[发明专利]用于再形成发动机部件的系统和方法有效
| 申请号： | 201810677018.3 | 申请日： | 2018-06-27 |
| 公开（公告）号： | CN109129004B | 公开（公告）日： | 2021-11-26 |
| 发明（设计）人： | J.卡里吉亚尼斯;J.康帕纳特 | 申请（专利权）人： | 通用电气公司 |
| 主分类号： | B23Q15/04 | 分类号： | B23Q15/04;G06N3/04;G06N99/00 |
| 代理公司： | 中国专利代理(香港)有限公司 72001 | 代理人： | 郭帆扬;刘林华 |
| 地址： | 美国*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本申请提供包括和/或利用机器学习模型的集群来再形成燃气涡轮发动机的部件的系统和方法。在一个示范性方面中，所述系统和方法利用机器学习模型的集群来预测所述部件的某些区段的可以用于调整或设置材料移除工具路径的修复机加工偏移量。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 形成 发动机 部件 系统 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于再形成限定一个或多个区段的部件的方法，所述方法包括：由一个或多个计算装置获得包括一个或多个子集的数据组，所述一个或多个子集中的每一个包括表示所述部件的所述区段中的一个的状况的一个或多个参数；由所述一个或多个计算装置将所述数据组输入到机器学习模型的集群中，每个子集被输入到对应机器学习模型中；由所述一个或多个计算装置至少部分地基于表示所述区段的所述状况的所述一个或多个参数来确定所述部件的每个区段的机加工偏移量；由所述一个或多个计算装置获得所述部件的每个区段的所述机加工偏移量，作为其对应机器学习模型的输出；由所述一个或多个计算装置至少部分地基于所述机加工偏移量调整材料移除工具路径；以及利用所述材料移除工具路径机加工所述部件。
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