(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211137807.0 (22)申请日 2022.09.19 (71)申请人 江兴 （淮安） 汽车部件 有限公司 地址 223010 江苏省淮安市淮安经济技 术 开发区深圳东路18 8号 (72)发明人 杨返　钟天且　 (74)专利代理 机构 成都七星天知识产权代理有 限公司 5125 3 专利代理师 张近甜 (51)Int.Cl. B21J 5/00(2006.01) G06F 30/17(2020.01) (54)发明名称 一种传动轴自动化精密锻造的方法和系统 (57)摘要 本说明书实施例提供一种传动轴 自动化精 密锻造的方法和系统， 该方法包括以下工序： 锻 造、 粗车加工、 精车加工； 所述粗车加工包括以下 操作： 获取传动轴锻造数据以及车床数据； 基于 传动轴锻造数据以及车床数据， 确定粗车加工的 参考余量； 基于环境数据确定变更余量； 基于参 考余量和变更余量确定加工余量； 该系统包括： 数据获取模块、 参考余量确定模块、 变更余量确 定模块和 加工余量确定模块。 权利要求书2页 说明书10页 附图4页 CN 115475900 A 2022.12.16 CN 115475900 A 1.一种传动轴自动 化精密锻造的方法， 包括以下工序： 锻造、 粗车加工、 精车加工； 所述 粗车加工包括以下操作： 获取传动轴锻造数据以及车床数据； 基于所述传动轴锻造数据以及所述车床数据， 确定所述 粗车加工的参 考余量； 基于环境数据确定变更余 量； 基于所述 参考余量和所述变更余 量确定加工余 量。 2.根据权利要求1所述的方法， 所述基于所述传动轴锻造数据以及所述车床数据， 确定 所述粗车加工的参 考余量， 包括： 基于所述传动轴锻造数据以及所述车床数据构建加工向量； 基于向量距离， 在历史向量库中匹配所述加工向量对应的参 考向量； 基于所述 参考向量确定历史参 考余量； 基于所述历史参 考余量确定所述 粗车加工的参 考余量。 3.根据权利要求1所述的方法， 所述基于环境数据确定变更余 量包括： 基于余量预测模型对所述环境数据的处理， 确定所述变更余量； 所述余量预测模型为 机器学习模型。 4.根据权利要求3所述的方法， 所述余量预测模型包括嵌入层、 图像特征提取层、 预测 层； 所述嵌入层用于对所述环境数据进行处 理， 确定环境数据特 征向量； 所述图像特 征提取层用于对工件图像进行处 理， 确定图像特 征向量； 所述预测层用于对加工精度数据、 所述环境数据特征向量、 所述图像特征向量进行处 理， 确定所述变更余 量。 5.一种传动轴自动 化精密锻造的系统， 包括以下工序： 锻造、 粗车加工、 精车加工； 所述 粗车加工系统包括： 数据获取模块， 用于获取传动轴锻造数据以及车床数据； 参考余量确定模块， 用于基于所述传动轴锻造数据以及所述车床数据， 确定所述粗车 加工的参 考余量； 变更余量确定模块， 用于基于环境数据确定变更余 量； 加工余量确定模块， 用于基于所述 参考余量和所述变更余 量确定加工余 量。 6.根据权利要求5所述的系统， 所述 参考余量确定模块还用于： 基于所述传动轴锻造数据以及所述车床数据构建加工向量； 基于向量距离， 在历史向量库中匹配所述加工向量对应的参 考向量； 基于所述 参考向量确定历史参 考余量； 基于所述历史参 考余量确定所述 粗车加工的参 考余量。 7.根据权利要求5所述的系统， 所述变更余 量确定模块还用于： 基于余量预测模型对所述环境数据的处理， 确定所述变更余量； 所述余量预测模型为 机器学习模型。 8.根据权利要求7所述的系统， 所述余量预测模型包括嵌入层、 图像特征提取层、 预测 层； 所述嵌入层用于对所述环境数据进行处 理， 确定环境数据特 征向量；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115475900 A 2所述图像特 征提取层用于对工件图像进行处 理， 确定图像特 征向量； 所述预测层用于对加工精度数据、 所述环境数据特征向量、 所述图像特征向量进行处 理， 确定所述变更余 量。 9.一种传动轴自动化精密锻造的装置， 其特征在于， 所述装置包括至少一个处理器以 及至少一个存 储器； 所述至少一个存 储器用于存 储计算机指令； 所述至少一个处理器用于执行所述计算机指令 中的至少部分指令以实现如权利要求1 至4中任一项所述的传动轴自动化精密锻造的方法。 10.一种计算机可读存储介质， 其特征在于， 所述存储介质存储计算机指令， 当所述计 算机指令被处理器执行时实现如权利要求1至4中任一项所述的传动轴自动化精密锻造的 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115475900 A 3