基本信息:
- 专利标题： 一种时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法
- 申请号：CN202510132992.1 申请日：2025-02-06
- 公开(公告)号：CN119577689B 公开(公告)日：2025-06-03
- 发明人： 杨骅 , 王新宇 , 李子瑞 , 黄强飞 , 伊士成 , 谭丹萍
- 申请人： 河北工业大学 , 中国航发南方工业有限公司
- 申请人地址： 天津市北辰区西平道5340号
- 专利权人： 河北工业大学,中国航发南方工业有限公司
- 当前专利权人： 河北工业大学,中国航发南方工业有限公司
- 当前专利权人地址： 天津市北辰区西平道5340号
- 代理机构： 天津翰林知识产权代理事务所(普通合伙)
- 代理人： 王瑞
- 主分类号： G06F18/25
- IPC分类号： G06F18/25 ; G06N3/0464 ; G06N3/08 ; G01M13/00
摘要：
本发明公开了一种时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法。本发明将GAT、ECA Net和CNN结合形成叶片轮廓度误差预测模型，并应用于机床加工叶片预测其轮廓度误差的场景中，通过将静态工艺参数与动态过程参数相结合，构建图数据驱动模型，算法能够提取叶片加工数据中的时间特征和空间特征，并将两种特征进行融合。其中，引入的GAT可以学习叶片工艺参数与动态过程参数中的空间关系。ECA Net能够捕捉动态过程参数中的时间特征权重，从而提高模型的时序分析能力。最后，通过CNN对GAT和ECA Net提取的特征进行融合提取，使得时间特征与空间特征得以融合，有效提升了模型对叶片铣削轮廓度误差的预测精度。
公开/授权文献:
- CN119577689A 一种时空特征融合驱动的叶片铣削轮廓度误差预测方法 公开/授权日：2025-03-07