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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利一种大型航空航天构件热加工质量与能耗协同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：CN119270800B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-09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：202411582174.3，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种大型航空航天构件热加工质量与能耗协同控制方法及系统是由温东旭;王斌;李建军;黄亮设计研发完成，并于2024-11-07向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种大型航空航天构件热加工质量与能耗协同控制方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于发射器领域，公开了一种大型航空航天构件热加工质量与能耗协同控制方法及系统，该方法包括：采集数据构成设备能耗特征数据集；设定多组多道次工艺参数仿真计算得到对应的质量数据，构成质量特征数据集；将能耗特征数据集和质量特征数据集分别输入待训练的自适应模糊神经网络中进行训练，直至接受训练的模型收敛，得到能耗预测模型和质量预测模型；分别将数据输入两个模型中，预测加工构件所需能耗的标准值，得到热加工构件产品的质量预测值；通过粒子群算法对后续工序的工艺进行调整优化，实现对热加工构件的质量和能耗协同控制。借助本发明，可实现对大型航空航天构件的锻造全过程的灵活控制，稳定产品质量和能耗，提升工厂生产效益。

本发明授权一种大型航空航天构件热加工质量与能耗协同控制方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种大型航空航天锻件热加工质量与能耗协同控制方法，其特征在于，该方法具体包括： S1：采集航空航天锻件在热加工过程中各个设备的能耗数据和工艺数据，结合已有的历史能耗数据，构成设备能耗特征数据集； S2：将航空航天锻件模型和模具模型导入有限元模拟软件中，基于实际热加工过程，设定多组多道次工艺参数仿真计算得到对应的质量数据，结合每批次锻件的质检数据和对应的工艺数据，构成质量特征数据集； S3：将能耗特征数据集和质量特征数据集分别输入待训练的自适应模糊神经网络中进行训练，直至接受训练的模型收敛，得到各个热加工设备的能耗预测模型和热加工锻件多道次质量预测模型； S4：将预设的热加工工艺数据输入到能耗预测模型中，得到航空航天锻件热加工过程中各个设备的标准能耗预测值，根据标准的热加工工艺路线数据，预测加工锻件所需能耗的标准值，作为实际加工中能耗的参考值； S5：将实际热加工生产中的实时工艺数据输入到质量预测模型中，得到热加工锻件产品的质量预测值； S6：基于质量预测值是否达到质量要求、实际设备能耗值与标准能耗预测值的偏差，通过粒子群算法对后续工序的工艺进行调整优化，实现对热加工锻件的质量和能耗协同控制； 所述S1，热加工过程包括制坯、模锻和热处理；各个设备的能耗数据和工艺数据包括锻压机的输入功率、下压速度、下压力、模具温度、锻件温度，加热炉或热处理炉的输入功率或耗气速率、升温速率、炉内温度变化曲线； 所述S2，质量数据包括热加工锻件最终成品的晶粒尺寸、屈服强度、抗拉强度；工艺数据包括多道次锻压的锻压速率、锻前锻件温度、模具温度，热处理升温速率、保温温度、保温时间； 所述S3，能耗预测模型针对不同热加工设备建立，包括：自由锻压机、模锻压机、锻前加热炉和热处理炉，模型的输入是时间序列的设备工艺数据，输出是时间序列的设备功率耗气速率，经过处理可以转化为设备一段时间内总的耗电量耗气量，该预测模型可以模拟计算实际生产中设备根据一系列设定的工艺参数运行时所对应的输入功率或耗气速率； 质量预测模型针对不同的输出目标分别建立，包括以晶粒尺寸、屈服强度、抗拉强度质量指标作为输出值的多个预测模型，模型输入为全流程工艺参数矩阵，该模型建立了锻件最终质量与完整热加工流程工艺的关联。

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