公开(公告)号：CN120047493A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202411925779.8

申请日：2024-12-25

Applicant: 上海交通大学 ,  上海交通大学内蒙古研究院 ,  首都航天机械有限公司 ,  同济大学

Inventor： 陈飞 ,  李磊 ,  王贺 ,  徐东东 ,  疏达 ,  董樊丽 ,  杨剑英

IPC: G06T7/269 ,  G06T7/90 ,  G06T7/13 ,  G06T7/155 ,  G06V10/75 ,  G06V10/44

Abstract: 本发明属于光电测量技术领域，具体涉及一种智能辗扩成形过程中环锻件轮廓实时追踪与提取方法。本发明充分利用相邻两帧图像之间的像素匹配关系，实现了环形锻件的精确追踪与提取。特别是在提取第一帧图像中环形锻件的轮廓后，本发明对其后续连续帧的图像进行智能识别，准确快速地追踪与提取环形锻件的轮廓，实现智能环锻过程中环形锻件的在线轮廓提取，为环锻设备参数的实时调节或环形锻件主要尺寸的测量等任务提供可靠的数据。并且，本发明适用于各种底面形状的环形锻件，具有很好的鲁棒性和广泛的应用场景。

公开(公告)号：CN119541730A

公开(公告)日：2025-02-28

申请号：CN202411669846.4

申请日：2024-11-21

Applicant: 上海交通大学 ,  上海交通大学内蒙古研究院

Inventor： 杨超 ,  陶擎洲 ,  疏达

IPC: G16C60/00 ,  G16C20/70 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0499 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种铸铁新材料双向设计模型构建方法、装置、设备及介质，涉及机器学习技术领域。该方法包括：获取铸铁流程中的多尺度多模态数据；对多尺度多模态数据进行分桶处理，得到训练数据集和测试数据集；基于神经元节点和连通节点权重构建多种神经网络模型；根据训练数据集和测试数据集对各神经网络模型进行双向训练，得到多个铸铁新材料多模态模型；基于主动寻优方法，从各铸铁新材料多模态模型中获得目标铸铁新材料双向设计模型。这样，利用目标铸铁新材料双向设计模型对铸铁新材料的力学性能的预测，也实现对元素成分和工艺参数预测，寻求铸铁新材料强度和塑性之间的最佳平衡点，从而解决强塑性倒置问题。

公开(公告)号：CN119475872A

公开(公告)日：2025-02-18

申请号：CN202411511850.8

申请日：2024-10-28

Applicant: 上海交通大学内蒙古研究院

Inventor： 张天禹 ,  陈飞 ,  李磊 ,  疏达 ,  杨剑英 ,  董樊丽

IPC: G06F30/23 ,  G06F17/11 ,  G06F17/16 ,  G06F111/04 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明提供了一种变形环锻件关键截面内部温度场实时重构方法及系统，包括：检测边缘轮廓，生成温度场重构目标截面，测量截面边缘温度分布；对目标截面根据热传导正向问题进行网格划分，生成刚度矩阵和求解方程；生成矩阵C、边界温度列阵Ts和边界热载荷列阵Fa，得到内部温度场重构问题的欠定方程组，求得特解；将欠定方程组特解与边界热载荷列阵Fa带回求解方程，得到截面温度分布。本发明将热传导逆问题转化为热传导正向问题，针对变形过程中的锻件，能够基于可测量表面温度实时重构关键截面内部温度场，不需要大量训练样本，无需对欠定方程组系数矩阵进行任何处理，保留了所有信息，简洁高效、可调控性强、高保真，具有更广的应用范围。

公开(公告)号：CN120047608A

公开(公告)日：2025-05-27

申请号：CN202411924563.X

申请日：2024-12-25

Applicant: 上海交通大学 ,  上海交通大学内蒙古研究院 ,  首都航天机械有限公司 ,  同济大学

Inventor： 陈飞 ,  李磊 ,  王贺 ,  徐东东 ,  疏达 ,  董樊丽 ,  杨剑英

IPC: G06T17/00 ,  G06V10/44 ,  G06V10/26 ,  G06V20/70 ,  G06V10/20 ,  G06V10/56

Abstract: 本发明属于光电测量技术领域，具体涉及一种智能辗扩成形环锻件轮廓实时提取与三维重建方法。本发明通过模型级联思想，以预测深度图输入语义分割模型，然后对分割结果进行边缘检测算法及形态学操作等，并运用轮廓补全算法实现了智能环锻过程中环形件的在线轮廓提取，进而实现三维几何模型的重建，适用于各种底面形状的环形锻件，具有很好的鲁棒性。此外，该方法能够有效补全因设备遮挡所导致的部分轮廓缺失，确保了轮廓数据的完整性和精确性。

公开(公告)号：CN118313368A

公开(公告)日：2024-07-09

申请号：CN202410498766.0

申请日：2024-04-24

Applicant: 上海交通大学 ,  上海交通大学内蒙古研究院

Inventor： 杨超 ,  董续雨 ,  疏达

IPC: G06F40/216 ,  G06F40/284 ,  G06V30/19 ,  G06V30/30 ,  G06F16/25

Abstract: 本发明提供了一种检测报告数据自动化提取及数据库建立的方法及系统，包括步骤S1：采集相关数据；所述数据包括原始检测报告；步骤S2：对相关数据进行处理；所述处理包括采样抽取、关键词识别和图像提取；步骤S3：建立最终数据库；所述最终数据库包括文本、数值和路径。本发明通过智能的模式识别算法，可以从大批量结构不一的检测报告中通过采样并识别提取关键信息建立新的结构化数据库，同时对于多样化的图像可以通过图像识别算法提取需要的图像信息构建路径数据库；得到的数据库较其他来源数据质量高，优质的数据对于构建机器学习模型等后续分析更加有益。