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龙图腾网获悉华南理工大学申请的专利一种汽车车身零部件电阻点焊质量评估方法和系统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：CN116921910B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-01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：202310698037.5，技术领域涉及：B23K31/12；该发明授权一种汽车车身零部件电阻点焊质量评估方法和系统是由张宪民;姜来;黄沿江设计研发完成，并于2023-06-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种汽车车身零部件电阻点焊质量评估方法和系统在说明书摘要公布了：本发明公开一种汽车车身零部件电阻点焊质量评估方法和系统。所述方法包括：采用汽车生产车间的现有设备以及工艺参数对和车身关键部位材料相同的薄板件进行焊接实验，焊接设备的上位机中打开数据记录功能，得到不同质量类型的焊点数据文件；根据点焊的结果对数据文件进行归类，解析全部数据文件得到各质量类型焊点对应的电压电流数据，计算得到动态电阻数据：搭建轻量型的一维卷积神经网络模型作为点焊质量评估模型；将待测数据输入训练优化后的点焊质量评估模型，得到相应的点焊质量评估结果。该方法实现了自动提取动态电阻数据中反应点焊质量结果的深度表征特征，避免了对数据进行特征提取分析等复杂流程，得到了较高的检测精度。

本发明授权一种汽车车身零部件电阻点焊质量评估方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种汽车车身零部件电阻点焊质量评估方法，其特征在于，包括以下步骤： 采用汽车生产车间的现有设备以及工艺参数对和车身关键部位材料相同的薄板件进行焊接实验，在焊接设备的上位机中打开数据记录功能，得到不同质量类型的焊点数据文件； 根据点焊的结果对数据文件进行归类，解析全部数据文件得到各质量类型焊点对应的电压电流数据，计算得到动态电阻数据，并对动态电阻数据进行预处理： 搭建轻量型的一维卷积神经网络模型作为点焊质量评估模型，对一维卷积神经网络模型进行训练优化； 将待测数据输入训练优化后的点焊质量评估模型，得到相应的点焊质量评估结果； 所述一维卷积神经网络模型包括多个卷积特征提取器、展平层、多层全连接层和softmax层，卷积特征提取器用于自动提取原始数据的高层隐秘空间特征；展平层用于对卷积得到的多通道特征映射矩阵进行拼接；多层全连接层构成感知机，将卷积计算得到的特征映射到样本的标记空间，并进行维度整合和缩减；softmax层用于将网络输出映射为0-1之间的实数，即以概率的形式将结果展示出来； 一维卷积神经网络模型中，采用适用于多分类任务的交叉熵损失函数作为前向传播的损失值计算，前向传播的损失函数表述为下式： 式中，表示单个样本的输出结果，具体可计算如下： 式中，和分别表示卷积特征提取器的块数和全连接层的层数，表示第层卷积层，表示第层全连接层，和分别表示卷积算子中的偏差参数和全连接层的偏差参数，正则化可用于调整参数优化,表示批量样本的数量，表示样本对应的真实标签，表示多层全连接网络的输出向量，表示卷积计算过程中前一层第个神经元到后一层第个神经元的计算权重，表示第个神经元的输入值。

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