公开(公告)号：CN117275599A

公开(公告)日：2023-12-22

申请号：CN202310956599.5

申请日：2023-08-01

Applicant: 中南大学 ,  中国航发南方工业有限公司

Inventor： 刘锋 ,  谭黎明 ,  马鑫 ,  董学成 ,  黄岚 ,  刘咏 ,  闫彬 ,  俞泽丰 ,  游银根 ,  李千一

IPC: G16C20/20 ,  G16C20/70 ,  G16C60/00 ,  G06F30/27 ,  G06F111/08 ,  G06F119/08 ,  G06F119/04 ,  G06F111/06

Abstract: 本发明公开了一种高温合金成分及工艺设计方法，包括如下步骤：收集某牌号高温合金手册、实验、文献的数据，构建数据库；利用机器学习算法构建对应性能预测模型，利用贝叶斯优化技术，以所需优化的合金成分范围为搜索范围，以综合性能指标作为优化目标，实现合金成分优化以获得优异的综合性能，通过机器学习算法，实现小样本数据综合性能的工艺优化，利用优化后的合金成分、工艺铸造合金，对优化的综合性能进行验证。本申请通过收集数据作为训练集对模型进行训练，分析合金成分以及加工工艺对组织结构性能的影响规律，对优化合金的成分及工艺进行设计，降低人力物力等成本，减少铸造镍基高温合金的研发周期。

公开(公告)号：CN116727685A

公开(公告)日：2023-09-12

申请号：CN202310674290.7

申请日：2023-06-08

Applicant: 中南大学

Inventor： 刘锋 ,  谭黎明 ,  黄岚 ,  董珩 ,  刘咏 ,  董学成

IPC: B22F10/28 ,  B22F5/00 ,  B22F10/85 ,  B22F10/366 ,  C22C19/05 ,  B33Y10/00 ,  B33Y50/02 ,  B33Y80/00

Abstract: 本发明公开了一种高温合金整体叶盘增材制造方法，以电子束束流和扫描速度为变量，其他工艺参数固定，打印制备若干合金样品，并测定其相对密度；通过机器学习方法，以相对密度为输出，建立相对密度的机器学习预测模型；通过机器学习模型预测相对密度，建立起对应合金的优化工艺窗口；通过合金的优化工艺窗口，以增材制造合金较致密为原则，确定扫描速度以及电子束流变量范围；在选定范围内选择扫描速度以及电子束流大小，改变扫描间距，打印制备若干合金试样；通过对各个合金试样进行表征确定晶粒组织，通过晶粒组织进行分析，获得整体叶盘最优工艺参数，之后利用最优工艺参数进行整体叶盘打印，制备得到组织及性能符合要求的整体叶盘。

公开(公告)号：CN116049677A

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310141215.4

申请日：2023-02-21

Applicant: 中南大学 ,  中国航发四川燃气涡轮研究院 ,  华中农业大学

Inventor： 刘锋 ,  董学成 ,  刘巧沐 ,  黄岚 ,  谭黎明 ,  刘咏 ,  李伟夫

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06N3/048 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明提供了一种铸造镍基高温合金数据库的建立方法，针对铸造镍基高温合金数据样本存在标签缺失的问题，本文提出了改进方法，重新定义了深度神经网络模型的损失函数。在计算损失时，没有计算缺失标签的平方损失，即加上掩码，对标签缺失的数据令掩码为0。本申请对有效样本数构建神经网络模型进行建模拟合、预测，利用构建的模型预测缺失预测，将缺失数据补足，最后利用全部数据构建数据库，避免了简单地放弃不完整样本，仅仅使用无缺失值的样本来进行学习导致数据信息的极大浪费。通过决定系数的计算，本方法补充的数据是准确的。