公开(公告)号：CN119227506A

公开(公告)日：2024-12-31

申请号：CN202411172579.X

申请日：2024-08-26

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 王安哲 ,  何豪 ,  熊文政 ,  刘继承 ,  谢海深 ,  张保森 ,  巴志新

IPC: G06F30/27 ,  G06N20/00 ,  G06T7/00 ,  G06T7/60 ,  G06T7/62

Abstract: 本发明公开了一种结构陶瓷弯曲强度的智能预测方法及系统，具体涉及材料机械性能评估技术领域，旨在解决现有技术中在评估结构陶瓷力学性能时鲜少关注微结构与力学性能的响应关系等问题，其包括获取待测结构陶瓷的几何信息数据；对待测结构陶瓷的几何信息数据进行处理优化；并将其作为输入，基于预训练的结构陶瓷弯曲强度智能预测模型输出得到待测结构陶瓷的弯曲强度值。本发明构建考虑微孔尺寸、形貌、位置、取向及组合方式的特征空间，通过分区处理并考虑孔洞的临界尺寸与形状，构建并优化具有高精度及优异泛化性的机器学习强度预测模型，进而指导结构陶瓷材料的弯曲强度预测与可靠应用。

公开(公告)号：CN119693344A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411835784.X

申请日：2024-12-13

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 王安哲 ,  熊文政 ,  周俊 ,  何豪 ,  王海峰 ,  吴梦陵

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/73 ,  G06V10/771 ,  G06V20/69

Abstract: 本发明公开了一种结构陶瓷抗弯强度预测方法、系统及存储介质，属于材料性能评估技术领域，所述方法包括：通过图像处理和机器视觉处理待测陶瓷的潜在断口处显微图像，得到待测孔洞缺陷特征集；将待测缺陷特征集输入预先训练的抗弯强度预测模型，得到待测陶瓷的抗弯强度；其中，所述抗弯强度预测模型的获取方法包括：通过图像处理和机器视觉处理历史显微图像，得到各试样的孔洞缺陷特征集；根据孔洞缺陷特征集得到关键特征集；根据各试样的关键特征集及抗弯强度值对预先构建的多个机器学习算法模型分别进行训练，得到多个预测模型；对多个预测模型进行寻优，得到抗弯强度预测模型，实现了对陶瓷表面微小缺陷的精确提取以及对陶瓷强度的准确预测。

公开(公告)号：CN117558378A

公开(公告)日：2024-02-13

申请号：CN202311660379.4

申请日：2023-12-05

Applicant: 南京工程学院

Inventor： 刘继承 ,  王安哲 ,  何豪 ,  熊文政 ,  谢海深 ,  叶兵 ,  李睿

IPC: G16C60/00 ,  G16C20/70 ,  G16C20/90 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明公开了一种高硬高韧碳氮化物高熵陶瓷的设计方法及装置，该方法通过成分特征构建硬度与韧性的机器学习预测模型，并基于启发式优化算法对两模型进行多目标优化，筛选出硬‑韧性能帕累托最优解集。本发明的高硬高韧碳氮化物高熵陶瓷的设计方法，能够快速、准确的实现高熵碳氮化物陶瓷的性能预测，指导高硬高韧陶瓷的设计。