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公开(公告)号：CN108897925A
公开(公告)日：2018-11-27
申请号：CN201810592731.8
申请日：2018-06-11
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于铸造工艺优化相关技术领域，并公开了一种基于铸件缺陷预测模型的铸造工艺参数优化方法，包括：针对作为检测对象的铸件自动提取反映其工艺水平的缺陷信息，然后将这些缺陷分别定性分类和量化管理；采集并存储由生产数据、工艺数据和检测数据三部分多源数据构成的数据包；基于以上数据包，采用深度神经网络来构建并优化铸件缺陷预测模型；设计正交试验将工艺参数组合输入模型内，研究关键参数对孔松缺陷演变的敏感性机制，获得关键工艺参数优化窗口。通过本发明，不仅可以执行铸件缺陷的智能预测过程，而且能够将整个铸造工艺中的多源数据予以联系及运用，相应以更高精度方式来获得寻优结果，进而改善最终的铸件质量。
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