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公开(公告)号：CN116070484A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310046440.X
申请日：2023-01-31
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06N3/08 , G06T17/00 , G06N3/0464 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的在线实时预测构件状态的方法，本发明首先采集不同工艺参数下熔池以及沉积层的尺寸形貌，并计算出材料从熔融态收缩至凝固状态产生的收缩量；再将采集到熔池和沉积层尺寸形貌、沉积层收缩量、工艺参数作为输入量，在有限元仿真中计算出制造中各点的应力值，并将这些参数作多信息特征融合处理后，输出制造过程中构件的实时应力值；通过大量的实验样本，得到其制造过程中实时应力曲线图和构件形貌图并一一对应，将样本分类为正常、变形、预裂和开裂四种状态，通过卷积神经网络训练，输出构件在制造过程中是何种状态。该方法可获得构建的应力和状态，有效解决制造过程出现变形、裂纹等缺陷以便及时调整和优化工艺参数。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116493611A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310451464.3
申请日：2023-04-25
Applicant: 南京林业大学 , 南京辉锐光电科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种惰性气体下的激光增材制造在线监测平台，包括安装在激光头上的密封装置和双目在线监测平台，双目在线监测平台包括两套完全相同的在线监测平台分别安装在激光头的正面和侧面，密封装置与激光头通过螺栓连接，将激光头以及所述的双目在线监测平台包裹在一个密封空间里；本发明可以有效地避免活泼金属在激光增材制造过程中的氧化问题，从而保证了零件的力学性能。同时对激光增材制造过程中的熔池进行两个方向的实时监测。
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公开(公告)号：CN119114978A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411234772.1
申请日：2024-09-04
Applicant: 南京林业大学
IPC: B22F10/80 , G01B11/24 , G01B17/06 , G06T7/70 , G06T7/90 , G06T5/90 , G06T5/60 , G06N7/01 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F17/18 , G06T5/50 , B22F12/90 , B22F10/25 , B33Y50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于图像智能重建的增材制造沉积层形貌测量装置及方法，采集熔池区域图像和振动数据；将采集的熔池区域图像和振动数据输入深度自编码器进行处理，通过深度自编码器生成重建图像；并使用PSNR和SSIM评估重建图像的质量和稳定性；如果图像质量未达到预设标准，系统将计算出改善图像质量所需的最佳照明角度和摄像头位置；通过空心轴电机调整LED灯光和摄像头的角度和位置，确保光路均匀覆盖熔池表面，并捕捉到所有可能的光照暗区；如果图像质量达到预设标准，输出重建图像。本发明通过结合改进的监测设备和深度学习技术，有效地解决了激光增材制造过程中沉积层形貌测试面临的挑战，提高了测试质量和可靠性。
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公开(公告)号：CN119114973A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411234829.8
申请日：2024-09-04
Applicant: 南京林业大学
IPC: B22F10/30 , B22F10/368 , B22F10/38 , B22F10/85 , B22F12/90 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y50/02 , G06F30/20 , G06F111/10 , G06F113/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种大型构件增材制造过程的数字孪生及应力预测方法和装置，通过可滑动式线激光头按时间序列进行扫描得到时间序列图像，构建与之对应的三维实时模型和得到熔池形成到冷却凝固过程中的表面位移差；将其作为表面位移载荷输入加载到三维实时模型中进行数值模拟，通过数值模拟获取温度场、应力场，并将红外热像仪测得的温度、应力传感器测得的应力与数值模拟得温度、应力对比，将得到的数据输入三维实时模型，形成实时熔池和沉积层的数字孪生体。本发明可以很好地减少模拟时间，提高打印过程数值模拟的效率，同时能够对大型构件打印过程产生的变形、裂纹进行有效监测和预测。
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公开(公告)号：CN116493611B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202310451464.3
申请日：2023-04-25
Applicant: 南京林业大学 , 南京辉锐光电科技有限公司
Abstract: 本发明公开一种惰性气体下的激光增材制造在线监测平台，包括安装在激光头上的密封装置和双目在线监测平台，双目在线监测平台包括两套完全相同的在线监测平台分别安装在激光头的正面和侧面，密封装置与激光头通过螺栓连接，将激光头以及所述的双目在线监测平台包裹在一个密封空间里；本发明可以有效地避免活泼金属在激光增材制造过程中的氧化问题，从而保证了零件的力学性能。同时对激光增材制造过程中的熔池进行两个方向的实时监测。
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公开(公告)号：CN116070484B
公开(公告)日：2024-12-06
申请号：CN202310046440.X
申请日：2023-01-31
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06N3/08 , G06T17/00 , G06N3/0464 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的在线实时预测构件状态的方法，本发明首先采集不同工艺参数下熔池以及沉积层的尺寸形貌，并计算出材料从熔融态收缩至凝固状态产生的收缩量；再将采集到熔池和沉积层尺寸形貌、沉积层收缩量、工艺参数作为输入量，在有限元仿真中计算出制造中各点的应力值，并将这些参数作多信息特征融合处理后，输出制造过程中构件的实时应力值；通过大量的实验样本，得到其制造过程中实时应力曲线图和构件形貌图并一一对应，将样本分类为正常、变形、预裂和开裂四种状态，通过卷积神经网络训练，输出构件在制造过程中是何种状态。该方法可获得构建的应力和状态，有效解决制造过程出现变形、裂纹等缺陷以便及时调整和优化工艺参数。
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