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龙图腾网获悉北京航天军创技术有限公司申请的专利一种基于深度学习的拧紧质量评估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：CN120387249B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-26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：202510462158.9，技术领域涉及：G06F30/17；该发明授权一种基于深度学习的拧紧质量评估方法是由赵洪震;肖令军;胡志豪设计研发完成，并于2025-04-14向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于深度学习的拧紧质量评估方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于深度学习的拧紧质量评估方法，涉及拧紧质量评估技术领域，本发明实时采集拧紧过程中扭矩、预紧力、润滑状态及环境数据，利用LSTM动态模型捕捉重复拧紧过程中摩擦因数的非线性波动，及时修正扭矩预紧力转换关系；采用自适应学习率和全连接层映射，使模型在不同环境条件下都能够自动更新参数，动态调整拧紧速度、预设力矩及润滑策略；环境集成模块对温湿度、盐浓度变化进行量化，实时修正工艺参数，有效抑制瞬时异常波动。

本发明授权一种基于深度学习的拧紧质量评估方法在权利要求书中公布了：1.一种基于深度学习的拧紧质量评估方法，其特征在于：包括， 步骤S1，增加环境模拟，并利用扭矩传感器、预紧力传感器以及温湿度、盐雾环境参数传感器采集拧紧过程中的实时数据； 步骤S2，对所述实时数据进行融合和预处理，提取质量特征；所述质量特征包括接触面状态变化、重复拧紧引起的摩擦因数波动； 步骤S3，基于步骤S2提取的质量特征构建动态模型，动态模型采用LSTM神经网络对重复拧紧过程中因表面状态变化和环境影响引起的非线性摩擦因数变化进行拟合与预测，对扭矩与预紧力转换关系进行修正； 步骤S4，利用步骤S3中动态模型的输出，对拧紧工艺参数进行实时调整，包括调整拧紧速度、预设力矩及补充润滑剂的策略； 步骤S5，构建数字孪生平台，将采集的实时数据与模型预测结果进行仿真整合，对拧紧过程进行全周期状态可视化监控，生成实时评估报告； 所述数字孪生平台利用虚拟仿真技术构建，基于实时数据的反馈对拧紧过程进行数字化复制； 所述环境参数传感器采用集成模块与拧紧装置同步运行，在温湿度剧变或盐雾侵蚀工况下，动态调整润滑及拧紧工艺参数； 所述数字孪生平台中，环境参数传感器集成模块在温湿度剧变或盐雾侵蚀工况下，通过实时采集环境数据并结合调节算法，动态调整润滑及拧紧工艺参数，具体的： 集成模块采集温度、湿度和盐浓度环境数据，计算环境严重性因子，计算公式为： ， 其中，表示当前温度，表示当前湿度，表示当前盐浓度，为温度敏感权重，为湿度敏感权重，为盐浓度敏感权重，、和分别为参考环境温度、湿度和盐浓度，为指数函数； 基于环境因子，对润滑参数进行动态调整，调整公式为： ， 其中，为调整后的润滑参数，为基准润滑参数，为润滑参数调节系数， 对拧紧工艺参数进行修正，公式为： ， 其中，为修正后的拧紧工艺参数，为基准拧紧工艺参数，为拧紧参数调节系数； 采用滑动平均滤波，对环境严重性因子进行时域平滑，表达式为： ， 其中，为平滑后的环境因子，为时间窗口长度，表示时间序列的索引。

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