一种基于卷积神经网络的低压铸造铝合金轮毂组织预测方法

    公开(公告)号:CN119885824A

    公开(公告)日:2025-04-25

    申请号:CN202411758943.0

    申请日:2024-12-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的低压铸造铝合金轮毂组织预测方法,步骤一:获取建立铸造工艺参数及产品微观组织形貌数据库;步骤二:参数数据筛选和数据预处理;步骤三:建立卷积神经网络预测模型架构;步骤四:通过数据库数据对所建立的卷积神经网络预测模型进行训练;步骤五:验证模型预测能力的可靠性和准确性。克服了铝合金轮毂生产过程中铝液在金属模具内凝固后内部组织结构观察困难,调整铸造过程中的冷却速率、浇注温度、合金成分和热处理工艺,及时进行干预以获得最佳的组织结构,优化的工艺参数提升铸件的性能和寿命。精确的组织预测可以在铸件生产过程中提前发现潜在的缺陷,降低废品率和生产成本,节约能源消耗。

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