武汉数字化设计与制造创新中心有限公司许剑锋获国家专利权
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龙图腾网获悉武汉数字化设计与制造创新中心有限公司申请的专利一种数控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：CN116186499B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202310157771.0，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种数控加工表面粗糙度预测方法是由许剑锋;程鑫;白龙;杨启中;丁悦设计研发完成，并于2023-02-23向国家知识产权局提交的专利申请。
本一种数控加工表面粗糙度预测方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种数控加工表面粗糙度预测方法，包括以下步骤：进行加工实验，并进行裁剪与分割，获取各个样本的三向切削力信号数据，并获得加工表面粗糙度数值；采用时间序列降维算法得到长度一致的三向切削力数据；以长度一致的三向切削力数据为特征向量，以加工表面粗糙度数值为标签值，进行数据合并，形成三组预测数据集；搭建卷积神经网络预测模型，进行模型训练与结构评价，筛选出预测准确率最高的切削力方向和卷积神经网络预测模型；利用筛选后的卷积神经网络预测模型进行粗糙度预测。本发明有益效果是：减少人为干预，提高预测过程的智能化程度；减少工作量，提高预测效率进而促进生产效率的提升。
本发明授权一种数控加工表面粗糙度预测方法在权利要求书中公布了：1.一种数控加工表面粗糙度预测方法，其特征在于：包括以下步骤： S1、进行加工实验，采集加工过程中的三向切削力信号数据并进行裁剪与分割，获取各个样本的三向切削力信号数据，并在加工完成后利用粗糙度测量仪器获得加工表面粗糙度数值； S2、采用时间序列降维算法对步骤S1中获得的三向切削力信号数据进行数据长度变换，得到长度一致的三向切削力数据； S3、分别以步骤S2中所述的长度一致的三向切削力数据为特征向量，和步骤S1中所述的加工表面粗糙度数值为标签值，进行数据合并，形成三组预测数据集； S4、搭建卷积神经网络预测模型，将步骤S3中所述的三组预测数据集分别划分成训练集和测试集两部分，进行模型训练与结构评价，筛选出预测准确率最高的切削力方向和卷积神经网络预测模型； S5、利用筛选后的卷积神经网络预测模型进行粗糙度预测。
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