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龙图腾网获悉南京理工大学申请的专利一种基于MDRSNet的切削刀具磨损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：CN118081482B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08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：202410271119.6，技术领域涉及：B23Q17/09；该发明授权一种基于MDRSNet的切削刀具磨损预测方法是由殷增斌;陈邵阳;袁军堂设计研发完成，并于2024-03-11向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于MDRSNet的切削刀具磨损预测方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于MDRSNet的切削刀具磨损预测方法，包括：采集切削刀具在铣削加工过程中的切削力信号和力矩信号；将切削力信号和力矩信号输入预设的MDRSNet刀具磨损预测模型中，输出切削刀具的预测磨损量，其中，MDRSNet刀具磨损预测模型基于刀具磨损数据集训练获得，刀具磨损数据集包括不同切削刀具在铣削加工过程中X、Y、Z三轴的切削力信号和力矩信号，以及每次走刀后切削刀具后刀面的磨损量，MDRSNet刀具磨损预测模型通过在深度残差收缩网络DRSN中引入多分支结构构建。本发明通过残差收缩单元结合多分支结构增强模型的表达能力和学习能力，在保障模型具有优异的预测精度的同时，实现模型轻量化。

本发明授权一种基于MDRSNet的切削刀具磨损预测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于MDRSNet的切削刀具磨损预测方法，其特征在于，包括： 采集切削刀具在铣削加工过程中的切削力信号和力矩信号； 将所述切削力信号和力矩信号输入预设的MDRSNet刀具磨损预测模型中，输出所述切削刀具的预测磨损量，其中，所述MDRSNet刀具磨损预测模型基于刀具磨损数据集训练获得，所述刀具磨损数据集包括不同切削刀具在铣削加工过程中X、Y、Z三轴的切削力信号和力矩信号，以及每次走刀后切削刀具后刀面的磨损量，所述MDRSNet刀具磨损预测模型通过在深度残差收缩网络DRSN中引入多分支结构构建，其中，所述深度残差收缩网络DRSN包括若干层，不同层包含不同的残差收缩单元RSBU，所述残差收缩单元RSBU用于提取每层的信号特征，所述多分支结构用于融合不同层次的所述信号特征，所述多分支结构根据层划分，对所述刀具磨损数据集进行预处理： 基于贝叶斯优化的变分模态分解降噪算法对所述刀具磨损数据集中的切削力信号和力矩信号进行去噪处理，并对去噪处理后的所述切削力信号和力矩信号进行特征提取，获取信号特征； 基于随机森林的递归特征消除算法对所述信号特征进行筛选，获取最优特征子集，完成所述预处理。

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南京理工大学，其通讯地址为：210094 江苏省南京市玄武区孝陵卫街道孝陵卫街200号；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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