← 返回列表
一种基于卷积神经网络的铸造模具温度快速预测方法
申请人信息
- 申请人:中信戴卡股份有限公司
- 申请人地址:066303 河北省秦皇岛市经济技术开发区龙海道185号
- 发明人: 中信戴卡股份有限公司
专利详细信息
| 项目 | 内容 |
|---|---|
| 专利名称 | 一种基于卷积神经网络的铸造模具温度快速预测方法 |
| 专利类型 | 发明申请 |
| 申请号 | CN202410108578.2 |
| 申请日 | 2024/1/26 |
| 公告号 | CN117634324A |
| 公开日 | 2024/3/1 |
| IPC主分类号 | G06F30/27 |
| 权利人 | 中信戴卡股份有限公司 |
| 发明人 | 徐佐; 郭世威; 李世德; 王佶; 朱志华; 刘双勇; 李屹明; 袁天孝; 季鹍; 陈鹤; 王书宇; 魏晨光; 李志华 |
| 地址 | 河北省秦皇岛市经济技术开发区龙海道185号 |
摘要文本
本发明实施例提供了一种基于卷积神经网络的铸造模具温度快速预测方法，涉及智能铸造技术的技术领域。其方法包括：获取历史铸造仿真数据以及历史模具位置温度数据；对所述历史铸造仿真数据以及所述历史模具位置温度数据进行整合处理，以得到第一历史数据，并基于所述第一历史数据构建第一数据库；对所述第一历史数据进行特征化处理，以得到第一特征数据；通过所述第一特征数据以及所述第一历史数据对待训练的卷积神经网络模型对进行学习训练，以得到目标模型；通过所述目标模型对待预测的第一铸造工艺进行温度预测，以得到所述第一铸造工艺中第一模具的目标温度。通过本发明，解决了模具温度预测精度低的问题，进而达到了提高模具温度预测精度和效率的效果。
专利主权项内容
1.一种基于卷积神经网络的铸造模具温度快速预测方法，其特征在于，包括：获取历史铸造仿真数据以及历史模具位置温度数据，其中，所述历史铸造仿真数据包括铸造工艺的历史仿真工艺数据；所述历史模具位置温度数据包括实际生产过程中目标模具的目标位置的历史温度数据，所述历史模具位置温度数据与所述历史铸造仿真数据一一对应；对所述历史铸造仿真数据以及所述历史模具位置温度数据进行整合处理，以得到第一历史数据，并基于所述第一历史数据构建第一数据库；对所述第一历史数据进行特征化处理，以得到第一特征数据；通过所述第一特征数据以及所述第一历史数据对待训练的卷积神经网络模型对进行学习训练，以得到目标模型；通过所述目标模型对待预测的第一铸造工艺进行温度预测，以得到所述第一铸造工艺中第一模具的目标温度，其中，所述目标模具包括所述第一模具。