(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 202210957015.1 (22)申请日 2022.08.10 (71)申请人 北京工业大 学 地址 100124 北京市朝阳区平乐园10 0号 (72)发明人 高相胜　王伯旭　王民　昝涛　 高鹏　 (74)专利代理 机构 北京路浩知识产权代理有限 公司 11002 专利代理师 张文玄 (51)Int.Cl. G06F 30/23(2020.01) G06F 30/20(2020.01) G06T 17/20(2006.01) (54)发明名称 骨钻削温度预测方法及装置 (57)摘要 本发明提供一种骨钻削温度预测方法及装 置， 所述方法包括： 构建骨钻削温度样本集和辅 助变量样 本集； 基于骨钻削温度 样本集和辅助变 量样本集构建用于预测骨钻削温度的协同克里 金模型， 根据所述的协同克里金模 型计算骨钻削 温度的预测值； 其中， 所述的协 同克里金模型的 主变量为骨钻削温度。 本发明通过基于骨钻削温 度样本集和辅助变量样本集构建用于预测骨钻 削温度的协 同克里金模型， 构建成本低， 根据所 述的协同克里金模型计算骨钻削温度的预测值， 并引入其他辅助变量进行预测， 能够实现骨钻削 温度预测， 并且预测精度高。 权利要求书2页 说明书7页 附图3页 CN 115408904 A 2022.11.29 CN 115408904 A 1.一种骨钻削温度预测方法， 其特 征在于， 包括： 构建骨钻削温度样本集和辅助变量样本集； 基于骨钻削温度样本集和辅助变量样本集构建用于预测骨钻削温度的协同克里金模 型， 根据所述的协同克 里金模型计算骨钻削温度的预测值； 其中， 所述的协同克 里金模型的主变量 为骨钻削温度。 2.根据权利要求1所述的一种骨钻削温度预测方法， 其特征在于， 所述的协同克里金模 型为： 其中， Z*(x0)为待预测样本点x0的骨钻削温度的估值， ai为主变量权重系数， Z1(xi)为骨 钻削温度样本集中样本点xi的骨钻削温度， n为主变量的样本数量， i为主变量的样本序号， bj为辅助变量权重系数， Z2(xj)为辅助变量样本集中样本点xj的辅助变量值， m为辅助变量 的样本数量， j为辅助变量的样本序号。 3.根据权利要求1所述的一种骨钻削温度预测方法， 其特征在于， 所述的辅助变量样本 集中的辅助变量包括钻削力、 钻削扭矩、 钻削主轴电流。 4.根据权利要求1所述的一种骨钻削温度预测方法， 其特征在于， 所述的构建骨钻削温 度样本集和辅助变量样本集的步骤 包括： 构建骨组织钻削的有限元模型； 基于所述的有限元模型进行样本采集， 形成构建骨钻削温度样本集和辅助变量样本 集。 5.根据权利要求4所述的一种骨钻削温度预测方法， 其特征在于， 所述的构建骨组织钻 削的有限元模型的步骤 包括： 构建钻头和骨组织的三维模型并装配； 定义钻削约束和载荷， 划分有限元单元网格， 并以钻头与骨组织间形成钻孔的内表面 最高温度作为输出的骨钻削温度进行钻削模拟计算， 形成有限元模型。 6.根据权利要求5所述的一种骨钻削温度预测方法， 其特征在于， 所述的骨组织的三维 模型的骨组织模型 材料的特性描述模型为Johnso n‑Cook本构模型。 7.根据权利要求5所述的一种骨钻削温度预测方法， 其特征在于， 所述的骨组织的三维 模型的骨组织模型 材料的应力表达式为： 其中， σ 为总的流动应力， ε为等效塑性应变， 为等效塑性应变率， 为静态塑性应变 率， A为屈服应力， B为加工硬 化模量， C为应变 率敏感性系数， n为硬 化系数， Tm为熔化温度， Tr 为室温， m为热 软化系数。 8.根据权利要求5所述的一种骨钻削温度预测方法， 其特征在于， 所述的定义钻削约束 和载荷的步骤 包括： 设定所述骨组织的三维模型为完全固定状态， 并定义所述钻头的主轴转速和进给速权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115408904 A 2度， 设定骨组织和钻头的初始温度。 9.根据权利要求4所述的一种骨钻削温度预测方法， 其特征在于， 所述的基于所述的有 限元模型进行样本采集中样本采集的方法为正交实验采样方法或拉丁超立方实验采样方 法。 10.一种骨钻削温度预测装置， 其特 征在于， 包括： 采集模块， 构建骨钻削温度样本集和辅助变量样本集； 预测模块， 基于骨钻削温度样本集和辅助变量样本集构建用于预测骨钻削温度的协同 克里金模型， 根据所述的协同克 里金模型计算骨钻削温度的预测值； 其中， 所述的协同克 里金模型的主变量 为骨钻削温度。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115408904 A 3