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      智能車床控制方法

      文檔序號(hào):10723902閱讀:1082來源:國(guó)知局
      智能車床控制方法
      【專利摘要】本發(fā)明公開了一種智能車床控制方法,其包括以下步驟:步驟一:在加工過程中,實(shí)時(shí)檢測(cè)主電機(jī)的電流與光柵尺返回的偏差值,以進(jìn)給速度af的變化Δaf作為系統(tǒng)調(diào)整量,實(shí)現(xiàn)加工過程的閉環(huán)反饋學(xué)習(xí)控制;步驟二:在加工工件的過程中,以機(jī)床工件的振動(dòng)情況為輸入值,采用粒子群優(yōu)化算法對(duì)伺服驅(qū)動(dòng)器參數(shù)進(jìn)行整定,使系統(tǒng)運(yùn)行更穩(wěn)定。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)控驅(qū)動(dòng)設(shè)備參數(shù)自整定,數(shù)控系統(tǒng)可及時(shí)獲取工件形位誤差信息,便于后續(xù)工藝參數(shù)調(diào)整。
      【專利說明】
      智能車床控制方法
      技術(shù)領(lǐng)域
      [0001 ]本發(fā)明涉及一種車床控制方法,特別是涉及一種智能車床控制方法。
      【背景技術(shù)】
      [0002] 數(shù)控系統(tǒng)是數(shù)控機(jī)床的核心控制單元,對(duì)機(jī)床運(yùn)動(dòng)和加工過程實(shí)現(xiàn)全面控制。并 具有以下功能:控制軸數(shù)和聯(lián)動(dòng)軸數(shù);插補(bǔ)功能;進(jìn)給功能;主軸功能;刀具功能;刀具補(bǔ)償; 機(jī)械誤差補(bǔ)償;操作功能;程序管理功能;字符圖形顯示功能;輔助編程功能;自動(dòng)診斷報(bào)警 功能;通訊功能。對(duì)于一個(gè)數(shù)控加工程序,如果出現(xiàn)邏輯錯(cuò)誤,系統(tǒng)自動(dòng)診斷報(bào)警功能會(huì)提 示修改,但對(duì)于程序中加工參數(shù)的不合理選用,自動(dòng)診斷報(bào)警功能則無能為力。因此執(zhí)行這 樣一個(gè)加工參數(shù)選擇不合理的程序,其結(jié)果或者因?yàn)榧庸び昧窟x擇保守而降低機(jī)床的加工 效率;或者因?yàn)榧庸び昧窟x擇過大損壞刀具,使工件報(bào)廢甚至損壞加工機(jī)床,造成嚴(yán)重后 果。
      [0003] 同時(shí)隨著現(xiàn)代機(jī)械加工對(duì)復(fù)雜化、精密化、大型化以及自動(dòng)化的要求不斷提高,一 些高檔精密數(shù)控加工設(shè)備日益得到廣泛應(yīng)用。這些設(shè)備對(duì)加工質(zhì)量及效率起著關(guān)鍵乃至核 心作用,往往造價(jià)相當(dāng)昂貴;甚至某些加工出來的產(chǎn)品,由于復(fù)雜性或精密性或大型化等特 征,其單件造價(jià)或加工成本亦相當(dāng)驚人。在此情況下,加工設(shè)備損壞或產(chǎn)品報(bào)廢甚至僅僅是 加工效率的降低都可能造成巨大的損失。
      [0004] 傳統(tǒng)上對(duì)于加工參數(shù)的設(shè)定是依據(jù)人的經(jīng)驗(yàn)或是相關(guān)手冊(cè)進(jìn)行,而對(duì)于初學(xué)者或 者即使是很熟練的操作也是很難給出較好的加工參數(shù),同時(shí)由于加工參數(shù)的設(shè)定涉及到人 的操作,就有可能會(huì)出現(xiàn)手誤等而給出錯(cuò)誤的甚至是危害機(jī)床、刀具與工件的加工參數(shù),而 這些對(duì)于系統(tǒng)的譯碼檢錯(cuò)都是無法檢測(cè)出來的。在申請(qǐng)?zhí)枮?200810153139.4"、專利名稱 為"具有三級(jí)加工自優(yōu)化功能的智能數(shù)控方法"的中國(guó)專利中提出了采用模糊控制的方式, 由于模糊控制還是根據(jù)經(jīng)驗(yàn)豐富的人員來建立模糊表和控制規(guī)則,還是存在許多不確定 性;因此本專利提出根據(jù)加工工件加工抖動(dòng)程度,采用粒子群優(yōu)化算法來實(shí)時(shí)修改參數(shù),使 系統(tǒng)更加穩(wěn)定。

      【發(fā)明內(nèi)容】

      [0005] 本發(fā)明所要解決的技術(shù)問題是提供一種智能車床控制方法,其能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)控驅(qū)動(dòng) 設(shè)備參數(shù)自整定,數(shù)控系統(tǒng)可及時(shí)獲取工件形位誤差信息,便于后續(xù)工藝參數(shù)調(diào)整。
      [0006] 本發(fā)明提供一種智能車床控制方法,其包括以下步驟:
      [0007] 步驟一:在加工過程中,實(shí)時(shí)檢測(cè)主電機(jī)的電流與光柵尺返回的偏差值,以進(jìn)給速 度af的變化△ af作為系統(tǒng)調(diào)整量,實(shí)現(xiàn)加工過程的閉環(huán)反饋學(xué)習(xí)控制;
      [0008] 步驟二:在加工工件的過程中,以機(jī)床工件的振動(dòng)情況為輸入值,采用粒子群優(yōu)化 算法對(duì)伺服驅(qū)動(dòng)器參數(shù)進(jìn)行整定,使系統(tǒng)運(yùn)行更穩(wěn)定。
      [0009] 優(yōu)選地,所述步驟一包括下列步驟:建立金屬切除率公式和刀具壽命與切削要素 的關(guān)系式,
      [ΟΟ?Ο] 金屬切除率公式如下式:Qz = aeapafzn;
      [0011]刀具壽命與切削要素的關(guān)系式如下式:
      [0012]兩式中,QZ表示單位時(shí)間金屬切除率;T表示刀具壽命;
      [0013] ae表示側(cè)吃刀量;&[)表示切削深度;af表示每次進(jìn)給量;
      [0014] Z表示刀具齒數(shù);η表示主軸轉(zhuǎn)速(r/min) ;d〇表示刀具直徑(mm);
      [0015] v表示切削速度;Cv表示與切削條件有關(guān)的系數(shù);
      [0016] kv表示修正系數(shù);qv、xv、yv、uv、p v、m表示相關(guān)指數(shù)參數(shù),xv<yv< 1。
      [0017]優(yōu)選地,所述粒子群優(yōu)化算法包括以下步驟:
      [0018] 步驟二十一:優(yōu)化設(shè)計(jì)過程步驟,粒子群優(yōu)化算法產(chǎn)生粒子群,將該粒子群中的粒 子依次賦值給PID控制器的參數(shù)^、^、{^,然后運(yùn)行控制系統(tǒng)模型乂圣光柵尺檢測(cè)^導(dǎo)到對(duì)應(yīng) 的性能指標(biāo),再傳遞到粒子群優(yōu)化算法中,時(shí)刻修改PID參數(shù),直到運(yùn)行結(jié)束;
      [0019] 步驟二十二:粒子群優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)步驟,在粒子群優(yōu)化算法的基本原理上,進(jìn)一步 地搜索空間中的速度和位置,根據(jù)以下兩個(gè)公式確定:
      [0020] vt+i= ω vt+ciri(Pt-xt)+C2r2(Gt-xt)
      [0021] xt+i = xt+vt+i
      [0022] 其中:x表示粒子的位置;vx表示粒子的速度;ωχ表示慣性因子;C1、 C2X表示加速度 常數(shù);η、r2X表示[0,1 ]區(qū)間的隨機(jī)數(shù);PtX表示粒子迄今為止搜索到的最優(yōu)位置;GtX表示整 個(gè)粒子群迄今為止搜索到的最優(yōu)位置。
      [0023]優(yōu)選地,所述步驟一確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
      [0024]優(yōu)選地,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法,具體分為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定、遺 傳算法優(yōu)化和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)三個(gè)部分;其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定部分根據(jù)擬合函數(shù)輸 入輸出參數(shù)個(gè)數(shù)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),進(jìn)而確定遺傳算法個(gè)體長(zhǎng)度;遺傳算法優(yōu)化使用遺 傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,種群中的每個(gè)個(gè)體都包含了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)所有權(quán)值和閾 值,個(gè)體通過適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值,遺傳算法通過選擇、交叉和變異操作找到最優(yōu) 適應(yīng)值對(duì)應(yīng)個(gè)體;BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)用遺傳算法得到最優(yōu)個(gè)體對(duì)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和閾值賦值, 網(wǎng)絡(luò)經(jīng)訓(xùn)練后預(yù)測(cè)函數(shù)輸出。
      [0025] 本發(fā)明的積極進(jìn)步效果在于:本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)控驅(qū)動(dòng)設(shè)備參數(shù)自整定,數(shù)控系 統(tǒng)可及時(shí)獲取工件形位誤差信息,便于后續(xù)工藝參數(shù)調(diào)整。
      【附圖說明】
      [0026] 圖1為本發(fā)明智能車床控制方法的本文粒子群優(yōu)化算法的流程圖。
      [0027] 圖2為本發(fā)明智能車床控制方法的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法的流程圖。
      【具體實(shí)施方式】
      [0028] 下面結(jié)合附圖給出本發(fā)明較佳實(shí)施例,以詳細(xì)說明本發(fā)明的技術(shù)方案。
      [0029] 本發(fā)明智能車床控制方法主要包括如下步驟:
      [0030] 步驟一:在加工過程中,實(shí)時(shí)檢測(cè)主電機(jī)的電流與光柵尺返回的偏差值,有2輸入、 1輸出,即確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為2-5-1,以進(jìn)給速度a f的變化Δ af作為系統(tǒng)調(diào)整量,實(shí)現(xiàn) 加工過程的閉環(huán)反饋學(xué)習(xí)控制;
      [0031] 步驟二:在加工工件的過程中,以機(jī)床工件的振動(dòng)情況(即光柵尺波動(dòng)情況)為輸 入值,采用粒子群優(yōu)化算法(Particle Swarm Optimization,PS0)對(duì)伺服驅(qū)動(dòng)器參數(shù)進(jìn)行 整定,使系統(tǒng)運(yùn)行更穩(wěn)定。
      [0032] 所述步驟一包括下列步驟:
      [0033]建立金屬切除率公式和刀具壽命與切削要素的關(guān)系式,
      [0034]金屬切除率公式如下式(1):
      [0035] Qz = aeaPafzn......(1)
      [0036] 刀具壽命與切削要素的關(guān)系式如下式(2):
      [0038] 兩式中,Qz表示單位時(shí)間金屬切除率;T表示刀具壽命;
      [0039] ae表示側(cè)吃刀量;&[)表示切削深度;af表示每次進(jìn)給量;
      [0040] z表示刀具齒數(shù);η表示主軸轉(zhuǎn)速(r/min) ;d〇表示刀具直徑(mm);
      [0041] v表示切削速度;Cv表示與切削條件有關(guān)的系數(shù);
      [0042] kv表示修正系數(shù);qv、xv、yv、u v、pv、m表示相關(guān)指數(shù)參數(shù),xv<yv< 1。
      [0043] 由于機(jī)床在加工工件中,都會(huì)產(chǎn)生振動(dòng),不同的主軸轉(zhuǎn)速、進(jìn)給速度都會(huì)給加工工 件造成不同程度的影響,本專利通過光柵尺波動(dòng)偏差值,以粒子群優(yōu)化算法來控制伺服驅(qū) 動(dòng)系統(tǒng)參數(shù),主要修改其PID參數(shù)。
      [0044] PID控制器的優(yōu)化問題就是確定一組合適的參數(shù)心、1(1、1((1,使得指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)。本 專利采用的指標(biāo),定義為如下式(3):
      [0046] -般選取的數(shù)控機(jī)床被控對(duì)象為五階不穩(wěn)定系統(tǒng)。所述粒子群優(yōu)化算法包括以下 步驟:
      [0047]步驟二十一:優(yōu)化設(shè)計(jì)過程步驟,優(yōu)化過程如圖1所示:PS0產(chǎn)生粒子群,將該粒子 群中的粒子依次賦值給PID控制器的參數(shù)KP jhKd,然后運(yùn)行控制系統(tǒng)模型,經(jīng)光柵尺可以 檢測(cè),得到對(duì)應(yīng)的性能指標(biāo),再傳遞到PS0中,時(shí)刻修改PID參數(shù),直到運(yùn)行結(jié)束。
      [0048]步驟二十二:粒子群優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)步驟,在粒子群優(yōu)化算法的基本原理上,進(jìn)一步 地,搜索空間中的速度和位置,根據(jù)以下公式(4)和(5)確定:
      [0049] vt+i= ω vt+ciri(Pt-xt)+C2r2(Gt-xt)......(4)
      [0050] xt+i = xt+vt+i......(5)
      [00511 其中:x表示粒子的位置;vx表示粒子的速度;ωχ表示慣性因子;C1、C2X表示加速度 常數(shù);η、r2X表示[0,1 ]區(qū)間的隨機(jī)數(shù);PtX表示粒子迄今為止搜索到的最優(yōu)位置;GtX表示整 個(gè)粒子群迄今為止搜索到的最優(yōu)位置。
      [0052] PS0的流程如下:
      [0053] 步驟三十一:初始化粒子群,隨機(jī)產(chǎn)生所有粒子的速度和位置,并確定粒子的Pt和 Gt;
      [0054] 步驟三十二:對(duì)每個(gè)粒子,將其適應(yīng)值與該粒子所經(jīng)歷過的最優(yōu)位置Pt的適應(yīng)值 進(jìn)行比較,若較好,則將其作為當(dāng)前的Pt;
      [0055] 步驟三十三:對(duì)每個(gè)粒子,將其適應(yīng)值與該整個(gè)粒子群所經(jīng)歷過的最優(yōu)位置Gt的 適應(yīng)值進(jìn)行比較,若較好,則將其作為當(dāng)前的G t;
      [0056] 步驟三十四:按式(4)和式(5)更新粒子的速度和位置;
      [0057]步驟三十五:如果沒有滿足終止條件(本專利設(shè)置為加工結(jié)束,電機(jī)停止運(yùn)行),則 返回步驟三十二;否則,退出算法,得到最優(yōu)解。
      [0058]如圖2所示,所述步驟一確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法,具體分 為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定、遺傳算法優(yōu)化和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)3個(gè)部分。其中,BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu) 確定部分根據(jù)擬合函數(shù)輸入輸出參數(shù)個(gè)數(shù)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),進(jìn)而確定遺傳算法個(gè)體長(zhǎng) 度。遺傳算法優(yōu)化使用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和閾值,種群中的每個(gè)個(gè)體都包含 了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)所有權(quán)值和閾值,個(gè)體通過適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值,遺傳算法通過選擇、 交叉和變異操作找到最優(yōu)適應(yīng)值對(duì)應(yīng)個(gè)體。BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)用遺傳算法得到最優(yōu)個(gè)體對(duì)網(wǎng) 絡(luò)初始權(quán)值和閾值賦值,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)訓(xùn)練后預(yù)測(cè)函數(shù)輸出。
      [0059]在本發(fā)明中,由于有2個(gè)輸入?yún)?shù)、一個(gè)輸出參數(shù),所以設(shè)置的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)為 2-5-1,即輸入層有2個(gè)節(jié)點(diǎn),隱含層有5個(gè)節(jié)點(diǎn),輸出層有1個(gè)節(jié)點(diǎn),共有2 X 5+5 X 1 = 15個(gè) 權(quán)值,5+1 = 6個(gè)閾值,所以遺傳算法個(gè)體編碼長(zhǎng)度為16+5 = 21。
      [0060] 本發(fā)明為具有雙環(huán)優(yōu)化算法的智能控制方法:內(nèi)環(huán)為系統(tǒng)穩(wěn)定性控制,根據(jù)機(jī)床 在加工工件中,機(jī)床的振動(dòng)程度,光柵尺返回的波動(dòng)值,采用粒子群優(yōu)化算法優(yōu)化伺服放大 器里的參數(shù);外環(huán)為系統(tǒng)進(jìn)給補(bǔ)償控制,根據(jù)光柵尺返回值及電流值,用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺傳算法 調(diào)整進(jìn)給速度。本發(fā)明能夠?qū)崿F(xiàn)數(shù)控驅(qū)動(dòng)設(shè)備參數(shù)自整定,數(shù)控系統(tǒng)可及時(shí)獲取工件形位 誤差信息,便于后續(xù)工藝參數(shù)調(diào)整。
      [0061] 以上所述的具體實(shí)施例,對(duì)本發(fā)明的解決的技術(shù)問題、技術(shù)方案和有益效果進(jìn)行 了進(jìn)一步詳細(xì)說明,所應(yīng)理解的是,以上所述僅為本發(fā)明的具體實(shí)施例而已,并不用于限制 本發(fā)明,凡在本發(fā)明的精神和原則之內(nèi),所做的任何修改、等同替換、改進(jìn)等,均應(yīng)包含在本 發(fā)明的保護(hù)范圍之內(nèi)。
      【主權(quán)項(xiàng)】
      1. 一種智能車床控制方法,其特征在于,其包括W下步驟: 步驟一:在加工過程中,實(shí)時(shí)檢測(cè)主電機(jī)的電流與光柵尺返回的偏差值,W進(jìn)給速度af 的變化Δ af作為系統(tǒng)調(diào)整量,實(shí)現(xiàn)加工過程的閉環(huán)反饋學(xué)習(xí)控制; 步驟二:在加工工件的過程中,W機(jī)床工件的振動(dòng)情況為輸入值,采用粒子群優(yōu)化算法 對(duì)伺服驅(qū)動(dòng)器參數(shù)進(jìn)行整定,使系統(tǒng)運(yùn)行更穩(wěn)定。2. 如權(quán)利要求1所述的智能車床控制方法,其特征在于,所述步驟一包括下列步驟:建 立金屬切除率公式和刀具壽命與切削要素的關(guān)系式, 金屬切除率公式如下式:Qz = aeapafzn; 刀具壽命與切削要素的關(guān)系式如下式;兩式中,也表示單位時(shí)間金屬切除率;T表示刀具壽命; ae表不側(cè)吃刀量;ap表不切削深度;af表不每次進(jìn)給量; Z表示刀具齒數(shù);η表示主軸轉(zhuǎn)速(r/min) ;d〇表示刀具直徑(mm); V表示切削速度;Cv表示與切削條件有關(guān)的系數(shù); kv表示修正系數(shù);qv、xv、y V、Uv、pv、m表示相關(guān)指數(shù)參數(shù),y V < 1。3. 如權(quán)利要求1所述的智能車床控制方法,其特征在于,所述粒子群優(yōu)化算法包括W下 步驟: 步驟二十一:優(yōu)化設(shè)計(jì)過程步驟,粒子群優(yōu)化算法產(chǎn)生粒子群,將該粒子群中的粒子依 次賦值給PID控制器的參數(shù)咕、1(1、枯,然后運(yùn)行控制系統(tǒng)模型,經(jīng)光柵尺檢測(cè),得到對(duì)應(yīng)的性 能指標(biāo),再傳遞到粒子群優(yōu)化算法中,時(shí)刻修改PID參數(shù),直到運(yùn)行結(jié)束; 步驟二十二:粒子群優(yōu)化算法實(shí)現(xiàn)步驟,在粒子群優(yōu)化算法的基本原理上,進(jìn)一步地捜 索空間中的速度和位置,根據(jù)W下兩個(gè)公式確定: vt+i= ω ν?+α;Γ?(Ρι;-χι;)+(3?Γ2(6 廣 xt) Xt+l = Xt+Vt+l 其中:X表示粒子的位置;vx表示粒子的速度;ω X表示慣性因子;Cl、C2X表示加速度常 數(shù);r 1、nx表示[0,1 ]區(qū)間的隨機(jī)數(shù);Ptx表示粒子迄今為止捜索到的最優(yōu)位置;Gtx表示整個(gè) 粒子群迄今為止捜索到的最優(yōu)位置。4. 如權(quán)利要求1所述的智能車床控制方法,其特征在于,所述步驟一確定神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。5. 如權(quán)利要求4所述的智能車床控制方法,其特征在于,所述神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)遺 傳算法,具體分為BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定、遺傳算法優(yōu)化和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)Ξ個(gè)部分;其中, BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)確定部分根據(jù)擬合函數(shù)輸入輸出參數(shù)個(gè)數(shù)確定BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),進(jìn)而確定 遺傳算法個(gè)體長(zhǎng)度;遺傳算法優(yōu)化使用遺傳算法優(yōu)化BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)值和闊值,種群中的 每個(gè)個(gè)體都包含了一個(gè)網(wǎng)絡(luò)所有權(quán)值和闊值,個(gè)體通過適應(yīng)度函數(shù)計(jì)算個(gè)體適應(yīng)度值,遺 傳算法通過選擇、交叉和變異操作找到最優(yōu)適應(yīng)值對(duì)應(yīng)個(gè)體;B巧巾經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測(cè)用遺傳算法 得到最優(yōu)個(gè)體對(duì)網(wǎng)絡(luò)初始權(quán)值和闊值賦值,網(wǎng)絡(luò)經(jīng)訓(xùn)練后預(yù)測(cè)函數(shù)輸出。
      【文檔編號(hào)】G05B19/401GK106094722SQ201610567946
      【公開日】2016年11月9日
      【申請(qǐng)日】2016年7月18日
      【發(fā)明人】孫陽(yáng)陽(yáng), 韓曉新, 俞燁
      【申請(qǐng)人】江蘇理工學(xué)院
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