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龍圖騰網獲悉貴州筑城恒創(chuàng)建設工程有限公司申請的專利橋梁防撞護欄焊接路徑自適應規(guī)劃方法及系統(tǒng)獲國家發(fā)明授權專利權，本發(fā)明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN120363217B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-08-26發(fā)布的發(fā)明授權授權公告中獲悉：該發(fā)明授權的專利申請?zhí)?專利號為：202510858626.4，技術領域涉及：B25J9/16；該發(fā)明授權橋梁防撞護欄焊接路徑自適應規(guī)劃方法及系統(tǒng)是由周曉璽;譙林波;徐明進;羅智;鄧晗;楊擇;馬濤;張小軒;譚賽;向佳;楊松;白超;龍彪;譙廣榮設計研發(fā)完成，并于2025-06-25向國家知識產權局提交的專利申請。

本橋梁防撞護欄焊接路徑自適應規(guī)劃方法及系統(tǒng)在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種橋梁防撞護欄焊接路徑自適應規(guī)劃方法及系統(tǒng)，涉及橋梁施工技術領域，用于解決依賴人工經驗和固定的操作參數(shù)，導致焊接質量受環(huán)境變化、操作員經驗等因素的影響，可能出現(xiàn)焊接缺陷，甚至影響結構安全，傳統(tǒng)焊接路徑規(guī)劃一般是基于固定算法或人工調整，不能根據現(xiàn)場環(huán)境、焊接設備和操作員行為動態(tài)調整，沒有實時的反饋機制，導致焊接過程中的路徑規(guī)劃無法及時調整和優(yōu)化，從而影響工作效率和質量的問題；通過傳感器采集焊接現(xiàn)場數(shù)據，利用改進高斯過程回歸算法評估焊縫質量，并結合焊接行為預測生成優(yōu)化策略，實現(xiàn)焊接參數(shù)的自動調整與持續(xù)優(yōu)化。

本發(fā)明授權橋梁防撞護欄焊接路徑自適應規(guī)劃方法及系統(tǒng)在權利要求書中公布了：1.橋梁防撞護欄焊接路徑自適應規(guī)劃方法，其特征在于，包括步驟： 步驟S1：通過預設的多種傳感器，實時采集焊接現(xiàn)場的溫度、濕度、焊接材料表面狀態(tài)以及焊接設備的運行參數(shù)，采用改進的高斯過程回歸算法進行焊縫質量評估，輸出焊接強度、焊縫均勻性和焊接缺陷率的評估結果； 其中包括： 步驟A1：通過熱電偶傳感器及電容式濕度傳感器，分別實時采集焊接區(qū)域的溫度及濕度數(shù)據； 步驟A2：通過表面掃描裝置檢測焊接材料的表面粗糙度、幾何特征及內部缺陷； 步驟A3：通過電流傳感器及振動傳感器監(jiān)測焊接設備的電流波動及振動頻率，評估設備負載及穩(wěn)定性； 步驟A4：對步驟A1至A3采集的數(shù)據進行去噪、歸一化及特征提取，生成多維特征向量V，表示為：；其中，n為特征維度，為第i個特征值； 步驟A5：將所述特征向量V輸入改進的高斯過程回歸模型，通過以下公式計算焊縫質量綜合評分Q：；其中，Q表示焊縫質量評估結果，表示權重，表示特征向量的核函數(shù)映射，b表示偏置，m表示特征向量的維度； 將Q拆分為焊接強度S、焊縫均勻性U及焊接缺陷率D三個子指標，采用獨立神經網絡模型分別建模：；其中，、、分別為基于多層感知器的神經網絡模型； 步驟S2：用于監(jiān)控焊接操作員的行為模式，包括焊接速度、焊接角度和焊槍軌跡，并預測未來焊接路徑的最佳調整方向得到焊接行為預測，并根據焊縫質量評估結果和焊接行為預測，生成具體的焊接路徑優(yōu)化策略； 步驟S3：結合焊接路徑優(yōu)化策略，自動調整焊接設備的運動參數(shù)，執(zhí)行具體的調整操作，包括焊槍角度校正、焊接速度調節(jié)和焊縫跟蹤補償； 步驟S4：從路徑自動調整模塊獲取調整后的焊接參數(shù)和焊縫質量反饋，利用深度強化學習技術對焊縫質量評估模塊和優(yōu)化決策引擎進行優(yōu)化，持續(xù)改進焊接路徑規(guī)劃和優(yōu)化策略。

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