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公开(公告)号：CN116713489A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310451461.X
申请日：2023-04-25
Applicant: 南京林业大学 , 南京辉锐光电科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种水下增材制造的在线监测平台及自适应制造方法，所述监测平台包括安装在基底上的用于将激光头密封起来的水下密封罩，水下密封罩里面安装有内空心轴电机和外空心轴电机，其中内空心轴电机安装在激光头上方，其内圈与激光头固定连接，外圈上安装激光分束镜；外空心轴电机的外圈与水下密封罩内圈下端小孔外壁形成轴向同心配合，外空心轴电机的内圈上安装侧方监测CCD、线激光发生器、线激光监测CCD、温度传感器、高精度光谱仪，线激光发生器；所述基底的背面安装有超声探测仪。本发明考虑到水下增材制造的相关问题，具有监测结构稳定、监测过程灵活、计算速度快、结果具有实时性且准确等特点，实现了水下增材过程在线监测。
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公开(公告)号：CN116493611A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310451464.3
申请日：2023-04-25
Applicant: 南京林业大学 , 南京辉锐光电科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种惰性气体下的激光增材制造在线监测平台，包括安装在激光头上的密封装置和双目在线监测平台，双目在线监测平台包括两套完全相同的在线监测平台分别安装在激光头的正面和侧面，密封装置与激光头通过螺栓连接，将激光头以及所述的双目在线监测平台包裹在一个密封空间里；本发明可以有效地避免活泼金属在激光增材制造过程中的氧化问题，从而保证了零件的力学性能。同时对激光增材制造过程中的熔池进行两个方向的实时监测。
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公开(公告)号：CN116713489B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202310451461.X
申请日：2023-04-25
Applicant: 南京林业大学 , 南京辉锐光电科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种水下增材制造的在线监测平台及自适应制造方法，所述监测平台包括安装在基底上的用于将激光头密封起来的水下密封罩，水下密封罩里面安装有内空心轴电机和外空心轴电机，其中内空心轴电机安装在激光头上方，其内圈与激光头固定连接，外圈上安装激光分束镜；外空心轴电机的外圈与水下密封罩内圈下端小孔外壁形成轴向同心配合，外空心轴电机的内圈上安装侧方监测CCD、线激光发生器、线激光监测CCD、温度传感器、高精度光谱仪，线激光发生器；所述基底的背面安装有超声探测仪。本发明考虑到水下增材制造的相关问题，具有监测结构稳定、监测过程灵活、计算速度快、结果具有实时性且准确等特点，实现了水下增材过程在线监测。
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公开(公告)号：CN116070484A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310046440.X
申请日：2023-01-31
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06N3/08 , G06T17/00 , G06N3/0464 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的在线实时预测构件状态的方法，本发明首先采集不同工艺参数下熔池以及沉积层的尺寸形貌，并计算出材料从熔融态收缩至凝固状态产生的收缩量；再将采集到熔池和沉积层尺寸形貌、沉积层收缩量、工艺参数作为输入量，在有限元仿真中计算出制造中各点的应力值，并将这些参数作多信息特征融合处理后，输出制造过程中构件的实时应力值；通过大量的实验样本，得到其制造过程中实时应力曲线图和构件形貌图并一一对应，将样本分类为正常、变形、预裂和开裂四种状态，通过卷积神经网络训练，输出构件在制造过程中是何种状态。该方法可获得构建的应力和状态，有效解决制造过程出现变形、裂纹等缺陷以便及时调整和优化工艺参数。
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公开(公告)号：CN119510451A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411675309.0
申请日：2024-11-21
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01N23/04 , G01N23/083 , G01N23/18 , G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种高能X射线在线监测装置，旨在通过多角度X射线图像采集和神经网络的自动参数调整，实现对沉积过程的实时监控和图像质量优化。该方法包括在激光头的四个角安装高能X射线设备及高分辨率探测器，能够从多个视角实时捕捉沉积层的表面和内部结构变化。系统通过神经网络分析图像质量，自动调整X射线设备的曝光时间、光强及成像角度，确保获取的图像具备较高的对比度、信噪比及结构相似性。最终，通过多角度图像的三维重建，系统能够实时呈现沉积层的几何形貌，为工艺优化提供数据支持。该方案还提出一种结合ResNet和VGG的双分支卷积神经网络架构，用于提高X射线图像的质量评估。该方法大大提高了激光金属沉积工艺的质量控制精度与效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119114978A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411234772.1
申请日：2024-09-04
Applicant: 南京林业大学
IPC: B22F10/80 , G01B11/24 , G01B17/06 , G06T7/70 , G06T7/90 , G06T5/90 , G06T5/60 , G06N7/01 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/18 , G06T5/50 , B22F12/90 , B22F10/25 , B33Y50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像智能重建的增材制造沉积层形貌测量装置及方法，采集熔池区域图像和振动数据；将采集的熔池区域图像和振动数据输入深度自编码器进行处理，通过深度自编码器生成重建图像；并使用PSNR和SSIM评估重建图像的质量和稳定性；如果图像质量未达到预设标准，系统将计算出改善图像质量所需的最佳照明角度和摄像头位置；通过空心轴电机调整LED灯光和摄像头的角度和位置，确保光路均匀覆盖熔池表面，并捕捉到所有可能的光照暗区；如果图像质量达到预设标准，输出重建图像。本发明通过结合改进的监测设备和深度学习技术，有效地解决了激光增材制造过程中沉积层形貌测试面临的挑战，提高了测试质量和可靠性。
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公开(公告)号：CN119114973A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411234829.8
申请日：2024-09-04
Applicant: 南京林业大学
IPC: B22F10/30 , B22F10/368 , B22F10/38 , B22F10/85 , B22F12/90 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y50/02 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F113/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种大型构件增材制造过程的数字孪生及应力预测方法和装置，通过可滑动式线激光头按时间序列进行扫描得到时间序列图像，构建与之对应的三维实时模型和得到熔池形成到冷却凝固过程中的表面位移差；将其作为表面位移载荷输入加载到三维实时模型中进行数值模拟，通过数值模拟获取温度场、应力场，并将红外热像仪测得的温度、应力传感器测得的应力与数值模拟得温度、应力对比，将得到的数据输入三维实时模型，形成实时熔池和沉积层的数字孪生体。本发明可以很好地减少模拟时间，提高打印过程数值模拟的效率，同时能够对大型构件打印过程产生的变形、裂纹进行有效监测和预测。
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公开(公告)号：CN116493611B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202310451464.3
申请日：2023-04-25
Applicant: 南京林业大学 , 南京辉锐光电科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种惰性气体下的激光增材制造在线监测平台，包括安装在激光头上的密封装置和双目在线监测平台，双目在线监测平台包括两套完全相同的在线监测平台分别安装在激光头的正面和侧面，密封装置与激光头通过螺栓连接，将激光头以及所述的双目在线监测平台包裹在一个密封空间里；本发明可以有效地避免活泼金属在激光增材制造过程中的氧化问题，从而保证了零件的力学性能。同时对激光增材制造过程中的熔池进行两个方向的实时监测。
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公开(公告)号：CN116070484B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202310046440.X
申请日：2023-01-31
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06N3/08 , G06T17/00 , G06N3/0464 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的在线实时预测构件状态的方法，本发明首先采集不同工艺参数下熔池以及沉积层的尺寸形貌，并计算出材料从熔融态收缩至凝固状态产生的收缩量；再将采集到熔池和沉积层尺寸形貌、沉积层收缩量、工艺参数作为输入量，在有限元仿真中计算出制造中各点的应力值，并将这些参数作多信息特征融合处理后，输出制造过程中构件的实时应力值；通过大量的实验样本，得到其制造过程中实时应力曲线图和构件形貌图并一一对应，将样本分类为正常、变形、预裂和开裂四种状态，通过卷积神经网络训练，输出构件在制造过程中是何种状态。该方法可获得构建的应力和状态，有效解决制造过程出现变形、裂纹等缺陷以便及时调整和优化工艺参数。
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公开(公告)号：CN119457444A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411675308.6
申请日：2024-11-21
Applicant: 南京林业大学
IPC: B23K26/342 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , G01N23/02
Abstract: 本发明涉及一种基于高能射线在线监测的大型海工装备焊接双束激光强化装置及方法，所述装置包括激光焊接装置、双束激光冲击强化装置、X射线检测系统、工作台和上位机，激光焊接装置位于工作台的右上方、双束激光冲击装置位于工作台的左上方、X射线检测系统位于工作台侧面,该方案可以在对材料进行激光沉积的同时对材料的熔融区域进行双束激光的激光冲击强化处理，这种装置能够使材料在凝固过程中经历更强的塑性变形，从而更有效地细化熔覆层的晶粒结构，更好地调整材料内部的应力分布，减少残余应力的积累，同时，借助高能X射线检测系统，在焊接过程中实时监测冲击波在熔融区域的耦合情况，通过建立深度学习模型分割波形，利用X射线捕捉到的图像建立数据集优化工艺参数。
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