公开(公告)号：CN116776675B

公开(公告)日：2024-11-26

申请号：CN202310663216.5

申请日：2023-06-06

Applicant: 燕山大学

Inventor： 王玉辉 ,  赵金福 ,  徐明哲 ,  陈雨 ,  宋铭达 ,  马怡杰 ,  赵腾祥 ,  孔玲 ,  车海军

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06Q50/04 ,  G06F111/10 ,  G06F119/08 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的产品塑性加工前转运阶段温度预测的方法，属于热处理技术领域，包括以下步骤：步骤10、建立关于热处理工件的有限元模型；步骤20、利用训练数据训练温度预测模型和验证温度预测模型；步骤30、建立数字孪生系统；步骤40、通过训练好的温度预测模型预测转运装置到达加工位置时的热处理工件的温度。本发明基于热力学原理建立有限元模型并通过与实测数据对比进行优化模型，将有限元仿真的得到的环境温度、时刻与产品最小温度作为训练数据，通过机器学习（包含但不限于神经网络）建立预测模型，将预测模型与软硬件结合建立数字孪生系统，能够实时预测产品塑性加工前转运阶段的温度并对转运行为做出智能决策。

公开(公告)号：CN118798044A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410929492.6

申请日：2024-07-11

Applicant: 燕山大学

Inventor： 王玉辉 ,  陈雨 ,  赵金福 ,  赵腾祥 ,  薛欣 ,  宋铭达 ,  孔玲

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06F30/17 ,  G06F119/08 ,  G06F119/14 ,  G06F111/10

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的在线预测锻件温度的方法，属于锻造技术领域，包括以下步骤：步骤a、建立基于机器学习的锻件温度预测模型；步骤b、将锻造参数数据作为输入参数输入锻件温度预测模型，获得锻件在锻造过程的实时预测温度。本发明基于弹塑性力学以及传热学原理建立有限元模型并通过与实测数据对比进行优化模型，将有限元仿真模型得到的仿真温度值以及锻造时间、锻造速度、接触换热系数和环境温度参数作为训练数据，通过机器学习（包含但不限于神经网络）进行拟合建立预测模型，能够在线预测锻件在锻造过程中的温度变化，从而将温度值实时反馈给锻件操作员，提升锻造过程的智能化程度，降低能耗的消耗，提升生产效率。

公开(公告)号：CN116776675A

公开(公告)日：2023-09-19

申请号：CN202310663216.5

申请日：2023-06-06

Applicant: 燕山大学

Inventor： 王玉辉 ,  赵金福 ,  徐明哲 ,  陈雨 ,  宋铭达 ,  马怡杰 ,  赵腾祥 ,  孔玲 ,  车海军

IPC: G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06Q50/04 ,  G06F111/10 ,  G06F119/08 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的产品塑性加工前转运阶段温度预测的方法，属于热处理技术领域，包括以下步骤：步骤10、建立关于热处理工件的有限元模型；步骤20、利用训练数据训练温度预测模型和验证温度预测模型；步骤30、建立数字孪生系统；步骤40、通过训练好的温度预测模型预测转运装置到达加工位置时的热处理工件的温度。本发明基于热力学原理建立有限元模型并通过与实测数据对比进行优化模型，将有限元仿真的得到的环境温度、时刻与产品最小温度作为训练数据，通过机器学习（包含但不限于神经网络）建立预测模型，将预测模型与软硬件结合建立数字孪生系统，能够实时预测产品塑性加工前转运阶段的温度并对转运行为做出智能决策。