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龍圖騰網恭喜常熟理工學院申請的專利陶瓷復合裝甲的旋轉超聲孔加工工藝參數優化方法獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN119028498B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-05-16發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202411508943.5，技術領域涉及：G16C60/00；該發明授權陶瓷復合裝甲的旋轉超聲孔加工工藝參數優化方法是由鄭雷;唐丹娜;楊舒穎;姜曉通;馮勇;徐正亞;高超;關集俱;劉德利設計研發完成，并于2024-10-28向國家知識產權局提交的專利申請。

本陶瓷復合裝甲的旋轉超聲孔加工工藝參數優化方法在說明書摘要公布了：本發明提供一種陶瓷復合裝甲的旋轉超聲孔加工工藝參數優化方法，涉及旋轉超聲孔加工技術領域，具體步驟包括：建立鉆頭的運動學模型，分析其在不同條件下的運動軌跡，以獲取位移和施加的外部激勵力數據；接著，運用牛頓定律建立動力學方程，計算鉆頭的自然頻率，并確定共振頻率區域；基于這些分析，設置不同的切削頻率和振動幅度組合進行加工實驗，構建磨損量試驗模型，并運用遺傳算法優化旋轉速度、振動頻率和進給速度，以獲取旋轉速度、振動頻率和進給速度的最佳組合值。本發明避免了共振頻率區域，保持鉆頭穩定運行，增強了加工過程的可控性，減少了振動對加工質量的負面影響，同時，優化了最佳工藝參數，降低了加工風險。

本發明授權陶瓷復合裝甲的旋轉超聲孔加工工藝參數優化方法在權利要求書中公布了：1.一種陶瓷復合裝甲的旋轉超聲孔加工工藝參數優化方法，其特征在于，具體步驟包括：S1.采集鉆頭的旋轉速度、振動頻率和進給速度，建立鉆頭的運動學模型，根據運動學模型進行運動軌跡分析，獲取鉆頭在不同加工條件下的數據，包括鉆頭的位移和施加在鉆頭上的外部激勵力；S2.獲取鉆頭的屬性參數，包括彈性模量、質量、直徑和長度,根據鉆頭的位移和施加在鉆頭上的外部激勵力，運用牛頓定律建立鉆頭在振動時的動力學方程，依據該動力學方程，獲取鉆頭的自然頻率；S3.根據鉆頭的自然頻率，識別出共振頻率區域，在共振頻率區域外選擇振動頻率，以旋轉速度、振動頻率和進給速度為定值，并設置不同的切削頻率和振動幅度組合，在每個組別下進行加工實驗，獲取不同組別的旋轉超聲孔的表面粗糙度和孔徑精度，將不同組別的旋轉超聲孔的表面粗糙度和孔徑精度進行數據處理，獲取不同組別的旋轉超聲孔的質量系數，將不同組別的旋轉超聲孔的質量系數進行比較，依據比較結果，確定切削頻率和振動幅度的最佳組合值；S4.以切削頻率和振動幅度的最佳組合值為定值，在共振頻率區域外選擇振動頻率，并設置不同的旋轉速度、振動頻率和進給速度組合，在每個組合下進行加工實驗，獲得不同組合下鉆頭的磨損量，構建磨損量試驗模型，將切削頻率和振動幅度的最佳組合值、旋轉速度、振動頻率和進給速度組合作為輸入，對應的鉆頭磨損量作為標簽，對磨損量試驗模型進行訓練；S5.以磨損量最小化為優化目標，基于遺傳算法，對旋轉速度、振動頻率和進給速度進行優化，以獲取旋轉速度、振動頻率和進給速度的最佳組合值；建立鉆頭的運動學模型，根據運動學模型進行運動軌跡分析，獲取鉆頭在不同加工條件下的鉆頭的位移和施加在鉆頭上的外部激勵力，具體的過程如下：鉆頭的運動視為一個組合運動，包括旋轉運動和振動運動，假設鉆頭的路徑用圓周運動和簡諧振動結合描述，鉆頭的位移表示為： 其中，為t時刻下的鉆頭的位移，為鉆頭旋轉時的圓周軌跡的半徑，為角速度,為振動幅度,為振動頻率,為時間變量；假設外部激勵力表示為與鉆頭的振動特性相關的函數，通過動力學方程進行估算，應用牛頓第二定律： 其中，為磨粒的質量，為t時刻下的加速度；加速度通過對位移函數求導得到： 將加速度代入力的公式中，得到施加在鉆頭上的外部激勵力： 其中，為t時刻下的外部激勵力；根據鉆頭的位移和施加在鉆頭上的外部激勵力，運用牛頓定律建立鉆頭在振動時的動力學方程，依據該動力學方程，獲取鉆頭的自然頻率，具體的過程如下：假設外部激勵力表示為某種簡諧振動： 其中，為鉆頭的剛度；代入動力學方程： 將上述的動力學方程轉換為特征方程，如下式： 求解特征根： 其中，為虛數單位；鉆頭的自然頻率是系統在沒有外力作用下自然振動的頻率，根據特征根的解，通過以下公式計算自然頻率： 其中，為鉆頭的自然頻率，為彈性模量，為圓形截面的面積，為鉆頭的長度，為鉆頭的直徑；根據鉆頭的自然頻率，識別出共振頻率區域的過程如下：進行頻率響應測試，在鉆頭系統上施加已知頻率的激勵，使用加速度計測量鉆頭在不同振動頻率下的振動響應；記錄不同振動頻率下的振動幅度，形成振動頻率和振動幅度的關系圖；基于振動頻率和振動幅度的關系圖獲取振動幅度的平均值，將振動幅度的平均值作為預設閾值，并將大于預設閾值的振動幅度所在頻率區域作為共振頻率；在共振頻率區域外選擇振動頻率，以旋轉速度、振動頻率和進給速度為定值，并設置不同的切削頻率和振動幅度組合，在每個組別下進行加工實驗，獲取不同組別的旋轉超聲孔的表面粗糙度和孔徑精度，具體的過程如下：設置組切削頻率和組振動幅度，形成組的切削頻率和振動幅度組合以作為實驗組，結合實驗組與定值的旋轉速度、振動頻率和進給速度進行加工實驗，獲得對應的表面粗糙度和孔徑精度，將第i組實驗組所對應的表面粗糙度、孔徑精度分別標定為，，i為實驗組的索引，；將表面粗糙度和孔徑精度進行數據處理，獲取旋轉超聲孔的質量系數，依據的公式如下： 其中，為第組實驗組所對應的旋轉超聲孔的質量系數，為常數，為旋轉超聲孔的表面粗糙度的權重系數，為旋轉超聲孔的孔徑精度的權重系數，，；將不同組別的旋轉超聲孔的質量系數進行比較，依據比較結果，確定切削頻率和振動幅度的最佳組合，其過程如下：將各實驗組所對應的質量系數從大到小排列，并將質量系數最大值所對應的切削頻率和振動幅度組合作為切削頻率和振動幅度最佳組合，并將最佳組合中的切削頻率、振動幅度分別標定為、，i1表示實驗組中最佳組合的索引，且；所述磨損量實驗模型采用卷積神經網絡模型，所述卷積神經網絡模型采用基于多層感知器的深度神經網絡構成，所述多層感知器的深度神經網絡包括輸入層、第一隱藏層、第二隱藏層、第三隱藏層和輸出層，所述第一隱藏層、第二隱藏層和第三隱藏層均具有至少兩個神經元，且均采用ReLU作為激活函數；所述鉆頭的磨損量的表達式具體如下： 其中，為鉆頭的磨損量，為比例常數，為旋轉速度，為進給速度，為振動頻率，為切削頻率的指數，，為的指數，，為旋轉速度的指數，，為進給速度的權重系數，，為振動頻率的權重系數，，為振動頻率的指數，；通過將切削頻率和振動幅度的最佳組合值、旋轉速度、振動頻率和進給速度組合作為輸入，以及將對應的鉆頭磨損量作為輸出標簽，以對磨損量試驗模型進行訓練，采用反向傳播算法對、、、、和進行優化，使用均方誤差作為損失函數，當均方誤差在范圍內時，完成對磨損量試驗模型的訓練。

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