公开(公告)号：CN118014990B

公开(公告)日：2024-07-23

申请号：CN202410404220.4

申请日：2024-04-07

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 杨彪 ,  檀财旺 ,  刘福运 ,  陈波 ,  宋晓国 ,  陈国庆

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06T7/50

Abstract: 本发明涉及激光加工、表面除垢领域，尤其涉及一种基于深度学习的激光作用深度控制方法。通过激光加工除垢试验采集激光加工过程中的激光羽辉图片及激光加工参数；基于采集到的激光羽辉图片，预设卷积神经网络，学习激光羽辉图片和激光作用深度之间的对应关系，训练得到激光作用深度识别模型；基于采集到的激光加工参数，预设BP神经网络，学习激光加工参数和激光作用深度之间的对应关系，训练得到激光作用深度预测模型；设定目标作用深度，以当前时刻的激光作用深度和未来时刻的激光作用深度作为信息量，激光加工参数作为控制量，实际激光作用深度作为被控制量，建立激光作用深度控制系统，有效解决了现有控制系统响应速度慢、超调量大等问题。

公开(公告)号：CN103192195B

公开(公告)日：2015-11-11

申请号：CN201310145941.X

申请日：2013-04-25

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 王廷 ,  张秉刚 ,  冯吉才 ,  陈国庆 ,  张艳桥

IPC: B23K35/24 ,  B23K15/06 ,  B22F3/14 ,  B23K103/24

Abstract: 本发明涉及异种难焊材料熔化焊领域，具体地说是一种钛合金与不锈钢电子束焊接填充材料，其特征在于钛合金板和不锈钢板之间的电子束焊接填充材料包括钒层和铜铬合金层，所述铜铬合金层中各元素的原料配比按质量百分比是由铬粉30-50%，镍粉2-5%，钛粉3-7%和余量的铜粉组成，通过改变填充材料的成分，可有效的将Ti、Fe元素隔离开来而避免焊缝中形成脆性金属间化合物，从而具有焊缝致密度高、脆性小、无气孔及裂纹等优点。

公开(公告)号：CN103192195A

公开(公告)日：2013-07-10

申请号：CN201310145941.X

申请日：2013-04-25

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 王廷 ,  张秉刚 ,  冯吉才 ,  陈国庆 ,  张艳桥

IPC: B23K35/24 ,  B23K15/06 ,  B22F3/14 ,  B23K103/24

Abstract: 本发明涉及异种难焊材料熔化焊领域，具体地说是一种钛合金与不锈钢电子束焊接填充材料，其特征在于钛合金板和不锈钢板之间的电子束焊接填充材料包括钒层和铜铬合金层，所述铜铬合金层中各元素的原料配比按质量百分比是由铬粉30-50%，镍粉2-5%，钛粉3-7%和余量的铜粉组成，通过改变填充材料的成分，可有效的将Ti、Fe元素隔离开来而避免焊缝中形成脆性金属间化合物，从而具有焊缝致密度高、脆性小、无气孔及裂纹等优点。

公开(公告)号：CN118014990A

公开(公告)日：2024-05-10

申请号：CN202410404220.4

申请日：2024-04-07

Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)

Inventor： 杨彪 ,  檀财旺 ,  刘福运 ,  陈波 ,  宋晓国 ,  陈国庆

IPC: G06T7/00 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06T7/50

Abstract: 本发明涉及激光加工、表面除垢领域，尤其涉及一种基于深度学习的激光作用深度控制方法。通过激光加工除垢试验采集激光加工过程中的激光羽辉图片及激光加工参数；基于采集到的激光羽辉图片，预设卷积神经网络，学习激光羽辉图片和激光作用深度之间的对应关系，训练得到激光作用深度识别模型；基于采集到的激光加工参数，预设BP神经网络，学习激光加工参数和激光作用深度之间的对应关系，训练得到激光作用深度预测模型；设定目标作用深度，以当前时刻的激光作用深度和未来时刻的激光作用深度作为信息量，激光加工参数作为控制量，实际激光作用深度作为被控制量，建立激光作用深度控制系统，有效解决了现有控制系统响应速度慢、超调量大等问题。