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龙图腾网获悉电子科技大学长三角研究院(衢州)申请的专利红外薄壁光学元件确定性切削补偿加工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：CN119238283B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-30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：202411606203.5，技术领域涉及：B24B13/00；该发明授权红外薄壁光学元件确定性切削补偿加工方法是由游开元;赖敏;王伟;彭倍;高涛设计研发完成，并于2024-11-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本红外薄壁光学元件确定性切削补偿加工方法在说明书摘要公布了：本发明公开了红外薄壁光学元件确定性切削补偿加工方法，包括以下步骤：S1、工件初始面形获取；通过超精密机床在位测量技术，对待加工的薄壁光学元件初始面形进行测量，获取其面形轮廓ρx,y，依据设计面形轮廓zx,y，并计算各坐标位置处的材料去除量Δzx,y，Δzx,y＝ρx,y‑zx,y；S2、装夹应力的弹性变形预测；基于有限元仿真模型，对加工过程中的装夹力分布进行三维空间数值分布模拟，并预测由于装夹应力引起的元件弹性变形εx,y；将这一弹性变形量与初始材料去除量进行综合，得到新的材料去除量z′x,y；S3、加工残余应力元件变形预测；S4、非均匀材料去除补偿轨迹的生成；S5、基于慢刀伺服的非均匀切削补偿加工。

本发明授权红外薄壁光学元件确定性切削补偿加工方法在权利要求书中公布了：1.红外薄壁光学元件确定性切削补偿加工方法，其特征在于，包括以下步骤： S1、工件初始面形获取； 通过超精密机床在位测量技术，对待加工的薄壁光学元件初始面形进行测量，获取其面形轮廓ρx,y，依据设计面形轮廓zx,y，并计算各坐标位置处的材料去除量Δzx,y， Δzx,y=ρx,y-zx,y； S2、装夹应力的弹性变形预测； 基于有限元仿真模型，对加工过程中的装夹力分布进行三维空间数值分布模拟，并预测由于装夹应力引起的元件弹性变形εx,y；将这一弹性变形量与初始材料去除量进行综合，得到新的材料去除量z′x,y，从而消除装夹应力对元件加工面形误差影响，并为下一步的补偿计算提供依据： z′x,y=Δzx,y+εx,y； S3、加工残余应力元件变形预测； S4、非均匀材料去除补偿轨迹的生成； S5、基于慢刀伺服的非均匀切削补偿加工； 所述步骤S3包括以下分步骤： S31、构建超精密切削参数和刀具几何参数，与残余应力之间的关联数据库Τ；切削参数包括切削线速度、切削深度、进给量，刀具几何参数包括刀鼻半径、前角、后角； S32、基于工艺参数-残余应力关联数据库Τ，利用该数据库训练深度学习模型，以预测不同工艺参数下的残余应力； S33、使用步骤S32中训练得到的残余应力预测模型，结合有限元分析方法，计算在给定的加工参数条件下，加工残余应力所导致的元件变形δx,y； 所述S32还包括以下分步骤： S321、数据收集与准备： 数据库Τ应包含与切削工艺相关的多种参数，多种参数包括切削速度、切削深度、进给量、刀具几何参数，刀具几何参数包括：刀鼻半径、前角、后角；通过实验获取在这些加工条件下材料的残余应力数据，或通过理论模型计算得到这些参数与残余应力之间的对应关系； S322、深度学习模型的选择： 选择一种适合非线性映射关系的深度学习模型，深度学习模型包括多层感知器MLP、卷积神经网络CNN或长短时记忆网络LSTM，具体取决于数据的复杂性；模型输入层对应工艺参数；输出层为预测的残余应力； S323、模型训练： 使用数据库Τ中的数据进行训练，需要先将数据进行预处理，包括归一化和标准化操作，以提高模型的训练效率；选择损失函数，损失函数包括均方误差MSE，并使用反向传播算法，算法包括Adam或RMSprop，来优化模型；训练过程需要采用交叉验证技术来防止过拟合，并可以通过调节学习率、层数、神经元数量优化模型的预测性能； S324、模型验证： 利用未参与训练的数据对模型进行验证，确保模型对残余应力预测的准确性和鲁棒性；通过计算预测值与实际残余应力值的误差，误差包括均方误差或平均绝对误差，评估模型的性能； 所述步骤S4中非均匀材料去除补偿轨迹的生成是结合前述装夹应力和残余应力的影响，基于遗传算法迭代优化材料去除量，计算出最终补偿的材料去除量Δz′′x,y，使得： Δz′′x,y=Δz′x,y+δx,y 这一结果将作为非均匀切削的补偿轨迹输入到加工设备中，以确保最终面形精度的实现。

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