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龙图腾网获悉中国科学院合肥物质科学研究院申请的专利一种基于物理引导数据驱动网络的切削力预测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：CN119066979B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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：202411241804.0，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物理引导数据驱动网络的切削力预测方法是由朱锟鹏;王硕;袁德志;李俊;李申申设计研发完成，并于2024-09-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物理引导数据驱动网络的切削力预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物理引导数据驱动网络的切削力预测方法，是应用于多种制造和加工场景，特别是在需要高精度和高效率的加工环境中，并包括：1、采集模型训练数据集；2、构建物理引导数据驱动网络；3、构建物理引导数据驱动网络的损失函数；4、训练并得到满足指定阈值的切削力预测模型；5、输入加工过程中的加工信息进入切削力预测模型得到预测值并实现可视化。本发明解决了纯粹基于物理的方法和数据驱动的方法带来的相关限制，通过结合物理模型的机理分析和数据驱动模型的学习能力，能够更准确地捕捉切削过程中的复杂动态并利用物理原理来指导学习过程，从而减少了对大量数据的依赖，提高了切削力的预测精度、泛化性和可解释性。

本发明授权一种基于物理引导数据驱动网络的切削力预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于物理引导数据驱动网络的切削力预测方法，其特征在于，是按照以下步骤进行： 步骤1、利用安装在数控机床工作台上的力传感器在线采集加工过程中的切削力信号并作为标签值；采集数控机床的加工信息作为模型的输入，并包括：加工参数、加工零件材料特性和切削液条件信息，并记录切削时间； 步骤2、构建物理引导数据驱动网络，包括：数据驱动模块、物理引导模块； 步骤2.1、所述数据驱动模块包含特征提取块与头部决策块； 所述特征提取块由M个结构相同且权值共享的自编码器块组成； 所述头部决策块依次由注意力机制层和全连接层串联组成； 步骤2.1.1、将采集的加工信息输入所述数据驱动模块中，并依次经过所述特征提取块的M个自编码器的处理后，得到加工特征向量； 步骤2.1.2、所述头部决策块的注意力机制层对加工特向量进行特征提取，得到加工注意力特征，再经过全连接层的处理后，得到数据预测切削力； 步骤2.2、所述物理引导模块包含扩展卡尔曼滤波块和机械模型块； 步骤2.2.1、将数据预测切削力输入到所述扩展卡尔曼滤波块中，通过扩展卡尔曼滤波法进行处理，得到机械模型块需要的比力系数和初始切入角； 步骤2.2.2、将比力系数、初始侵入角和加工参数输入到所述机械模型块中，得到物理预测铣削力； 步骤3、利用式1构建物理引导数据驱动网络的损失函数： 1 式1中，表示数据项损失函数，表示物理项损失函数；代表尺度差异系数； 步骤4、通过梯度下降法对所述物理引导数据驱动网络进行训练，得到训练好的铣削力预测模型： 步骤4.1、对数据驱动模块进行训练，并计算数据项损失函数以更新数据驱动模块的参数，当下降到指定阈值时，得到预训练后的数据驱动模块； 步骤4.2、对预训练后的数据驱动模块和物理引导模块进行训练，并计算损失函数以更新网络的参数，当下降到指定阈值时，得到训练好的切削力预测模型； 步骤5、输入一段加工过程中的加工信息进入训练好的切削力预测模型中，得到相应加工条件下切削力的预测值并进行可视化。

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中国科学院合肥物质科学研究院，其通讯地址为：230031 安徽省合肥市蜀山区蜀山湖路350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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