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！

龙图腾网获悉山东大学申请的专利一种基于物理信息神经网络的数字孪生刀具磨损寿命预测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：CN119973726B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-11-18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：202510148902.8，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种基于物理信息神经网络的数字孪生刀具磨损寿命预测方法及系统是由袁东风;王志涵;马翔雪设计研发完成，并于2025-02-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理信息神经网络的数字孪生刀具磨损寿命预测方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于物理信息神经网络的数字孪生刀具磨损寿命预测方法及系统，包括：s1：刀具数据处理；s2：合力计算；s3：切削速度计算；s4：滑动距离计算；s5：载荷计算；s6：神经网络搭建；基于主切削力模型和Archard磨损模型搭建物理信息神经网络；s7：损失函数搭建；s8：反馈和迭代；s9：计算刀具磨损量；通过物理信息神经网络计算刀具磨损量。本发明将数控机床刀具磨损阶段相关的物理公式融入到物理信息神经网络中作为损失函数的一部分，可以保证数据是在相关物理规律的前提下进行迭代训练，增强了过程的可解释性。

本发明授权一种基于物理信息神经网络的数字孪生刀具磨损寿命预测方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物理信息神经网络的数字孪生刀具磨损寿命预测方法，其特征在于，包括： s1：刀具数据处理；刀具数据即刀具磨损数据集，包括X、Y、Z轴三轴的力和振动信号即Fx,Fy,Fz，在确定Fx,Fy,Fz在进给力模型和磨损模型中的作用； s2：合力计算； s3：切削速度计算； s4：滑动距离计算； s5：载荷计算； s6：神经网络搭建；是指：基于主切削力模型和Archard磨损模型搭建物理信息神经网络，将物理约束融入物理信息神经网络的损失函数中，实现对磨损量的预测；包括： 1数据准备；数据包括传感器数据和磨损量数据； 传感器数据：包括X、Y、Z轴三轴的力和振动信号即Fx,Fy,Fz； 磨损量数据：即工具的真实磨损值； 2物理约束定义； 通过将主切削力模型以及Archard磨损模型结合完成物理约束定义部分；主切削力模型即式2，Archard磨损模型为式1； 3自定义损失函数； 自定义的损失函数即为Archard磨损公式按照时间求导得出的微分方程，如下所示： 4物理信息神经网络构建； 基于主切削力模型和Archard磨损模型搭建物理信息神经网络； 5训练模型； 将X、Y、Z轴三轴的力振动信号及其对应的磨损量数据输入物理信息神经网络进行训练，物理信息神经网络通过优化自定义损失函数不断调整参数，直到物理信息神经网络收敛；包括： 6磨损量预测过程； 在物理信息神经网络训练完成后，进入预测阶段；输入X、Y、Z轴三轴的力振动信号：从传感器中获取新的力或振动信号，使用训练好的理信息神经网络预测磨损量； 7与实际磨损值对比 通过绘制图像来比较模型预测的磨损值与实际磨损值； S7：损失函数搭建； 结合主切削力模型和Archard磨损模型来计算刀具磨损量，从而确定物理信息神经网络中的物理损失函数，计算公式如下： 其中，Ff为主切削力，Kf为主切削力常数，Ac为切削面积，v为切削速度，ne为速度指数，W为磨损量，k为磨损系数，F为载荷，s为滑动距离，H为材料硬度； 合力计算；包括： 由每个轴的力进行一般化处理得到合力Fc，计算公式如下： S8：反馈和迭代；即模型评估和验证，对更新后的物理信息神经网络进行评估和验证； S9：计算刀具磨损量；通过物理信息神经网络计算刀具磨损量。

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山东大学，其通讯地址为：250100 山东省济南市历城区山大南路27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。