公开(公告)号：CN109165469A

公开(公告)日：2019-01-08

申请号：CN201811126896.2

申请日：2018-09-26

Applicant: 东北大学

Inventor： 孟红记 ,  邢可

IPC: G06F17/50

Abstract: 本发明提供一种方坯连铸结晶器电磁搅拌参数模拟设定及优化方法，包括以下步骤：通过高斯计对待检测的方坯连铸结晶器内部实时采集，获得实际的磁感应强度在所述结晶器内空间分布及其强度，按设定的搅拌器线圈电流和频率测量每组电流和频率下的磁感应强度的分布及磁感应强度的大小；通过有限元分析软件ANSYS建立磁场模型；获得磁场模型并进行优化；获得流场模型并进行优化,获得优化后的磁场模型及流场模型。本发明可以为实际连铸生产设定电磁搅拌器的电流和频率，根据仿真结果进行调整至最佳电流和频率从而对参数进行优化，达到明显减少铸坯表面和皮下夹杂物及气泡，扩大等轴晶率，改善芯部质量，提高组织致密性和均匀性并减少漏钢几率。

公开(公告)号：CN108710863A

公开(公告)日：2018-10-26

申请号：CN201810508877.X

申请日：2018-05-24

Applicant: 东北大学

Inventor： 徐博 ,  黄伟 ,  王骞翰 ,  邢可 ,  熊新立

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/34 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04

CPC classification number: G06K9/00637 ,  G06K9/342 ,  G06K9/6256 ,  G06N3/0454

Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的无人机航拍场景语义分割方法及系统。本发明包括：S1、无人机的摄像机进行图像采集并将采集的原始图像数据利用无线传输发送给地面设备，所述地面设备对采集的原始图像数据进行保存；S2、通过深度学习框架训练分割网络模型，其主要包括，深度学习框架通过采集到的原始样本图片训练卷积神经网络，将针对小目标检测的改进网络与传统VGG网络相结合得到最终的分割网络模型；S3、将采集的原始图像输入到分割网络模型中进行分割操作；S4、在分割完毕后实时将分割结果以图片的形式进行保存。本发明通过对样本数据的处理，利用深度学习方法训练分割模型，针对无人机实时航拍数据进行语义分割，实现航拍图像的像素级标注。

公开(公告)号：CN109165469B

公开(公告)日：2022-12-06

申请号：CN201811126896.2

申请日：2018-09-26

Applicant: 东北大学

Inventor： 孟红记 ,  邢可

IPC: G06F30/23 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供一种方坯连铸结晶器电磁搅拌参数模拟设定及优化方法，包括以下步骤：通过高斯计对待检测的方坯连铸结晶器内部实时采集，获得实际的磁感应强度在所述结晶器内空间分布及其强度，按设定的搅拌器线圈电流和频率测量每组电流和频率下的磁感应强度的分布及磁感应强度的大小；通过有限元分析软件ANSYS建立磁场模型；获得磁场模型并进行优化；获得流场模型并进行优化,获得优化后的磁场模型及流场模型。本发明可以为实际连铸生产设定电磁搅拌器的电流和频率，根据仿真结果进行调整至最佳电流和频率从而对参数进行优化，达到明显减少铸坯表面和皮下夹杂物及气泡，扩大等轴晶率，改善芯部质量，提高组织致密性和均匀性并减少漏钢几率。