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龙图腾网获悉江西浦合盛业环保科技有限公司;江西理工大学;景德镇陶瓷大学申请的专利一种基于物理神经网络实时监测的合金加工车间调度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：CN120044904B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-21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：202510167743.6，技术领域涉及：G05B19/418；该发明授权一种基于物理神经网络实时监测的合金加工车间调度方法是由欧阳叶根;陈伯乐;田磊;施家广;吴勇龙;汪明军;刘申友设计研发完成，并于2025-02-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理神经网络实时监测的合金加工车间调度方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于物理神经网络实时监测的合金加工车间调度方法，属于合金加工车间智能调度技术领域。提出一种结合物理信息与深度学习模型的深度算子网络，用于刀具寿命预测，该网络不仅能够从数据中学习刀具磨损的动态变化，还能通过物理信号增强模型的可解释性和预测能力；本发明将刀具寿命预测与车间生产调度深度结合，提出一种基于刀具剩余寿命的智能调度方法，通过实时监测刀具状态，动态调整加工任务的分配和刀具更换计划，避免了刀具过度使用或过早更换；还提出一种自适应遗传算法与强化学习相结合的混合优化策略，通过遗传算法进行全局优化，并结合强化学习进行局部优化，动态响应车间环境的变化，确保调度方案的实时性和高效性。

本发明授权一种基于物理神经网络实时监测的合金加工车间调度方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理神经网络实时监测的合金加工车间调度方法，其特征在于，包括以下过程： S1，实时采集机床的物理信号数据，包括振动、切削力和温度数据； S2，对采集的数据进行预处理，并通过傅里叶变换特征提取得到增强后的时域特征数据和频域特征数据，融合作为刀具剩余寿命预测模型的数据输入； S3，刀具剩余寿命预测模型预测输出刀具疲劳寿命结果；模型采用基于物理信息引导的深度算子网络，包括主干网络和分支网络，分别处理刀具磨损信息和物理信号数据，并通过融合模块进行特征结合； S4，刀具调度优化问题建模，以每台机床的刀具剩余寿命预测结果、每个待加工任务的加工时间、待加工任务消耗刀具的寿命参数以及每个待加工任务对加工精度的要求作为输入数据，设定目标函数和约束函数；通过遗传算法获得全局的加工最优调度方案，之后，以全局的加工最优调度方案作为初始状态，利用强化学习动态增强该调度方案，从而得到动态优化后的最优调度方案。

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江西浦合盛业环保科技有限公司;江西理工大学;景德镇陶瓷大学，其通讯地址为：334000 江西省上饶市横峰县经开区端章大道以南、盛翔制药以东；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”。

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