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公开(公告)号：CN116468850A
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202310335552.7
申请日：2023-03-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种铸件虚拟射线探伤图像生成方法、装置及电子设备，本发明根据射线源、铸件、成像板三者相对位置与角度关系模拟X射线拍片的过程，可获取铸件关键部位的虚拟射线探伤图像，建立了铸件世界三维坐标到投影二维坐标之间的转换关系，可依据探伤图片缺陷的二维坐标确定铸件中缺陷的三维坐标，依据提取的探伤厚度信息以及探伤距离生成虚拟探伤图像。本发明生成的虚拟探伤图像可供精铸件内部缺陷检测的深度学习模型进行训练，在射线点光源成像基础上利用点云提取探伤厚度信息，只需要计算射线穿过的点云之间的距离，理论上来说只要点云足够密集，就可以在任何角度下正确提取探伤厚度信息，虚拟探伤图像生成的精度较高。
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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：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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Patent Agency Ranking
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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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：CN116822341A
公开(公告)日：2023-09-29
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：CN116805305A
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202310697437.4
申请日：2023-06-12
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供一种探伤图像缺陷的处理方法、系统及电子设备，包括：确定图像内的缺陷种类和位置；缺陷包括第一类缺陷和第二类缺陷，第一类缺陷为尺寸跨度未超出阈值且密集出现的缺陷，第二类缺陷为尺寸跨度超出阈值的缺陷；针对第一类缺陷内的任意一种缺陷，将密集的缺陷进行合并；针对第二类缺陷内的任意一种缺陷，将被重复标记或者分段标记的缺陷进行合并。本发明分别设计了不同的缺陷合并方式，将密集出现的缺陷或者被重复和分段识别的缺陷进行合并。此外，本发明设计了缺陷扩充的方式，以避免缺陷检测不完整，减少缺陷区域漏检的情况。本发明通过设计不同的缺陷合并和缺陷扩充，提高了缺陷检测的精度，实现了缺陷的精准识别。
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公开(公告)号：CN116204998A
公开(公告)日：2023-06-02
申请号：CN202310027291.2
申请日：2023-01-09
Applicant: 华中科技大学 , 中国工程物理研究院材料研究所
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F119/04 , G06F119/18
Abstract: 本发明涉及SLM成形领域，具体涉及一种SLM成形性能预测与工艺参数优化方法及系统。S1.设计多步正交实验获取SLM成形件的工艺参数与性能；S2.随机划分数据集；S3.分别构建高斯过程回归模型与多元逐步回归模型，高斯过程回归模型通过常数均值函数与有理二次协方差函数构建，并采用分块二分策略调整超参数；S4.采用MAE、RMSE、R2三指标评估S2中的两个模型；S5.构建高斯过程回归‑多元逐步回归预测模型，实现由SLM工艺参数准确预测成形件性能；S6.取S5构建的预测模型作为适应度函数，通过教与学算法寻优获取推荐工艺参数；S7.分步筛选并验证推荐工艺参数。本发明不仅能根据SLM工艺参数准确预测性能，而且能高效地给出推荐工艺参数。
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