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龙图腾网获悉江苏科技大学申请的专利基于误差累积原理的船舶分段焊接变形动态补偿控制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：CN115285316B 。

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：202211018148.9，技术领域涉及：B63B73/43；该发明授权基于误差累积原理的船舶分段焊接变形动态补偿控制方法是由康超;吴超;卢祥;周宏根;李海鹏;景旭文;刘金锋;陈宇;谢阳;李炳强;陈冶设计研发完成，并于2022-08-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于误差累积原理的船舶分段焊接变形动态补偿控制方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于误差累积原理的船舶分段焊接变形动态补偿控制方法，包括如下步骤：采集船舶分段焊接过程中多道焊接工艺参数以及每个参数对应的焊接变形量；以焊接工序的误差累积为基本原理，基于深度神经网络，构建分段焊件各工序逐层累积变形误差补偿模型；利用补偿模型得到补偿数据，通过模型误差补偿方法，采用累积补偿方式不断动态调整各焊接工序工艺参数，得到最优的焊接工序工艺参数。本发明可有效针对船舶分段焊接全过程进行动态参数调整，实现对焊接误差的补偿，得到最优的焊接工序工艺参数，有效控制焊接件的最终形变。

本发明授权基于误差累积原理的船舶分段焊接变形动态补偿控制方法在权利要求书中公布了：1.基于误差累积原理的船舶分段焊接变形动态补偿控制方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：采集船舶分段焊接过程中多道焊接工艺参数以及每个参数对应的焊接变形量； S2：以焊接工序的误差累积为基本原理，基于深度神经网络，构建分段焊件各工序逐层累积变形误差补偿模型； S3：利用补偿模型得到补偿数据，通过模型误差补偿方法，采用累积补偿方式不断动态调整各焊接工序工艺参数，得到最优的焊接工序工艺参数； 所述步骤S1中焊接变形量的采集方法为： 分析焊接过程中不同焊接工艺参数对于焊缝成形尺寸、大小、形状的影响，得到实验数据，通过建立的深度神经网络模型对实验数据进行模拟分析得到每个参数对应的焊接变形量； 所述步骤S1中采用方差分析法来对实验数据进行分析，具体步骤如下： A1：计算平方和：平方和分为总平方和SST，组内平方和SSE以及组间平方和SSA，计算公式如下： SST＝∑X2-G2N 其中，G表示所有数据值的总和，N表示总体的数据个数，X为生成的焊接变形量； 为数据总均值，Ti为每组的数据和，ni为该组数据个数； SSA＝SST-SSE A2：计算自由度：三种平方和的dfT,dfE,dfA分别为总自由度、误差自由度、各因素自由度，其中k为该因素的水平数， dfT＝N-1 dfE＝dfT-∑dfA dfA＝k-1 A3：计算均方误差： MSE＝SSEdfE MSA＝SSAdfA A4：计算F值：计算公式如下： F＝MSEMSA； 所述步骤S2中分段焊件各工序逐层累积变形误差补偿模型的构建方法为： 通过基于深度学习网络DNN对切割机参数以及相应焊接变形量进行网络参数训练，构建误差补偿模型，误差补偿模型的网络结构为多个线性的DNN模型，通过更改DNN模型的输入输出参数，以及不同DNN模型间的传递参数，构建完整的误差补偿模型，其中由输入层经中间层的计算公式为： 激活函数为Sigmoid函数： 所述步骤S2中深度学习网络的构建包括：对于自适应补偿控制功能，通过DNN算法的反馈计算完成，通过定义输入与输出之间的损失函数来控制输出最小变形量。

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