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

    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

    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。

    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

    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

    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。

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