吉林普纳自动化装备有限公司;吉林省信安网络技术有限公司邵鸿飞获国家专利权
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龙图腾网获悉吉林普纳自动化装备有限公司;吉林省信安网络技术有限公司申请的专利基于数据分析的扁线电机发卡成型参数数字化优化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:CN121525206B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-10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:202610063016.X,技术领域涉及:G06F30/17;该发明授权基于数据分析的扁线电机发卡成型参数数字化优化方法是由邵鸿飞;孙志国;张铎设计研发完成,并于2026-01-19向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于数据分析的扁线电机发卡成型参数数字化优化方法在说明书摘要公布了:本发明涉及数据分析技术领域,尤其涉及一种基于数据分析的扁线电机发卡成型参数数字化优化方法。所述方法包括以下步骤:基于扁线电机发卡工艺参数进行发卡变形各阶段工艺参数的数字化单元转化处理,生成发卡变形数字化单元数据;基于控制设备运行数据以及对应的发卡变化数据对发卡变形数字化单元数据进行变形单元的生产行为特征分析处理,生成变形单元生产行为特征数据;建立成型偏差参数‑控制设备调节优化树模型;利用成型偏差参数‑控制设备调节优化树模型对变形单元生产行为特征数据进行发卡成型的控制设备优化调节参数分析,生成控制设备优化调节参数。本发明实现精准及稳定地发卡成型参数智能化优化。
本发明授权基于数据分析的扁线电机发卡成型参数数字化优化方法在权利要求书中公布了:1.一种基于数据分析的扁线电机发卡成型参数数字化优化方法,其特征在于,包括以下步骤: 步骤S1:获取待成型的扁线电机发卡工艺参数;基于扁线电机发卡工艺参数进行发卡变形各阶段工艺参数的数字化单元转化处理,生成发卡变形数字化单元数据; 其中,所述扁线电机发卡工艺参数包括发卡材料物性参数、控制设备设定参数以及发卡成型目标数据,步骤S1包括以下步骤: 步骤S11:获取待成型的扁线电机发卡工艺参数; 步骤S12:根据扁线电机发卡工艺参数进行发卡变形机理仿真处理,生成发卡变形机理仿真数据; 步骤S13:对发卡变形机理仿真数据进行阶段划分处理,生成发卡变形机理阶段仿真数据; 步骤S14:根据发卡变形机理阶段仿真数据进行各发卡变形机理阶段的单元架构转换处理,生成发卡变形机理单元架构数据,其中步骤S14包括根据发卡变形机理阶段仿真数据对应的初始定位阶段、弯曲变形阶段、整形定型阶段三个连续变形阶段进行单元架构转换,按发卡结构部位将每个变形阶段划分为若干独立变形单元以构建各阶段对应的变形单元架构,生成发卡变形机理单元架构数据; 步骤S15:根据扁线电机发卡工艺参数进行发卡工艺参数属性类型解析处理,生成发卡工艺属性类型解析数据,其中所述发卡工艺属性类型解析数据包括材料属性解析数据、控制设备解析数据以及发卡模具限制解析数据; 步骤S16:基于发卡工艺属性类型解析数据进行各变形单元及工艺因素特征的从属映射关系设计,生成变形单元-工艺因素特征从属关系模型; 其中,步骤S16包括: 步骤S161:根据材料属性解析数据进行发卡变形的材料变形响应因素特征分析,生成材料变形响应因素特征数据; 步骤S162:根据控制设备解析数据进行发卡变形的控制设备驱动因素特征分析,生成控制设备驱动因素特征数据; 步骤S163:根据发卡模具限制解析数据进行发卡各局部区域的几何限制因素特征分析,生成发卡几何限制因素特征数据; 步骤S164:通过材料变形响应因素特征数据、控制设备驱动因素特征数据以及发卡几何限制因素特征数据进行各变形单元及工艺因素特征的从属映射关系设计,生成变形单元-工艺因素特征从属关系模型; 步骤S17:将发卡变形机理单元架构数据传输至变形单元-工艺因素特征从属关系模型进行各变形单元的数字化工艺特征映射处理,生成发卡变形数字化单元数据; 步骤S2:利用扁线电机发卡成型控制设备内置的多源传感器进行成型生产的控制设备运行数据及对应的发卡变化数据监测处理,分别得到控制设备运行数据以及对应的发卡变化数据; 步骤S3:基于控制设备运行数据以及对应的发卡变化数据对发卡变形数字化单元数据进行变形单元的生产行为特征分析处理,生成变形单元生产行为特征数据; 其中,步骤S3包括以下步骤: 步骤S31:对控制设备运行数据进行控制设备运行状态特征分析,生成控制设备运行状态特征数据; 步骤S32:根据控制设备运行状态特征数据进行控制目标局部区域分析,生成控制目标局部区域数据; 步骤S33:通过控制目标局部区域数据对发卡变化数据进行发卡局部几何变化特征分析,生成发卡局部几何变化特征数据; 步骤S34:根据发卡变形数字化单元数据设计发卡变形单元时序窗口,并通过发卡变形单元时序窗口对控制设备运行状态特征数据以及对应的发卡局部几何变化特征数据进行窗口划分处理,分别生成窗口控制设备运行状态特征数据以及对应的窗口发卡局部几何变化特征数据; 步骤S35:将窗口控制设备运行状态特征数据以及对应的窗口发卡局部几何变化特征数据映射至发卡变形数字化单元数据进行变形单元的生产行为特征分析处理,生成变形单元生产行为特征数据; 步骤S4:通过变形单元生产行为特征数据进行变形单元的工艺参数变化及偏差响应的关联分析处理,生成变形单元参数变化-偏差响应关联数据; 步骤S5:基于预设的决策树算法以及变形单元参数变化-偏差响应关联数据建立成型偏差参数-控制设备调节优化树模型;利用成型偏差参数-控制设备调节优化树模型对变形单元生产行为特征数据进行发卡成型的控制设备优化调节参数分析,生成控制设备优化调节参数; 其中,步骤S5包括以下步骤: 步骤S51:根据变形单元参数变化-偏差响应关联数据进行成型偏差的参数影响特征分析,生成成型偏差参数影响特征数据; 步骤S52:通过预设的决策树算法对成型偏差参数影响特征数据进行成型偏差参数及控制设备调节的变形单元树关系节点设计,以建立成型偏差参数-控制设备调节关系树模型; 步骤S53:通过成型偏差参数影响特征数据进行成型偏差参数约束特征分析,生成成型偏差参数约束特征数据,利用成型偏差参数约束特征数据对成型偏差参数-控制设备调节关系树模型进行树节点的控制设备调节约束处理,得到成型偏差参数-控制设备调节约束树模型; 步骤S54:通过成型偏差参数影响特征数据分析成型偏差的参数敏感性权重,利用参数敏感性权重对成型偏差参数-控制设备调节约束树模型进行树节点权重优化处理,得到成型偏差参数-控制设备调节优化树模型; 步骤S55:利用成型偏差参数-控制设备调节优化树模型对变形单元生产行为特征数据进行发卡成型的控制设备优化调节参数分析,生成控制设备优化调节参数。
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