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龙图腾网获悉河北工业大学;中国航发南方工业有限公司申请的专利基于异构温度数据融合的铣削加工表面粗糙度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：CN120055893B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-09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：202510199960.3，技术领域涉及：B23Q17/20；该发明授权基于异构温度数据融合的铣削加工表面粗糙度预测方法是由李欣业;申笑;杨骅;黄强飞;李子瑞;邹峰设计研发完成，并于2025-02-24向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于异构温度数据融合的铣削加工表面粗糙度预测方法在说明书摘要公布了：本发明属于数控加工技术领域，具体是一种基于异构温度数据融合的铣削加工表面粗糙度预测方法。该方法使用的粗糙度预测模型包括1D多尺度残差卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络、2D多尺度残差卷积神经网络、归一化层、投影层和KAN网络；预处理后的最大温度序列和平均温度序列经过1D多尺度残差卷积神经网络，得到最大温度序列特征和平均温度序列特征；最大温度序列特征和平均温度序列特征经过双向长短期记忆神经网络，得到最大温度长短期依赖特征和平均温度长短期依赖特征；预处理后的热成像图经过2D多尺度残差卷积神经网络，得到热成像特征图；将最大温度长短期依赖特征、平均温度长短期依赖特征、热成像特征图、工艺参数以及刀具轮廓度经过归一化、投影和拼接后，再经过KAN网络映射得到表面粗糙度。解决了温度序列的空间信息不足以及热成像图的时间连续性问题，提供更全面的温度信息，提高了预测精度。

本发明授权基于异构温度数据融合的铣削加工表面粗糙度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于异构温度数据融合的铣削加工表面粗糙度预测方法，其特征在于，该方法包括以下步骤： 步骤一：在不同工艺参数下对工件进行铣削加工，采集铣削加工过程中的热成像图、最大温度序列和平均温度序列；铣削完成后，测量工件表面粗糙度； 步骤二：对热成像图、最大温度序列和平均温度序列进行预处理，构建数据集； 步骤三：构建粗糙度预测模型，包括1D多尺度残差卷积神经网络、双向长短期记忆神经网络、2D多尺度残差卷积神经网络、归一化层、投影层和KAN网络； 预处理后的最大温度序列和平均温度序列经过1D多尺度残差卷积神经网络，得到最大温度序列特征和平均温度序列特征；最大温度序列特征和平均温度序列特征经过双向长短期记忆神经网络，得到最大温度长短期依赖特征和平均温度长短期依赖特征；预处理后的热成像图经过2D多尺度残差卷积神经网络，得到热成像特征图；将最大温度长短期依赖特征、平均温度长短期依赖特征、热成像特征图、工艺参数以及刀具轮廓度经过归一化处理后，再进行投影得到最大温度投影特征、平均温度投影特征、热成像投影特征、工艺投影特征和刀具轮廓度投影特征；将所有投影特征拼接后，再经过KAN网络映射得到表面粗糙度； 步骤四：利用数据集对粗糙度预测模型进行训练，将训练后的粗糙度预测模型用于铣削加工表面粗糙度预测。

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河北工业大学;中国航发南方工业有限公司，其通讯地址为：300130 天津市红桥区丁字沽光荣道8号河北工业大学东院；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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