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龙图腾网获悉极米(宁波)智能设备有限公司申请的专利粉末成型机的智能控制方法和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：CN119820915B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16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：202510311799.4，技术领域涉及：B30B15/26；该发明授权粉末成型机的智能控制方法和系统是由朱贤东设计研发完成，并于2025-03-17向国家知识产权局提交的专利申请。

本粉末成型机的智能控制方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及粉末机技术领域，特别是涉及一种粉末成型机的智能控制方法和系统。该方法包括：获取粉末材料参数和模具参数，其中粉末材料参数包括颗粒尺寸分布、屈服强度和摩擦系数，模具参数包括模具几何参数；基于离散元法对粉末材料参数进行颗粒动力学分析，生成颗粒力学运动特性数据，颗粒力学运动特性数据包括颗粒的位置数据、速度数据、接触力数据及由接触力数据构建的力链分布数据；基于有限元法对模具参数进行结构力学分析，生成模具宏观力学响应数据，模具宏观力学响应数据包括应力分布数据、应变分布数据和位移分布数据；根据颗粒力学运动特性数据和模具宏观力学响应数据，生成模具的粉末压制路径控制指令。

本发明授权粉末成型机的智能控制方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种粉末成型机的智能控制方法，其特征在于，所述方法包括： 获取粉末材料参数和模具参数，其中所述粉末材料参数包括颗粒尺寸分布、屈服强度和摩擦系数，所述模具参数包括模具几何参数； 基于离散元法对所述粉末材料参数进行颗粒动力学分析，生成颗粒力学运动特性数据，所述颗粒力学运动特性数据包括颗粒的位置数据、速度数据、接触力数据及由接触力数据构建的力链分布数据； 基于有限元法对所述模具参数进行结构力学分析，生成模具宏观力学响应数据，所述模具宏观力学响应数据包括应力分布数据、应变分布数据和位移分布数据； 根据所述颗粒力学运动特性数据和所述模具宏观力学响应数据，生成模具的粉末压制路径控制指令； 其中，所述根据所述颗粒力学运动特性数据和所述模具宏观力学响应数据，生成模具的粉末压制路径控制指令，包括： 将所述颗粒力学运动特性数据中的接触力数据与所述模具宏观力学响应数据中的应力分布数据进行耦合计算，确定粉末-模具相互作用力场数据； 基于所述颗粒力学运动特性数据、模具宏观力学响应数据和粉末-模具相互作用力场数据的协同分析，生成模具的粉末压制路径控制指令； 其中，所述将所述颗粒力学运动特性数据中的接触力数据与所述模具宏观力学响应数据中的应力分布数据进行耦合计算，确定粉末-模具相互作用力场数据，包括： 建立离散元颗粒接触力到有限元节点力的映射关系，采用高斯插值法将离散接触力转化为连续分布载荷； 通过双向耦合迭代计算，使离散元系统的接触力分布与有限元系统的应力分布满足力平衡条件； 记录达到收敛条件时的相互作用力场空间分布数据； 其中，所述基于所述颗粒力学运动特性数据、模具宏观力学响应数据和粉末-模具相互作用力场数据的协同分析，生成模具的粉末压制路径控制指令，包括： 构建包含力链网络特征、模具变形特征和相互作用力场特征的多维度特征矩阵； 基于遗传算法对压制路径参数进行多目标优化，生成包含压制速度曲线、压力加载曲线和保压时间的优化压制路径参数集；多优化目标包括最小化模具最大等效应力、最大化粉末压制密度均匀性和最小化压制能耗； 根据所述优化压制路径参数集，生成模具的粉末压制路径控制指令； 其中，所述根据所述优化压制路径参数集，生成模具的粉末压制路径控制指令，包括： 获取所述模具的实时传感数据，所述实时传感数据包括模具表面压力分布、冲头位移量及模具温度； 基于所述实时传感数据，计算当前压制状态与目标状态之间的偏差动态； 根据所述偏差动态，调整所述压制路径参数集，得到最优压力路径； 根据所述最优压力路径，生成模具的粉末压制路径控制指令。

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