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公开(公告)号：CN117009568A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310697470.7
申请日：2023-06-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/583 , G06F18/22 , G06F18/25 , G06T17/20 , G06N3/006
Abstract: 本发明提供了一种基于相似工艺复用的铸件工艺设计方法及系统，包括：获取目标铸件三维模型，并对其进行三角形面片化且姿态归一化处理；基于目标铸件三维模型的形状特征的特征向量与模型库中各铸件三维模型的形状特征的特征向量的相似度，三维模型的领域知识的特征向量与各铸件三维模型的领域知识的特征向量的相似度，以及各特征向量的相似度的权重系数，确定目标铸件三维模型与各铸件三维模型的相似度；对各铸件三维模型进行排序，以选取相似度大的前k个铸件三维模型作为相似铸件三维模型；基于相似铸件三维模型的工艺路线，确定目标铸件的工艺路线。本发明显著提高了检索准度、检索效率和工艺复用效果，能够满足复杂铸件研制周期短的需求。
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公开(公告)号：CN115857344A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211501401.6
申请日：2022-11-28
Applicant: 华中科技大学 , 西安航天发动机有限公司
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种基于统计分析的选区激光熔化工艺参数优化方法，属于增材制造领域，更具体地，该方法包括如下步骤：利用选区激光熔化工艺制备样品并对其进行性能测试，以获得不同工艺参数对应性能的实验数据；基于实验数据建立不同性能的多项式回归模型；分别利用逐步回归分析法对各个性能的多项式回归模型进行优化，并通过一维搜索法调整逐步回归分析法中的阈值，以获得不同性能的预测模型，并利用其对工艺参数进行优化。本发明提供了一种快速准确的SLM产品性能预测方法，实现了SLM制造的目标性能产品工艺参数的快速优化，可以快速、高效、低成本地探寻SLM最优工艺参数区间，有效降低废品率、提高成形件质量、提高生产效率。
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公开(公告)号：CN114953704A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210590230.2
申请日：2022-05-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: B32B37/24 , B32B38/00 , B32B37/00 , B32B41/00 , B29C64/153 , B29C64/205 , B29C64/20 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y50/02 , B22F10/28 , B22F12/55 , B22F12/60 , B28B1/00
Abstract: 本发明公开了一种用于复合增材制造的增强相颗粒位置控制系统及方法，所述控制系统包括多孔吸头、导气管、传动系统、第一气动控制系统及第二气动控制系统；所述多孔吸头与导气管连接，包括腔体及多个微孔。通过多孔吸头的微孔形状、位置设计实现增强相颗粒的精细植入，能够实现增强相在基体中位置的精准控制，可以最大限度的调控复合材料的力学性能与物理性能，从而通过精细植入制得具有增强相位置精准控制的复合材料，实现物理与力学性能优异的用于航空航天、军事装备、核工程等领域的部件制造。
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公开(公告)号：CN116822341B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310695758.0
申请日：2023-06-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06T17/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于三维铸件模型特征提取的缺陷预测方法及系统，属于铸造产品质量预测领域，方法包括：采用预设规格的包容体作为铸型将三维待测铸件包裹，构建三维待测铸件模型，并对三维待测铸件模型进行网格剖分，获取三维待测铸件数组；将三维待测铸件数组输入至训练好的3D‑DCAE模型中，经过三维卷积层和池化层，获取四个三维形貌矩阵；将三维形貌矩阵中每个元素离中心点元素之间的距离与元素值相乘后求和，获取各三维形貌矩阵对应的矩阵特征值；将金属液浇注温度、浇注速度和金属液中的工艺参数与三维形貌矩阵对应的矩阵特征值作为缺陷预测神经网络的输入，引入代价敏感学习进行缺陷预测。本发明解决了预测模型泛化能力弱问题。
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公开(公告)号：CN116822342A
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202310700353.1
申请日：2023-06-13
Applicant: 华中科技大学 , 中国核动力研究设计院
Abstract: 本发明属于激光切割相关技术领域，并公开了一种锆合金激光切割的工艺识别与性能预测方法，包括：采集切割样品在多种工艺参数下的切割面图像，并从中提取特征参数L、H和θ；对切割样品进行粗糙度检测并划分粗糙度等级；构建用于工艺参数检校和粗糙度等级预测的数据集；采用DBSCAN密度聚类算法，构建包含工艺参数检校和粗糙度等级预测的关系模型；输入待测样品特征参数，利用关系模型对工艺参数和粗糙度等级进行预测，并依据预测结果判断待测样品工艺参数是否偏离设定值。通过本发明，能够以快捷、高精准度的方式完成锆合金激光切割的工艺参数检校与粗糙度等级预测，实现对整个激光切割过程中工艺波动的有效防控，同时对成品切割异常实现有效追溯。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114953704B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210590230.2
申请日：2022-05-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: B32B37/24 , B32B38/00 , B32B37/00 , B32B41/00 , B29C64/153 , B29C64/205 , B29C64/20 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y50/02 , B22F10/28 , B22F12/55 , B22F12/60 , B28B1/00
Abstract: 本发明公开了一种用于复合增材制造的增强相颗粒位置控制系统及方法，所述控制系统包括多孔吸头、导气管、传动系统、第一气动控制系统及第二气动控制系统；所述多孔吸头与导气管连接，包括腔体及多个微孔。通过多孔吸头的微孔形状、位置设计实现增强相颗粒的精细植入，能够实现增强相在基体中位置的精准控制，可以最大限度的调控复合材料的力学性能与物理性能，从而通过精细植入制得具有增强相位置精准控制的复合材料，实现物理与力学性能优异的用于航空航天、军事装备、核工程等领域的部件制造。
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公开(公告)号：CN115600492A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211181738.3
申请日：2022-09-27
Applicant: 华中科技大学(CN) , 中国核动力研究设计院(CN)
Abstract: 本发明提供一种激光切割工艺设计方法及系统，包括：确定训练好的神经网络模型；其包括：BP隐层和ELM隐层；确定激光切割产品的目标粗糙度，并利用教与学算法根据所述目标粗糙度初步设计多组工艺参数；将初步设计的各组工艺参数输入到训练好的神经网络模型，分别预测按照所述各组工艺参数切割得到产品的上下表面粗糙度；结合目标粗糙度和各组工艺参数预测得到的粗糙度，利用模糊优选法从初步设计的多组工艺参数选取一组最优的工艺参数，以便基于教与学算法再次为所述目标粗糙度设计对应的工艺参数，并循环执行上述粗糙度预测、目标函数选取以及再次设计工艺参数的过程，直至预测的上下表面粗糙度达到目标粗糙度。本发明提高了激光切割件的质量。
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公开(公告)号：CN114799208A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210452404.9
申请日：2022-04-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: B22F10/28 , B22F12/30 , B22F10/366 , B22F10/364 , B22F10/38 , B33Y10/00 , B33Y30/00
Abstract: 本发明涉及材料技术领域，具体地涉及一种快速制备高通量复合材料的选区激光熔化成型方法，在成型平台上安装阵列孔槽结构，阵列孔槽结构包括底模与框模构成一具有工作腔模的阵列体；阵列孔槽结构嵌置于成型区的成型平台基板内，再将配置好的金属粉末分别加入阵列孔槽结构中，将粉末表面调整至激光聚焦平面；通过对阵列实体的设定，将阵列实体的三维形状转化成二维平面结构，以映射至阵列孔槽结构内的粉末处。本发明的选区激光熔化成型方法相较于现有高通量SLM成型设备而言，成分更加灵活，单次成型的成分种类众多。未对设备整体进行任何改造，便能实现SLM高通量样品的制备，为SLM高通量成分设计与成型提供了实验支持。
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公开(公告)号：CN115237878A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202210745667.9
申请日：2022-06-28
Applicant: 华中科技大学 , 西安航天发动机有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于增材制造的工艺数据库构建方法及介质，属于增材制造领域，方法包括：S1，实验获取不同工艺参数下增材制造得到的产品的工艺数据，以构建初始工艺数据库；S2，优化训练预置的神经网络模型；S3，当获取到用户的目标工艺数据，且当前的工艺数据库中不存在与其相匹配的案例时，执行S4‑S5；S4，利用粒子群算法生成目标工艺参数并输入神经网络模型，以得到相应的性能数据估计值，并根据性能数据估计值调整粒子群算法中的粒子位置；S5，重复执行S4，直至得到的性能数据估计值大于目标性能数据，或者达到设定重复次数。对SLM工艺向标准化、稳定化、批量化生产转型具有重要意义。
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公开(公告)号：CN119913410A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202510052628.4
申请日：2025-01-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: C22C30/00 , C22C1/05 , B22F10/28 , B22F10/64 , C22F1/02 , B22F9/04 , B33Y10/00 , B33Y40/20 , B33Y70/10
Abstract: 本发明提出了一种Co‑Cr‑Fe‑Ni系ODS高熵合金及其制备方法和应用，属于金属基复合材料技术领域。所述Co‑Cr‑Fe‑Ni系ODS高熵合金经由Co‑Cr‑Fe‑Ni高熵预合金粉、Fe‑Y粉和TiO2粉组成的混合原料粉末通过SLM成形得到；所述原料中，Fe‑Y粉的配比为0.7～2.0wt.％，TiO2粉的配比为0.8～2.4wt.％，Co‑Cr‑Fe‑Ni高熵预合金粉的配比为95.6～98.5wt.％。本发明使用高熵预合金粉以及含Y预合金粉的增材制造，更快速、更高效地制备出了具有较理想微观组织的ODS高熵合金，有望在金属基复合材料领域特别是ODS合金领域取得广泛应用。
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