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龍圖騰網獲悉中國科學院合肥物質科學研究院申請的專利一種基于物理引導數據驅動網絡的切削力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：CN119066979B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-12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：202411241804.0，技術領域涉及：G06F30/27；該發明授權一種基于物理引導數據驅動網絡的切削力預測方法是由朱錕鵬;王碩;袁德志;李俊;李申申設計研發完成，并于2024-09-05向國家知識產權局提交的專利申請。

本一種基于物理引導數據驅動網絡的切削力預測方法在說明書摘要公布了：本發明公開了一種基于物理引導數據驅動網絡的切削力預測方法，是應用于多種制造和加工場景，特別是在需要高精度和高效率的加工環境中，并包括：1、采集模型訓練數據集；2、構建物理引導數據驅動網絡；3、構建物理引導數據驅動網絡的損失函數；4、訓練并得到滿足指定閾值的切削力預測模型；5、輸入加工過程中的加工信息進入切削力預測模型得到預測值并實現可視化。本發明解決了純粹基于物理的方法和數據驅動的方法帶來的相關限制，通過結合物理模型的機理分析和數據驅動模型的學習能力，能夠更準確地捕捉切削過程中的復雜動態并利用物理原理來指導學習過程，從而減少了對大量數據的依賴，提高了切削力的預測精度、泛化性和可解釋性。

本發明授權一種基于物理引導數據驅動網絡的切削力預測方法在權利要求書中公布了：1.一種基于物理引導數據驅動網絡的切削力預測方法，其特征在于，是按照以下步驟進行： 步驟1、利用安裝在數控機床工作臺上的力傳感器在線采集加工過程中的切削力信號并作為標簽值；采集數控機床的加工信息作為模型的輸入，并包括：加工參數、加工零件材料特性和切削液條件信息，并記錄切削時間； 步驟2、構建物理引導數據驅動網絡，包括：數據驅動模塊、物理引導模塊； 步驟2.1、所述數據驅動模塊包含特征提取塊與頭部決策塊； 所述特征提取塊由M個結構相同且權值共享的自編碼器塊組成； 所述頭部決策塊依次由注意力機制層和全連接層串聯組成； 步驟2.1.1、將采集的加工信息輸入所述數據驅動模塊中，并依次經過所述特征提取塊的M個自編碼器的處理后，得到加工特征向量； 步驟2.1.2、所述頭部決策塊的注意力機制層對加工特向量進行特征提取，得到加工注意力特征，再經過全連接層的處理后，得到數據預測切削力； 步驟2.2、所述物理引導模塊包含擴展卡爾曼濾波塊和機械模型塊； 步驟2.2.1、將數據預測切削力輸入到所述擴展卡爾曼濾波塊中，通過擴展卡爾曼濾波法進行處理，得到機械模型塊需要的比力系數和初始切入角； 步驟2.2.2、將比力系數、初始侵入角和加工參數輸入到所述機械模型塊中，得到物理預測銑削力； 步驟3、利用式1構建物理引導數據驅動網絡的損失函數： 1 式1中，表示數據項損失函數，表示物理項損失函數；代表尺度差異系數； 步驟4、通過梯度下降法對所述物理引導數據驅動網絡進行訓練，得到訓練好的銑削力預測模型： 步驟4.1、對數據驅動模塊進行訓練，并計算數據項損失函數以更新數據驅動模塊的參數，當下降到指定閾值時，得到預訓練后的數據驅動模塊； 步驟4.2、對預訓練后的數據驅動模塊和物理引導模塊進行訓練，并計算損失函數以更新網絡的參數，當下降到指定閾值時，得到訓練好的切削力預測模型； 步驟5、輸入一段加工過程中的加工信息進入訓練好的切削力預測模型中，得到相應加工條件下切削力的預測值并進行可視化。

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中國科學院合肥物質科學研究院，其通訊地址為：230031 安徽省合肥市蜀山區蜀山湖路350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”。