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龙图腾网获悉威海荣泽工业自动化设备有限公司申请的专利一种基于机器学习的真空灌胶控制方法及系统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：CN119247852B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-22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：202411420069.X，技术领域涉及：G05B19/042；该发明授权一种基于机器学习的真空灌胶控制方法及系统是由李麟;汪晗;宋小利设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于机器学习的真空灌胶控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于机器学习的真空灌胶控制方法及系统，涉及智能控制技术领域，所述方法包括：定义有限元模型的几何形状、材料属性、边界条件和初始条件，以模拟真实的灌胶环境，物理特性包括胶水的流变性和热传导性；通过灌胶设备的三维几何模型模拟不同灌胶速度、胶水温度、真空度下的灌胶过程，以得到模拟结果，模拟结果包括胶水流动行为、温度分布和应力分布；对模拟结果进行训练，以构建预测灌胶结果的预测模型；获取在灌胶过程中的实时参数，实时参数包括实时的灌胶速度、胶水温度、真空度和灌胶时间。本发明有助于在灌胶过程中准确预测和控制胶水的流动和填充情况，从而提高灌胶的精度和一致性。

本发明授权一种基于机器学习的真空灌胶控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于机器学习的真空灌胶控制方法，其特征在于，所述方法包括： 根据真空灌胶过程的物理特性构建灌胶设备的三维几何模型，对三维几何模型进行网格划分；定义有限元模型的几何形状、材料属性、边界条件和初始条件，以模拟真实的灌胶环境，物理特性包括胶水的流变性和热传导性； 通过灌胶设备的三维几何模型模拟不同灌胶速度、胶水温度、真空度下的灌胶过程，以得到模拟结果，模拟结果包括胶水流动行为、温度分布和应力分布； 对模拟结果进行训练，以构建预测灌胶结果的预测模型，包括：对模拟结果数据进行预处理，以得到预处理后的模拟数据集；将模拟数据集划分为训练集和测试集，包括：设定粒子群的大小，每个粒子代表一种数据集划分方案，包括训练集和测试集的比例或具体索引；初始化每个粒子的位置和速度；计算正确预测为第类的样本数量与错误地将实际为第类的样本预测为第类的样本数量成本的差值，计算正确预测为第类的样本数量与错误地没有将实际为第类的样本预测为第类样本数量的总和；根据差值与总和的比值，确定用于评估每个粒子所代表的数据划分方案质量的适应度函数；对于每个粒子，根据其当前位置和速度更新其位置，以生成新的数据划分方案；根据新的数据划分方案的适应度结果，更新每个粒子的个体位置和全局位置，根据个体位置和全局位置调整每个粒子的速度，直到达到预设的迭代次数，以得到最终的划分方案；根据最终的划分方案，将模拟数据集划分为训练集和测试集； 获取在灌胶过程中的实时参数，实时参数包括实时的灌胶速度、胶水温度、真空度和灌胶时间； 根据实时的灌胶速度、胶水温度、真空度和灌胶时间和预测模型，以得到预测灌胶结果； 利用灌胶设备的三维几何模型对实时的灌胶速度、胶水温度、真空度和灌胶时间进行模拟分析，以得到分析结果； 根据分析结果评估当前灌胶条件下的胶水流动行为、温度分布的关键指标； 根据预测灌胶结果和关键指标，动态调整灌胶过程中的控制参数。

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