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龙图腾网获悉诺兰特移动通信配件(北京)有限公司;诺兰特新材料(北京)有限公司;络派模切(北京)有限公司申请的专利金属筒状壳体的生产方法和产品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：CN117939823B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05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：202211312504.8，技术领域涉及：H05K5/04；该发明授权金属筒状壳体的生产方法和产品是由王海健;李娟;曹翠萍;杨卫通;倪鑫设计研发完成，并于2022-10-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本金属筒状壳体的生产方法和产品在说明书摘要公布了：本公开的实施例公开了金属筒状壳体的生产方法和产品。该生产方法的一具体实施方式包括：根据产品的结构，对产品的金属筒状壳体进行拆分，得到多个组成部件，其中，多个组成部件包括壳体上盖、壳体下盖、第一金属薄板和第二金属薄板；通过对金属板材进行冲压，生产得到多个组成部件；根据各组成部件之间的位置关系，对多个组成部件进行焊接组装，得到金属筒状壳体，其中，第一金属薄板和第二金属薄板位于壳体内部。该实施方式可以将金属筒状壳体拆分，通过如冲压等非挤出方式生产得到，之后通过焊接组装。这样可以减少工艺设计的局限性，丰富产品的造型和多样性。另外，也有助于降低产品的生产时长。

本发明授权金属筒状壳体的生产方法和产品在权利要求书中公布了：1.一种金属筒状壳体的生产方法，包括： 根据产品的结构，对所述产品的金属筒状壳体进行拆分，得到多个组成部件，其中，所述多个组成部件包括壳体上盖、壳体下盖、第一金属薄板和第二金属薄板，包括： 将所述产品的设计方案信息输入通信连接的人工智能芯片，通过所述人工智能芯片分析得到所述产品的参考生产工艺，其中，所述人工智能芯片用于根据输入的产品信息，对可采用的生产方式进行分析，所述设计方案信息用于表征所述产品各部分的属性信息，所述参考生产工艺用于表征所述产品各部分的所述生产方式，根据所述产品的所述参考生产工艺，对所述产品的金属筒状壳体进行拆分，确定多个组成部件；其中，所述人工智能芯片中承载有机器学习模型以及所述机器学习模型是基于训练样本集合执行以下训练步骤得到的： 从所述训练样本集合中选取至少一个训练样本，其中，所述训练样本包括样本产品的样本设计方案信息和样本生产工艺；将选取的所述训练样本中的所述样本设计方案信息输入至初始机器学习模型中，得到所述样本产品的所述参考生产工艺；将选取的所述至少一个训练样本中的每个所述样本产品的所述参考生产工艺，与对应的所述样本生产工艺进行比较分析；根据比较结果确定所述初始机器学习模型的预测准确率，以及确定所述预测准确率是否大于预设准确率阈值；响应于确定所述准确率大于所述预设准确率阈值，则将所述初始机器学习模型作为训练完成的机器学习模型；响应于确定所述准确率不大于所述预设准确率阈值，调整所述初始机器学习模型中的相关参数；将调整后的所述机器学习模型作为所述初始机器学习模型，以及从所述训练样本集合中重新选取训练样本，再次执行所述训练步骤，经过所述训练之后，所述机器学习模型用于表征所述产品的设计方案信息与所述生产工艺之间的对应关系； 所述人工智能芯片包括数据存储部件、存储部件、至少一个通用执行部件和至少一个专用执行部件，其中，所述数据存储用于存储各种机械生产方式的相关信息，所述通用执行部件用于接收数据，以及将所述数据发送到对应的所述专用执行部件，所述专用执行部件用于接收并处理所述通用执行部件发送的数据，所述专用执行部件包括专用于处理所述机器学习模型中的计算密集型的计算任务的执行部件； 通过对金属板材进行冲压，生产得到所述多个组成部件，其中，所述壳体上盖在中心位置处开设有贯穿的窗口，其中，所述壳体上盖的外表面在所述窗口的四周形成有凸起，所述窗口在冲压所述壳体上盖的过程中一并得到； 根据各组成部件之间的位置关系，对所述多个组成部件进行焊接组装，得到所述金属筒状壳体，其中，所述第一金属薄板和所述第二金属薄板位于壳体内部，包括：在所述第一金属薄板和所述第二金属薄板上设置焊点标记；以及在所述焊点标记所指示的位置处进行焊接，将所述第一金属薄板固定在所述壳体上盖的内侧面，将所述第二金属薄板固定在所述壳体下盖的内侧面。

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诺兰特移动通信配件(北京)有限公司;诺兰特新材料(北京)有限公司;络派模切(北京)有限公司，其通讯地址为：100176 北京市大兴区北京经济技术开发区荣昌东街7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”。

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