公开(公告)号：CN105488564A

公开(公告)日：2016-04-13

申请号：CN201510828509.X

申请日：2015-11-25

Applicant: 哈尔滨工业大学

Inventor： 林琳 ,  郭丰 ,  钟诗胜 ,  王晨 ,  谢晓龙

IPC: G06N3/04 ,  G06F17/50

CPC classification number: G06N3/0445 ,  G06F17/504

Abstract: 本发明公开了一种神经网络知识表示方法，定义当前表示方法对应的神经网络类型。仅包含BP神经网络模型和模糊神经网络模型。分解特定神经网络模型结构，并通过可扩展标记语言XML标签的方式加以表达。分离特定神经网络模型的结构标签，标签格式分为起始标签 和结束标签 表示，标签对中可包含其他标签。分离特定神经网络模型的信息标签，标签格式分为起始标签 和结束标签 表示，标签对中不可包含其他标签，但一定包含该标签所关联的信息值，关联后的根节点用来表示特定神经网络模型对应的一个完整知识。本发明实现了神经网络知识的表达与存储，能够有效支持复杂装备的设计过程。

公开(公告)号：CN119811519A

公开(公告)日：2025-04-11

申请号：CN202411880630.2

申请日：2024-12-19

Applicant: 哈尔滨工业大学 ,  河南恒星科技股份有限公司

Inventor： 朱景川 ,  姚之绚 ,  薛景腾 ,  谢晓博 ,  谢晓龙 ,  谢进宝 ,  张朝辉 ,  王欢 ,  路明晓

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/70 ,  G06F18/15 ,  G06F18/214 ,  G06F18/27 ,  G06N20/00

Abstract: 本发明公开了一种金刚线拉拔热处理工艺‑性能数据模型与强塑性智能优化方法，属于热处理工艺设计技术领域。解决了现有技术中传统的拉拔热处理工艺方法难以实现高强度和强塑性的协同优化的问题；本发明对金刚线进行拉拔再结晶退火实验，采集实验中的拉拔热处理工艺参数与性能数据，得到数据集；划分数据处理后的数据集，通过高斯过程回归算法构建拉拔热处理工艺‑性能机器学习模型，采用评价指标对模型进行筛选，得到最终的拉拔热处理工艺‑性能机器学习模型；设定反向设计的目标，得到满足不同性能要求的拉拔工艺。本发明有效避免了金刚线拉拔热处理工艺难以在强度和塑性之间达到最佳平衡的情况，可以应用于设计金刚线拉拔热处理工艺。

公开(公告)号：CN119685569A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411880631.7

申请日：2024-12-19

Applicant: 河南恒星科技股份有限公司 ,  哈尔滨工业大学

Inventor： 朱景川 ,  薛景腾 ,  姚之绚 ,  谢晓博 ,  谢晓龙 ,  谢进宝 ,  张朝辉 ,  王欢 ,  路明晓 ,  焦晓东 ,  林国清 ,  康景许 ,  山春雷

IPC: C21D8/06 ,  C21D9/52 ,  C21D1/20 ,  C21D1/26

Abstract: 本发明涉及一种金刚线的协同强韧化生产工艺方法，属于金刚线制备技术领域。为解决现有金刚线协同强韧化方法生产效率低、成本高的问题，本发明提供了一种金刚线的协同强韧化生产工艺方法，对盘条依次进行第一次拉拔、第一次奥氏体化热处理、第二次拉拔、第二次奥氏体化热处理、第三次拉拔和低温退火处理；低温退火的温度为520～620℃，低温退火的保温时间为10s或20s。本发明利用低温退火消除组织应力，保留拉拔变形组织，实现加工硬化的目的，保持强度同时快速、有效地获得了较高塑性，实现了金刚线协同强韧化生产，所得金刚线五次拉伸测试抗拉强度达到1512～2049MPa，断面收缩率为38.1～60.7％。