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龙图腾网获悉华中科技大学申请的专利对偶域自适应双任务学习的机器人磨削预测方法及设备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：CN119249090B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10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：202411177463.5，技术领域涉及：G06F18/20；该发明授权对偶域自适应双任务学习的机器人磨削预测方法及设备是由袁烨;马贵君;杨泽源;王愉哲;严思杰;丁汉设计研发完成，并于2024-08-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本对偶域自适应双任务学习的机器人磨削预测方法及设备在说明书摘要公布了：本发明属于机器人磨削技术领域，并具体公开了一种对偶域自适应双任务学习的机器人磨削预测方法及设备。包括：将机器人磨削的历史工艺参数以及新工艺参数循环配对，以形成“目标‑源”样本对和“源‑源”样本对，对“目标‑源”样本对和“源‑源”样本对进行特征转换和合并后，分别得到“目标‑源”特征和“源‑源”特征；构建经验最大均值差异模型，计算域自适应损失；构建多门控混合专家模型的整体损失函数，进行双任务监督优化训练，以获取磨削预测模型；基于磨削预测模型对机器人磨削的材料去除深度和平均表面粗糙度进行双预测。本发明有效地平衡了材料去除深度和平均表面粗糙度之间的相关性和差异性，提升了样本数量和多样性，预测精度高。

本发明授权对偶域自适应双任务学习的机器人磨削预测方法及设备在权利要求书中公布了：1.一种对偶域自适应双任务学习的机器人磨削预测方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤一，将机器人磨削的历史工艺参数以及对应的新工艺参数循环配对，以形成“目标-源”样本对和“源-源”样本对，对所述“目标-源”样本对和“源-源”样本对进行特征转换和合并后，分别得到“目标-源”特征和“源-源”特征； 步骤一中，采用域自适应策略使得源域和目标域之间的数据对齐，将所述“目标-源”样本对和“源-源”样本输入至特征转换器中进行转换和合并后，分别得到“目标-源”特征和“源-源”特征； 步骤二，构建“目标-源”特征和“源-源”特征之间的经验最大均值差异模型，并计算“目标-源”特征和“源-源”特征之间的域自适应损失； 步骤三，基于所述域自适应损失构建多门控混合专家模型的整体损失函数，将所述“目标-源”特征和“源-源”特征输入到多门控混合专家模型中进行双任务监督优化训练，以获取磨削预测模型； 步骤四，基于所述磨削预测模型对机器人磨削的材料去除深度和平均表面粗糙度进行双预测。

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