公开(公告)号：CN118247202A

公开(公告)日：2024-06-25

申请号：CN202211669016.2

申请日：2022-12-23

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 陈华斌 ,  黄宏浩 ,  胡明华 ,  徐爱杰 ,  朱抗洪 ,  李旭

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/136 ,  G06T7/11 ,  G06V10/44 ,  G06V10/774 ,  G06T7/194

Abstract: 本发明涉及一种基于多信息监测的热影响区应变预测方法、设备、介质，所述方法包括如下步骤：获取包括原始信息以及工艺参数信息；将原始信息经过预处理并提取特征后，获取特征提取信息，特征提取信息以及工艺参数信息构成综合特征信息，输入预训练好的热影响区应变预测模型中，获取热影响区应变预测数据。与现有技术相比，本发明使用数字图像相关法，具有无接触、全场测量、精度高的优点，使用机器学习模型对应变进行预测可以快速得到应变值，节省了计算时间，为应变调控策略提供了思路。

公开(公告)号：CN105741306A

公开(公告)日：2016-07-06

申请号：CN201610119705.4

申请日：2016-03-03

Applicant: 上海交通大学 ,  上海航天精密机械研究所

Inventor： 吴頔 ,  胡明华 ,  陈华斌 ,  倪加明 ,  陈玉喜 ,  黄一鸣 ,  王军伟 ,  陈善本

IPC: G06T7/00

CPC classification number: G06T7/0004 ,  G06T2207/20081 ,  G06T2207/30108 ,  G06T2207/30136

Abstract: 本发明提供了一种基于背面小孔特征的熔透状态判定方法，包括：将变极性等离子弧焊划分为P个熔透状态，选取背面小孔图像作为数据源；采集各个熔透状态下的背面小孔图像数据，对小孔图像数据进行特征提取，确定多个特征变量；选取各个熔透状态下的样本数据，每组样本数据均包括特征变量和熔透状态；将样本数据随机分为训练样本数据和测试样本数据，确定待建立的极限学习机模型的输入层、隐含层和输出层节点数，选取极限学习机的激励函数；以训练样本数据作为极限学习机的输入，进行学习并建立极限学习机模型；采用测试样本数据验证该极限学习机模型的预测正确率。本发明建立极限学习机模型对小孔的熔透状态进行判定，预测准确率高，收敛速度快。