武汉理工大学胡志力获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉理工大学申请的专利一种冲压运行速度控制方法、装置、电子设备及存储介质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:CN119348220B 。
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:202411373608.9,技术领域涉及:B30B15/26;该发明授权一种冲压运行速度控制方法、装置、电子设备及存储介质是由胡志力;华林;毛亚威设计研发完成,并于2024-09-29向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种冲压运行速度控制方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了:本申请公开了一种冲压运行速度控制方法、装置、电子设备及存储介质,属于冲压设备控制技术领域,其方法包括:根据冲压设备的打击行程和打击能量确定打击运动影响系数,根据机械臂的运行时间和运行速度确定机械臂运动影响系数,根据设备参数确定设备参数影响系数;根据冲压运动影响系数、机械臂运动影响系数和设备参数影响系数构建冲压速度的适应度函数;根据适应度函数、历史运行参数对初始神经网络模型进行迭代训练,得到运行速度预测模型;基于运行速度预测模型,根据冲压设备和机械臂的当前运行参数预测最优冲压运行速度,并调整冲压设备的当前运行速度。本发明通过对冲压运行多维度的分析,获得最优的冲压运行速度。
本发明授权一种冲压运行速度控制方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种冲压运行速度控制方法,其特征在于,包括: 根据冲压设备的打击行程和打击能量确定打击运动影响系数,根据机械臂的运行时间和运行速度确定机械臂运动影响系数,根据设备参数确定设备参数影响系数; 根据所述冲压运动影响系数、机械臂运动影响系数和设备参数影响系数构建冲压速度的适应度函数; 根据所述适应度函数、冲压设备和机械臂的历史运行参数对初始神经网络模型进行迭代训练,得到运行速度预测模型; 基于所述运行速度预测模型,根据冲压设备和机械臂的当前运行参数预测最优冲压运行速度,根据所述最优冲压运行速度调整冲压设备的当前运行速度; 根据冲压设备的打击行程和打击能量确定打击运动影响系数,包括: 获取冲压设备的历史冲压运行数据,所述历史冲压运行数据包括打击行程和打击能量; 确定打击行程、打击能量与冲压设备的预期运行速度的第一关联关系,所述第一关联关系为: , 其中,为冲压设备的冲击力,为打击行程,为冲压设备的重锤重量,为冲压设备的第一预期运行速度; 根据所述关联关系和冲压设备的实际运行速度,确定打击运动影响系数,所述打击运动影响系数的计算公式为: , 其中,为打击运动影响系数,为系数常量,为冲压设备的冲击力,为打击行程,为冲压设备的重锤重量,为冲压设备的第一预期运行速度,为冲压设备的实际运行速度; 根据机械臂的运行时间和运行速度确定机械臂运动影响系数,包括: 获取机械臂的历史运行数据,所述历史运行数据包括机械臂的运行时间和运行速度; 根据所述机械臂的运行时间计算机械臂的上下料运行效率,所述上下料运行效率为: , 其中,为机械臂的上下料运行效率,为冲压设备完成一次冲压动作所需时间,为机械臂完成一次上下料操作所需的总时间; 根据所述机械臂的上下料运行效率、机械臂的运行速度、冲压设备的运动行程和机械臂上下料的运动行程确定冲压设备的第二预期运行速度; 根据所述冲压设备的第二预期运行速度和冲压设备实际运行速度确定机械臂运动影响系数; 所述设备参数包括冲压设备的物理性能、模具参数、机械臂的运动性能以及机械臂的自动化水平;根据设备参数确定设备参数影响系数,包括: 获取冲压设备的设备参数和机械臂的设备参数; 确定所述设备参数与冲压设备的运行速度的第三关联关系,所述第三关联关系为: , 其中,为由冲压设备参数和机械臂设备参数决定冲压设备的第三预期运行速度,为系数常量,为冲压设备的物理性能,为模具参数,为机械臂的运动性能,为机械臂的自动化水平; 根据所述第三关联关系和冲压设备的实际运行速度确定设备参数影响系数; 所述冲压速度的适应度函数的计算公式为: , 其中,为打击运动影响系数,为机械臂运动影响系数,为设备参数影响系数,和为权重系数。
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