基于迁移学习算法的材料流动应力预测方法及系统

    公开(公告)号:CN114974465A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202110204863.0

    申请日:2021-02-23

    Inventor: 陈恬 董湘怀

    Abstract: 一种基于迁移学习算法的材料流动应力预测方法及系统,将辅助训练数据和目标训练数据合并生成模型训练集后,使用改进的两阶段TrAdaBoost.R2算法在模型训练集上进行流动应力预测模型训练,通过交叉验证得到在目标训练数据上回归误差最小的模型,调整算法超参数直到得到最优模型,将最优模型对材料流动应力曲线进行预测,将得到的应力‑应变预测曲线用于材料的数值模拟。本发明仅需要对此批次金属进行少量力学实验,并将迁移学习算法应用于当前实验数据和已知数据集上进行训练,就可以得到此批次金属在数据集中包含的温度和应变速率范围内的较为准确的流动应力预测结果。

    电辅助微落料拉深复合装置及工艺

    公开(公告)号:CN113953381A

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202010703949.3

    申请日:2020-07-21

    Inventor: 董湘怀 陈恬

    Abstract: 一种电辅助微落料拉深复合装置及工艺,该装置包括:从上而下依次设置的上绝缘板、导线固定板、凸凹模固定板、弹性元件、压料板、下模板、导线固定板、下绝缘板,其中:压料板中间凸出部分与下模板中间凹槽配合,凸凹模竖直设置于凸凹模固定板、弹性元件和压料板中,拉深凸模和落料凹模互相绝缘且设置于下模板内并正对凸凹模,凸凹模和拉深凸模分别通过导线接收电流以进行热成型处理。本发明有效地利用了电流的焦耳热效应及电致塑性效应,提高了金属的塑性,改善了成形质量。

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