買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)獲悉北京工業(yè)大學(xué)申請(qǐng)的專利一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的加工工藝節(jié)能規(guī)劃方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114611379B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-19發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210123931.5，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F30/27；該發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的加工工藝節(jié)能規(guī)劃方法是由初紅艷;董可;劉志峰;張彩霞;李卓然;程強(qiáng)設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-10向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的加工工藝節(jié)能規(guī)劃方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的加工工藝節(jié)能規(guī)劃方法，包括，基于數(shù)字化離散車間機(jī)床歷史采集數(shù)據(jù)和數(shù)控程序建立加工元加工能耗預(yù)測(cè)模型，并結(jié)合該能耗預(yù)測(cè)模型對(duì)數(shù)字化離散車間加工工藝節(jié)能規(guī)劃問題進(jìn)行求解。建立機(jī)床加工數(shù)據(jù)、零件特征加工元、數(shù)控程序參數(shù)和加工能耗之間的映射關(guān)系，獲得數(shù)據(jù)集，并訓(xùn)練設(shè)計(jì)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得零件特征加工元的能耗預(yù)測(cè)模型。利用車間生產(chǎn)實(shí)時(shí)加工數(shù)據(jù)優(yōu)化預(yù)測(cè)模型，建立一種加工工藝節(jié)能規(guī)劃問題模型，其中，加工元的能耗通過訓(xùn)練好的預(yù)測(cè)模型進(jìn)行預(yù)測(cè)；通過設(shè)計(jì)的智能優(yōu)化算法進(jìn)行工藝規(guī)劃模型優(yōu)化求解。本發(fā)明可用于數(shù)字化離散車間工藝輔助設(shè)計(jì)，提高車間生產(chǎn)效率，降低能耗，促進(jìn)綠色節(jié)能生產(chǎn)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的加工工藝節(jié)能規(guī)劃方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的加工工藝節(jié)能規(guī)劃方法，其特征在于，包括以下步驟： 步驟1：基于零件加工元分解規(guī)則，將零件所有特征匹配的加工方法分解為獨(dú)立的加工單元，得到用于工序排序優(yōu)化的加工元序列； 步驟2：基于設(shè)備運(yùn)行的實(shí)時(shí)狀態(tài)數(shù)據(jù)，給每個(gè)加工元選擇合適的加工資源；以最小加工能耗為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行排序優(yōu)化，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)模型去擬合零件實(shí)際加工所需的能耗，獲得更加符合車間實(shí)際工況的最優(yōu)節(jié)能工藝路線； 步驟2的實(shí)現(xiàn)分為三步： 第一步：挖掘數(shù)控程序中與加工元對(duì)應(yīng)的加工數(shù)據(jù)，利用采集的機(jī)床加工歷史數(shù)據(jù)，建立零件特征加工元、機(jī)床加工數(shù)據(jù)、數(shù)控程序和能耗之間的映射模型； 建立映射模型的方法如下： a提取數(shù)控程序中加工工序的程序段； b結(jié)合工序信息進(jìn)行最小化加工單元的程序段劃分，并將機(jī)床的加工數(shù)據(jù)以同樣的方法進(jìn)行處理； c以加工單元為紐帶，連接對(duì)應(yīng)的機(jī)床加工數(shù)據(jù)和數(shù)控程序； d完成映射模型的建立； 第二步：根據(jù)步驟第一步所述的映射模型進(jìn)行加工數(shù)據(jù)分析，將預(yù)處理后的數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化操作，訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，建立面向特征加工元的能耗預(yù)測(cè)模型，并利用采集的實(shí)時(shí)加工數(shù)據(jù)優(yōu)化能耗預(yù)測(cè)模型； 建立預(yù)測(cè)模型的主要流程如下： a將機(jī)床采集的加工數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，并通過歸一化處理形成樣本集； b建立初始BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并應(yīng)用處理好的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練； c將工藝案例數(shù)據(jù)輸入BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行測(cè)試，判斷誤差是否達(dá)標(biāo)； d完成自適應(yīng)能耗預(yù)測(cè)模型； e用實(shí)時(shí)采集的加工數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)模型的精確度測(cè)試； BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計(jì)： a分析所用的數(shù)據(jù)集，確定輸入輸出節(jié)點(diǎn)數(shù)； b根據(jù)經(jīng)驗(yàn)公式確定隱含層節(jié)點(diǎn)數(shù)； c設(shè)置Sigmoid函數(shù)為隱含層傳遞函數(shù)，輸出層函數(shù)采用線性函數(shù)，防止輸出值被限制在0,1和-1,1之間； d選擇BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練方法為誤差逆向傳播算法，并采用串行訓(xùn)練方式避免陷入局部最優(yōu)； e確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的初始權(quán)值； f將訓(xùn)練樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理，并輸入網(wǎng)絡(luò)中進(jìn)行學(xué)習(xí)，獲得所需的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)； 第三步：以能耗作為優(yōu)化目標(biāo)進(jìn)行工序排序優(yōu)化，通過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)每個(gè)加工元所需要的加工能耗；采用智能優(yōu)化算法進(jìn)行最小能耗的工序排序優(yōu)化，獲得符合實(shí)際工況的最小能耗的最優(yōu)工藝路線； 結(jié)合BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的遺傳算法設(shè)計(jì)： 使用遺傳算法進(jìn)行工藝規(guī)劃優(yōu)化，將加工資源約束和該零件存在的工藝約束作為算法優(yōu)化中需輸入的約束信息，進(jìn)行工序排序，求解出滿足所有約束的最優(yōu)工藝規(guī)劃結(jié)果； a編碼：染色體編碼方式采用基于加工元的整數(shù)編碼，每個(gè)染色體能夠表示工件所有加工元的加工順序； b初始解的產(chǎn)生：通過隨機(jī)生成的方法產(chǎn)生大部分初始種群個(gè)體，啟發(fā)式規(guī)則產(chǎn)生小部分初始種群個(gè)體； c適應(yīng)度函數(shù)值的計(jì)算：將每個(gè)個(gè)體對(duì)應(yīng)的工藝方案的目標(biāo)能耗E作為種群個(gè)體的適應(yīng)度值； d遺傳操作： ①選擇：根據(jù)各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度值，采用錦標(biāo)賽的選擇方法從父代群體選擇個(gè)體基因遺傳到下一代； ②交叉：以一定的交叉概率進(jìn)行單點(diǎn)交叉； ③變異：以一定的變異概率隨機(jī)進(jìn)行兩點(diǎn)互換基因變異和插入變異。

如需購(gòu)買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人北京工業(yè)大學(xué)，其通訊地址為：100124 北京市朝陽(yáng)區(qū)平樂園100號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。