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龍圖騰網獲悉沈陽工業大學申請的專利一種銑削工件表面粗糙度的預測方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN115655193B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-29發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202211188662.7，技術領域涉及：G01B21/30；該發明授權一種銑削工件表面粗糙度的預測方法是由孫興偉;辛明澤;張維鋒;楊赫然;劉寅;董祉序;潘飛設計研發完成，并于2022-09-27向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種銑削工件表面粗糙度的預測方法在說明書摘要公布了：本發明涉及一種銑削工件表面粗糙度的預測方法，步驟為：確定BP神經網絡的拓撲結構；對輸入數據及輸出數據通過歸一化處理；確定BP神經網絡所需尋優的權值和閾值的數目；設定北方蒼鷹規模和迭代次數，形成北方蒼鷹種群位置矩陣，將預測值與實測值之間的誤差函數作為適應度函數F來計算北方蒼鷹位置的適應度值；最小適應度值的北方蒼鷹位置為獵物所在位置；通過獵物識別模型更新北方蒼鷹位置并重新確定獵物位置；通過追逐獵物及獵物逃生模型更新獵物位置，得到優化后的權值與閾值；優化后的權值與閾值代入BP神經網絡結構進行訓練，根據訓練結果最終預測出不同工況下工件的表面粗糙度。本發明增強神經網絡的預測能力和預測精度，并提高運算速度。

本發明授權一種銑削工件表面粗糙度的預測方法在權利要求書中公布了：1.一種銑削工件表面粗糙度的預測方法，其特征在于：步驟為： 1確定BP神經網絡的拓撲結構，將數控機床銑削工件獲得的實驗數據以矩陣形式進行存儲，在實驗數據中，工藝參數作為BP神經網絡的輸入數據，表面粗糙度值作為輸出數據； 2對輸入數據及輸出數據通過歸一化模型進行歸一化處理； 3根據參數數目模型確定BP神經網絡所需尋優的權值和閾值的數目，并將權值和閾值數目映射成北方蒼鷹位置，北方蒼鷹所在的位置是一個向量； 4設定北方蒼鷹規模和迭代次數T，通過Iterative混沌映射策略的初始位置變換模型生成北方蒼鷹的初始種群位置，形成北方蒼鷹種群位置矩陣X； 5將步驟1中的實驗數據輸入到BP神經網絡模型中，計算初始權值與閾值下的神經網絡預測值，將預測值與實測值之間的誤差函數作為適應度函數F來計算北方蒼鷹位置的適應度值；根據適應度值按升序排列，最小適應度值的北方蒼鷹位置為獵物所在位置Pi； 6在步驟5中確定當前獵物所在位置Pi后，北方蒼鷹向獵物靠近，并在靠近的過程中，通過獵物識別模型更新北方蒼鷹位置并重新確定獵物位置； 7獵物位置重新確定后，獵物位置適應度值發生改變，通過追逐獵物及獵物逃生模型更新獵物位置，更新后的北方蒼鷹適應度值按升序排列，北方蒼鷹適應度值最小的為最終的獵物位置，同時滿足迭代次數終止時，這時位于最終的獵物位置的北方蒼鷹位置為優化后的權值與閾值； 8利用步驟7中優化后的權值與閾值代入BP神經網絡結構進行訓練，根據訓練結果最終預測出不同工況下工件的表面粗糙度。

如需購買、轉讓、實施、許可或投資類似專利技術，可聯系本專利的申請人或專利權人沈陽工業大學，其通訊地址為：110870 遼寧省沈陽市鐵西區經濟技術開發區沈遼西路111號；或者聯系龍圖騰網官方客服，聯系龍圖騰網可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網”。