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龙图腾网获悉浙江工业大学申请的专利基于注意力机制的CNN-GRU合模拉杆应变预测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119272806B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411796934.0，技术领域涉及：G06N3/045；该发明授权基于注意力机制的CNN-GRU合模拉杆应变预测方法是由刘威;潘柏松;曹军设计研发完成，并于2024-12-09向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于注意力机制的CNN-GRU合模拉杆应变预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于注意力机制的CNN‑GRU合模拉杆应变预测方法，包括：采集注塑机合模机构装调过程数据并进行预处理，用预处理后的合模机构装调过程数据构建样本数据集，将样本数据集划分为训练集和测试集；采用CNN‑GRU网络结构结合SE注意力机制构建多输入多输出合模机构拉杆应变预测模型，使用训练集对合模机构拉杆应变预测模型进行训练；使用测试集通过训练好的合模机构拉杆应变预测模型对合模机构装调过程进行预测，然后对最终预测结果进行评估；将训练好的合模机构拉杆应变预测模型部署到实际生产现场，输出当前装调操作后的拉杆应变预测值。本发明实现了对合模机构装调过程中拉杆应变的精准预测，提升了装配效率与质量。

本发明授权基于注意力机制的CNN-GRU合模拉杆应变预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于注意力机制的CNN-GRU合模拉杆应变预测方法，其特征在于，包括步骤如下： S1、采集注塑机合模机构装调过程数据，并构建历史数据库；其中，注塑机合模机构至少包括定模板、动模板、后模板、四根拉杆、对应设置于每根拉杆上的拉杆螺母、肘杆和液压系统，步骤S1具体包括： 确定需要采集的数据变量，包括合模机构拉杆应变值和对应的拉杆螺母旋转角度； 根据装调采集数据需求和合模机构的结构特点选择数据采集装置并进行数据采集装置的方案布置，每根拉杆上靠近定模板的位置对称安装两个应变传感器用于采集合模加载时的拉杆应变值，每个拉杆螺母上安装一个磁栅编码器用于采集装调过程中的拉杆螺母旋转角度； 在合模机构装调开始前对应变传感器和磁栅编码器进行安装和校准，合模机构装调过程中通过数据采集和处理模块对所有传感器采集的数据同步进行采集存储和数据预处理，其中，所有传感器包括所有应变传感器和所有磁栅编码器； 构建历史数据库，用于存储合模机构装调过程的原始数据和经过预处理后的合模机构装调过程数据，所述历史数据库用于记录每次合模机构装调过程中的详细数据，至少包括合模机构型号、拉杆应变值、拉杆螺母旋转角度和设备状态； S2、对步骤S1中获取的合模机构装调过程数据进行预处理，用预处理后的合模机构装调过程数据构建样本数据集，并将样本数据集划分为训练集和测试集； S3、采用CNN-GRU网络结构结合SE注意力机制构建多输入多输出合模机构拉杆应变预测模型，确定合模机构拉杆应变预测模型的输入、输出和网络参数，使用训练集对合模机构拉杆应变预测模型进行训练； S4、使用测试集通过训练好的合模机构拉杆应变预测模型对合模机构装调过程进行预测，对预测结果进行反归一化得到调整后的拉杆应变预测值，并通过评价指标对最终预测结果进行评估； S5、将训练好的合模机构拉杆应变预测模型部署到实际生产现场，在进行合模装调时，将实时采集的数据输入到合模机构拉杆应变预测模型中，合模机构拉杆应变预测模型输出当前装调操作后的拉杆应变预测值。

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