买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉四川大学申请的专利基于改进双β漆膜分布模型的机器人喷涂质量分析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：CN119337030B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-08-12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：202411425125.9，技术领域涉及：G06F17/11；该发明授权基于改进双β漆膜分布模型的机器人喷涂质量分析方法是由胡晓兵;张雪健;傅玉聪;陈海军设计研发完成，并于2024-10-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于改进双β漆膜分布模型的机器人喷涂质量分析方法在说明书摘要公布了：本发明涉及基于改进双β漆膜分布模型的机器人喷涂质量分析方法，基于单β漆膜分布模型创建双β漆膜分布模型；在双β漆膜分布模型中引入喷涂速度，获取动态下的膜厚分布模型；引入喷涂高度和环境湿度；引入喷涂高度和环境湿度的动态下的膜厚分布模型引入喷幅压力、雾化压力、喷油压力获得多工艺参数下的动态膜厚分布模型；使用最小二乘法拟合求取最终的多工艺参数下的动态膜厚分布模型中的待定参数，最终的多工艺参数下的动态膜厚分布模型的精度和泛化性能达到预设要求输出膜厚分布等式；否则调整拟合算法参数值，重新求取对应参数。通过多工艺参数下的动态膜厚分布模型实现对机器人喷涂工艺的漆膜平均膜厚与漆膜膜厚标准差进行质量分析与预测。

本发明授权基于改进双β漆膜分布模型的机器人喷涂质量分析方法在权利要求书中公布了：1.基于改进双β漆膜分布模型的机器人喷涂质量分析方法，其特征在于，包括以下步骤： S1：创建单β漆膜分布模型； S2：基于单β漆膜分布模型创建双β漆膜分布模型； S3：在所述双β漆膜分布模型中引入喷涂速度，获取动态下的膜厚分布模型； S4：在所述动态下的膜厚分布模型中引入喷涂高度和环境湿度； S5：引入喷涂高度和环境湿度的动态下的膜厚分布模型引入喷幅压力、雾化压力、喷油压力获得最终的多工艺参数下的动态膜厚分布模型； S6：使用最小二乘法拟合求取最终的多工艺参数下的动态膜厚分布模型中的待定参数，并判断所述最终的多工艺参数下的动态膜厚分布模型的精度和泛化性能是否达到预设要求，若是输出此时基于拟合参数下的膜厚分布等式，并结束；若否，执行步骤S7； S7：调整拟合算法参数值，重新求取对应参数，并再次判断判断所述最终的多工艺参数下的动态膜厚分布模型的精度和泛化性能是否达到预设要求，至最终的多工艺参数下的动态膜厚分布模型的精度和泛化性能达到预设要求； 步骤S4中在所述动态下的膜厚分布模型中引入喷涂高度与环境湿度的具体过程如下： S41：设定Y轴方向雾锥角沿喷枪轨迹运动方向,X轴方向雾锥角垂直于喷枪运动方向,得到椭圆长、短轴与雾锥角，具体公式为： ； S42：建立喷涂距离d与椭圆形喷斑的长轴和短轴a、b的关系式： ； S43：建立上漆率与d的关系式为： ； 其中，为上漆率系数，h为喷涂距离； S44：其他喷涂参数一定，喷涂距离不影响单位时间内喷枪喷出的漆料总量，任意时刻的漆料总量是固定的，得到关系式： ； 其中，Sh 1和Sh 2分别为喷涂距离和下进行平板单道次喷涂所得涂层沿纵向截面的面积，计算公式为： ； 进而得到： ； 步骤S5中引入喷幅压力、雾化压力、喷油压力的具体过程如下： S51：建立雾化压力p w 、喷幅压力p f 、喷油压力p i 之间的关系式，具体如下： ； S52：建立喷油压力p i 与涂层厚度最大值d max 的关系式： ； S53：建立多参数涂膜增长模型，得到椭圆喷斑内的涂层厚度最大值： ； S54：计算喷枪沿工件表面匀速喷涂的涂层厚度： ； ； 其中，k x 、k y 、a 1、b 1、a 2、b 2为待定系数，K m 为涂层生长率系数，K’为泛化系数，通过实验数据拟合得到。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人四川大学，其通讯地址为：610000 四川省成都市一环路南一段24号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。