时测量硬件系统，所述机床工作台面设置在数控机床主体的上方与机床X‑Y操作平面平行，所述机床隔离空间内壁面设置在数控机床主体的一侧，所述数控机床主体上设置有激光光源，所述激光光源上设置有五棱镜，本发明结构简单，可以实现多轴联动数控机床直线运动轴的重复定位精度进行快速标定，同时通过软件系统对误差信息进行传输，实现重复定位误差的补偿，从而降低监控加工过程中误差水平，提升加工精度，提高加工质量，减小误差标定工时占比，并降低测量过程中的系统误差影响。
数控机床直线运动重复定位精度快速检测装置补偿方法

[发明专利]基于视觉的自适应压装装置及方法-CN202211178412.5在审
发明人：王健健;张建富;陈钇茹;冯平法;郁鼎文;吴志军 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-09-26 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： B29C65/56 文献下载
摘要：本发明涉及压装设备技术领域，提供一种基于视觉的自适应压装装置及方法，通过建立压装参数确定模型，获取压装的工艺参数以及参考压装力‑位移曲线，按照压装的工艺参数执行压装，并对压装过程进行实时监控；通过将实时压装力‑位移曲线与参考压装力‑位移曲线进行对比，通过获取压装过程中的履带销的压装图像，确定压装过程是否存在异常；并根据异常数据对压装的工艺参数进行实时调整；实现了对压装系统的实时监控，大大降低了压力过大造成的工件损伤或者人员损伤情况的发生概率；实现了智能决策压装方式以及多方位分析压装质量，适用于压装情况比较复杂的橡胶衬套过盈压装的场景。
基于视觉自适应装置方法

[发明专利]一种傅里叶光学表面的振动切削加工方法-CN202211193844.3在审
发明人：王健健;张建富;丁培员;冯平法;郁鼎文;吴志军;张翔宇 -专利权人：清华大学
申请日： 2022-09-28 - 公布日： 2022-12-23 - 主分类号： B23Q15/08 文献下载
摘要：本申请涉及一种傅里叶光学表面的振动切削加工方法，包括：对目标傅里叶的表面结构特性进行傅里叶变换得到频谱图；确定输入给振动刀具中压电堆栈的正弦电压的频率和波长，根据预设进给速度、正弦电压的频率和波长确定傅里叶表面理论轮廓，判断傅里叶表面理论轮廓是否满足预设加工条件；傅里叶表面理论轮廓满足预设加工条件时，控制振动刀具按照预设进给速度、正弦电压的频率和波长加工待加工件，得到目标傅里叶表面。解决了目前加工傅里叶表面的方法加工效率低，或是不适合加工曲面或金属，不能有效地应用于傅里叶表面的制备中等问题，能够高效的制备傅里叶表面，提高了表面轮廓精度，并能较好地适应复杂的加工条件如曲面和高硬度表面。
一种傅里叶光学表面振动切削加工方法

[发明专利]信号特征筛选及降维方法及系统-CN202110510652.X有效
发明人：张建富;周博;傅永康;冯平法;王健健;郁鼎文;吴志军 -专利权人：清华大学;潍柴动力股份有限公司
申请日： 2021-05-11 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种信号特征筛选及降维方法及系统，其中的方法包括：基于采集到的刀具切削的信号特征，确定与信号特征对应的特征矩阵和磨损量；基于特征矩阵和磨损量，获取训练集和测试集；搭建多层感知机模型，并基于训练集和测试集对多层感知机模型进行训练，直至多层感知机模型的训练完成；提取训练完成后的多层感知机模型的第一个线性回归层的节点权重，并基于节点权重确定信号特征对磨损量的贡献度；基于贡献度的大小排序，在信号特征中筛选目标特征；对目标特征进行主成分降维处理，获取降维特征。利用上述发明能够降低信号冗余、剔除误差值，获得优质的信号输入特征。
信号特征筛选方法系统

[发明专利]一种基于强化学习的堆叠场景机械臂抓取方法与装置-CN202110814252.8有效
发明人：曾龙;张浩;冯平法 -专利权人：清华大学深圳国际研究生院
申请日： 2021-07-19 - 公布日： 2022-11-25 - 主分类号： B25J9/16 文献下载
摘要：本发明公开一种基于强化学习的堆叠场景机械臂抓取方法，包括将多张不同旋转角度的高维特征图输入推动动作的全卷积网络和抓取动作的全卷积网络中获取动作价值最大的推动作和抓动作，并按照当前训练步数下的动作选择规则选择动作，其中，推动作奖励值rpush为推动前后场景中抓动作最大Q值maxQgrasp之差再加上设定的偏置值，根据选择规则选择的动作进行运动规划，计算出机械臂的动作路径并执行相应动作。所述的基于强化学习的堆叠场景机械臂抓取方法可以有效地解决了现有基于位姿的抓取方法对物体种类和场景种类的限制、解决了现有基于无监督学习方法的推和抓的动作不协调问题，并提高了抓取的成功率。
一种基于强化学习堆叠场景机械抓取方法装置