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龙图腾网获悉合肥工业大学申请的专利面向冲压成形质量监测的工艺能量图谱的生成方法与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：CN116803674B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-06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：202310819873.4，技术领域涉及：B30B15/26；该发明授权面向冲压成形质量监测的工艺能量图谱的生成方法与系统是由黄海鸿;甘雷;汪钊翼;李磊;刘志峰设计研发完成，并于2023-07-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本面向冲压成形质量监测的工艺能量图谱的生成方法与系统在说明书摘要公布了：本发明属于冲压成形工艺监测领域，具体涉及一种面向冲压成形质量监测的工艺能量图谱的生成方法与系统。该方法包括如下步骤：S1：测量目标冲压工件的设备参数和工件厚度。S2：计算设备参数对应的工艺能量、最大增厚率和最大减薄率。S3：构建原始数据集。S4：选择备选模型并进行预训练。S5：对备选模型进行相关性分析和预测精度评估。S6：从备选模型中选择基模型和元模型搭建预测网络。S7：对预测网络进行两阶段训练。S8：绘制工艺能量图谱，并采用网络模型进行工艺能量图谱的数值填充和着色。S9：对着色后的工艺能量图谱进行分区。本发明解决了传统的冲压工艺的成形质量监测难度较大，冲压加工图谱的精度不足的问题。

本发明授权面向冲压成形质量监测的工艺能量图谱的生成方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种面向冲压成形质量监测的工艺能量图谱的生成方法，其特征在于，所述工艺能量图谱用于反映指定冲压工件在冲压加工过程中的冲压深度hp、工艺能量E与厚度变化量TV间的映射关系，并通过相应分区对不同冲压深度hp及工艺能量E条件下的冲压工件成形质量进行划分；所述工艺能量图谱的生成方法包括如下步骤： S1：测量同一类型的各个目标冲压工件在指定工艺条件下的设备参数和工件厚度D；所述设备参数包括冲压深度hp和冲压力F； S2：分别计算每组设备参数对应的工艺能量E、最大增厚率ΔMTC和最大减薄率ΔMTN；其中， 上式中，hmax表示当前目标冲压工件对应的设备的最大冲压深度；Di表示冲压工件中指定测量点的冲压前厚度；Di+1表示冲压工件中指定测量点的冲压后厚度； S3：将每组设备参数对应的冲压深度hp、工艺能量E和厚度变化量TV，作为一组元数据，构成原始数据集；其中，所述厚度变化量TV包括最大增厚率ΔMTC和最大减薄率ΔMTN； S4：选择M个机器学习模型作为备选模型，以冲压深度hp和工艺能量E为输入，厚度变化量TV为输出，利用原始数据集中的元数据对备选模型进行预训练和预测试； S5：对各个备选模型在预测试阶段的预测结果进行相关性分析和预测精度评估； S6：选择相关性较弱的n个机器学习模型作为基模型，n＜M；预测精度最高的机器学习模型作为元模型，搭建一个基于Stacking集成学习框架的预测网络； S7：利原始数据集对预测网络进行两阶段训练，保留训练完成的预测网络作为所需的厚度变化量预测模型； S8：以冲压深度hp和工艺能量E分别为横纵坐标绘制空白工艺能量图谱，然后利用厚度变化量预测模型预测工艺能量图谱中各点的厚度变化量TV，并根据厚度变化量TV中的最大增厚率ΔMTC、最大减薄率ΔMTN及其颜色映射对空白工艺能量图谱进行着色； S9：对着色后的工艺能量图谱进行分区，将工艺能量图谱中最大增厚率ΔMTC超出起皱阈值的所有像素点对应的区域标记为起皱区；将工艺能量图谱中最大减薄率ΔMTN超出破裂阈值的所有像素点对应的区域标记为破裂区。

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