重庆大学马驰获国家专利权
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龙图腾网获悉重庆大学申请的专利基于SRWNN的热误差预测模型构建方法及热特性优化的蜗杆砂轮磨床磨削精度提升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:CN116011325B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18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:202211674805.5,技术领域涉及:G06F30/27;该发明授权基于SRWNN的热误差预测模型构建方法及热特性优化的蜗杆砂轮磨床磨削精度提升方法是由马驰;刘佳兰;王时龙设计研发完成,并于2022-12-26向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于SRWNN的热误差预测模型构建方法及热特性优化的蜗杆砂轮磨床磨削精度提升方法在说明书摘要公布了:本发明公开了一种蜗杆砂轮磨床磨削精度提升方法,一方面建立了热特性仿真模型,发现刀具和工件主轴之间的相对热变形随蜗杆砂轮和工件主轴的转速线性增加,通过对蜗杆砂轮磨床进行热特性优化,以实现热平衡设计和保证温度场均匀分布,提高抵抗热变形的能力和提高热稳定性;另一方面,创建了热误差预测模型,利用混沌麻雀搜索算法优化自回归小波神经网络的参数,本发明在混沌麻雀搜索算法中结合了伯努利混沌序列和扰动、基于精英对立的学习和正弦余弦搜索算法,创建得到的热误差预测模型能够有效提高预测精度,利用预测得到的热误差以实现对蜗杆砂轮磨床进行热误差补偿;如此,通过实施热特性优化和误差补偿,能够有效提高蜗杆砂轮磨床的磨削精度。
本发明授权基于SRWNN的热误差预测模型构建方法及热特性优化的蜗杆砂轮磨床磨削精度提升方法在权利要求书中公布了:1.一种基于热特性优化的蜗杆砂轮磨床磨削精度提升方法,其特征在于:包括如下步骤: 步骤一:对蜗杆砂轮磨床进行热特性优化; 11创建蜗杆砂轮磨床的三维模型; 12对蜗杆砂轮磨床进行热特性分析,方法为: 1将初始温度设置为环境温度T∞; 2输入轴承的工作条件,包括初始预载荷、转速和装配条件;计算温度相关变量,包括轴承尺寸、轴承预载荷和润滑剂粘度; 3计算初始热负荷强度、对流系数和初始接触热导; 4建立蜗杆砂轮磨床热特性仿真模型; 5计算蜗杆砂轮磨床温度场和热变形; 6比较两个相邻迭代子步骤中所有节点的温度:若满足Ti n-Ti-1 n<1×10-6,则终止算法,然后保存关键点的温度以计算热变形;若不满足Ti n-Ti-1 n<1×10-6的条件,则根据计算得到的温度场更新润滑剂粘度、轴承尺寸、对流系数和轴承预载荷;根据计算得到的热变形以更新轴承预载、接触热导和轴承尺寸;循环执行步骤2,直到满足Ti n-Ti-1 n1×10-6的收敛条件; 13对蜗杆砂轮磨床进行热特性优化,优化蜗杆砂轮磨床床身筋板布置,所述床身筋板采用双十字花纹肋板,实现蜗杆砂轮磨床静力学和动力学特性调控;所述蜗杆砂轮磨床床身封闭底部,在蜗杆砂轮磨床床身上增加冷却油池,实现蜗杆砂轮磨床热特性调控; 步骤二:对蜗杆砂轮磨床进行热误差补偿 21构建热误差预测模型;所述热误差预测模型基于SRWNN的热误差预测模型构建方法构件得到,包括如下步骤: S1:对热误差数据进行预处理并构建训练集; S2:确定混沌麻雀搜索算法的基本参数和SRWNN神经网络的初始参数; S3:利用混沌麻雀搜索算法随机生成一个向量,使该向量的每个维度均在[-12,12]的范围内;以该向量作为第一只麻雀个体,并通过伯努利变换生成混沌序列,得到剩余的M-1个混沌个体,以初始化麻雀种群; S4:计算每一只麻雀个体的适应度,以具有最佳适应度的麻雀个体的位置映射为SRWNN神经网络的最佳初始参数; S5:利用训练集训练具有最佳初始参数的SRWNN神经网络,判断SRWNN神经网络的损失函数是否小于预设阈值: 若是,则训练完成,执行S9; 若否,则判断当前迭代次数t是否小于设定的最大迭代次数Tmax:若是,则令t=t+1,执行S6;若否,则停止迭代,执行S9; S6:选择适应度较大的前M2只麻雀个体构成精英群体,利用精英对抗学习策略计算精英个体的反向个体,将精英个体和反向个体结合得到新的麻雀个体; S7:确定具有最佳适应度的麻雀个体的位置和具有最差适应度的麻雀个体的位置,利用正弦余弦搜索算法更新侦查麻雀的位置和预警麻雀的位置; S8:执行边界约束,将混沌变量映射到每一只麻雀个体,得到新的麻雀种群,循环执行步骤四; S9:将最佳初始参数作为SRWNN神经网络的最优超参数,构建得到热误差预测模型; 22在蜗杆砂轮磨床运行过程中,利用热误差预测模型实时预测热误差; 23根据预测得到的热误差对蜗杆砂轮磨床进行热误差补偿。
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