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公开(公告)号：CN118898422B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411367513.6
申请日：2024-09-29
Applicant: 中信戴卡股份有限公司 , 中国中信有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06N20/00
Abstract: 一种基于模具温度的DTW‑GaussianNB铸件质量预测方法，属于铸件制造技术领域，包括：采集铸件过程模具关键位置温度，并获取内部缺陷质量数据；良品铸件对应的过程模具温度定义为第一模具温度，将待质量预测的铸件过程模具温度定义为第二模具温度；利用Z‑Score归一化方法对各测温点的温度归一化；以DTW算法计算归一化后的温度差异值；将不具/具备铸件内部缺陷的铸件定义为0和1编码作为输出，将归一化后模具温度差异值作为输入，建立并训练GaussianNB模型；将训练集数据代入模型训练，以测试集数据进行模型准确率评价。本发明通过建立过程模具温度与铸件质量之间的模型，可高效快速预测铸件质量，且较传统X射线检测更具同步性，提高铸造过程中工艺参数调整的及时性。
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公开(公告)号：CN115555916B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202211145169.7
申请日：2022-09-20
Applicant: 中信戴卡股份有限公司 , 秦皇岛信智信息技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种加工中心机床提效检测系统，所述系统包括加工中心、机床控制单元、位移传感器以及边缘计算机，所述边缘计算机设置于现场加工中心机床的边缘侧并与机床控制单元连接，用于通过控制机床控制单元实现机床运行控制，将获取到的包括负载的机床实时运行参数以及钻头位移值传输至服务器按照预设算法模型计算得到最佳提效倍率，并将最佳提效倍率传输给机床控制单元控制机床运行实现加工中心提效，并根据钻头位移值判断是否存在钻头断裂风险，并在监测到钻头出现断裂时及时报警和停机控制。可以实现针对加工中心钻孔加工的，基于负载和刀号的提效，并能够使用位移传感器检测机床的钻头运行，从而保证质量，并提高加工中心的效率。
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公开(公告)号：CN117634324A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202410108578.2
申请日：2024-01-26
Applicant: 中信戴卡股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于卷积神经网络的铸造模具温度快速预测方法，涉及智能铸造技术的技术领域。其方法包括：获取历史铸造仿真数据以及历史模具位置温度数据；对所述历史铸造仿真数据以及所述历史模具位置温度数据进行整合处理，以得到第一历史数据，并基于所述第一历史数据构建第一数据库；对所述第一历史数据进行特征化处理，以得到第一特征数据；通过所述第一特征数据以及所述第一历史数据对待训练的卷积神经网络模型对进行学习训练，以得到目标模型；通过所述目标模型对待预测的第一铸造工艺进行温度预测，以得到所述第一铸造工艺中第一模具的目标温度。通过本发明，解决了模具温度预测精度低的问题，进而达到了提高模具温度预测精度和效率的效果。
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公开(公告)号：CN115283649A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211231569.X
申请日：2022-10-10
Applicant: 中信戴卡股份有限公司 , 燕山大学
Abstract: 本发明涉及铝车轮铸造模具领域，尤其涉及一种车轮铸造过程模具温度闭环控制方法及系统，所述控制方法包括：步骤1，数据采集，按照固定频率采集目标车轮铸造过程的模具多个位置温度、冷却管路开闭信号；步骤2，基于所采集的铸造设备开合模信号，将采集的数据按照单个车轮铸造过程在数据库中以唯一ID进行存储；步骤3，基于采集的多个位置温度和时间，计算新的工艺参数；步骤4，对计算的工艺参数进行整合，并下发至压铸机PLC，执行新的铸造。本发明基于所述采集的温度数据和时间工艺，计算出温度控制参数，形成铸造过程的温度控制工艺，解决了铝车轮低压铸造成型过程质量波动较大的的技术问题，提高了铸造稳定性和成品率。
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公开(公告)号：CN119457004A
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202411611339.5
申请日：2024-11-12
Applicant: 中国中信有限公司 , 中信戴卡股份有限公司
Abstract: 一种铝车轮低压铸造充型过程控制装置，属于汽车轮毂低压铸造技术领域，具有底模、顶模和边模，其中，所述顶模与底模配合使用，形成铸件的上部轮廓，并在所述上部轮廓内设置若干温度监测点、压力监测点和冷却系统，所述边模与底模和顶模配合使用，并在所述边模的侧壁设置若干温度监测点、压力监测点和冷却系统，且所述温度监测点、压力监测点和冷却系统均与铝车轮低压铸造充型过程控制装置的控制系统电连接。本发明通过设置温度监测点和压力监测点，并结合数据采集与分析系统，实时监测充型过程中的温度分布、压力变化和金属流动行为，进一步结合模具主动排气技术，确保充型的稳定性和一致性，从而显著提高铸件质量，减少缺陷率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115283625B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211231500.7
申请日：2022-10-10
Applicant: 中信戴卡股份有限公司 , 燕山大学
Abstract: 本发明涉及铝车轮铸造模具领域，尤其涉及一种铝车轮铸造过程中模具温度采集系统及模具制造方法，所述模具温度采集系统包括：铸造车轮模具，热电偶，通讯采集模块，铸造车轮模具上设置有6个温度采集位置，分别设置在顶模法兰位置、顶模轮辐中间位置、边模内轮缘位置、边模外轮缘位置、底模冒口位置、底模轮辐与轮辋过渡位置，通过热电偶对铸造过程进行温度采集，并根据采集的数据对铸造过程进行监测。本发明通过在传统的铸造车轮模具上加设热电偶，能够实时获取车轮铸造过程中各工艺阶段的温度变化情况，同时，通过设置热电偶，提高了检测结果的准确性与稳定性，为工程技术人员验证理论数据的有效性提供了真实的参考数据。
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公开(公告)号：CN115283625A
公开(公告)日：2022-11-04
申请号：CN202211231500.7
申请日：2022-10-10
Applicant: 中信戴卡股份有限公司 , 燕山大学
Abstract: 本发明涉及铝车轮铸造模具领域，尤其涉及一种铝车轮铸造过程中模具温度采集系统及模具制造方法，所述模具温度采集系统包括：铸造车轮模具，热电偶，通讯采集模块，铸造车轮模具上设置有6个温度采集位置，分别设置在顶模法兰位置、顶模轮辐中间位置、边模内轮缘位置、边模外轮缘位置、底模冒口位置、底模轮辐与轮辋过渡位置，通过热电偶对铸造过程进行温度采集，并根据采集的数据对铸造过程进行监测。本发明通过在传统的铸造车轮模具上加设热电偶，能够实时获取车轮铸造过程中各工艺阶段的温度变化情况，同时，通过设置热电偶，提高了检测结果的准确性与稳定性，为工程技术人员验证理论数据的有效性提供了真实的参考数据。
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公开(公告)号：CN114995289A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210654219.8
申请日：2022-06-10
Applicant: 中信戴卡股份有限公司 , 秦皇岛信智信息技术有限公司
IPC: G05B19/408
Abstract: 本发明公开了一种机床单元自适应提效系统，所述系统包括管理主机、控制盒子以及机床控制程序单元，所述管理主机与多个控制盒子通信连接，每个控制盒子分别与一个机床控制程序单元通信连接，所述机床控制程序单元设置于机床单元中于控制机床工作参数，机床工作参数可以根据内部的负载情况、刀号以及机械手的位置情况自动进行调节，通过管理主机对控制盒子进行整体控制，以进行机床的运转提效。
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公开(公告)号：CN118898422A
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202411367513.6
申请日：2024-09-29
Applicant: 中信戴卡股份有限公司 , 中国中信有限公司
IPC: G06Q10/0639 , G06N20/00
Abstract: 一种基于模具温度的DTW‑GaussianNB铸件质量预测方法，属于铸件制造技术领域，包括：采集铸件过程模具关键位置温度，并获取内部缺陷质量数据；良品铸件对应的过程模具温度定义为第一模具温度，将待质量预测的铸件过程模具温度定义为第二模具温度；利用Z‑Score归一化方法对各测温点的温度归一化；以DTW算法计算归一化后的温度差异值；将不具/具备铸件内部缺陷的铸件定义为0和1编码作为输出，将归一化后模具温度差异值作为输入，建立并训练GaussianNB模型；将训练集数据代入模型训练，以测试集数据进行模型准确率评价。本发明通过建立过程模具温度与铸件质量之间的模型，可高效快速预测铸件质量，且较传统X射线检测更具同步性，提高铸造过程中工艺参数调整的及时性。
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公开(公告)号：CN117634324B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410108578.2
申请日：2024-01-26
Applicant: 中信戴卡股份有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F119/08
Abstract: 本发明实施例提供了一种基于卷积神经网络的铸造模具温度快速预测方法，涉及智能铸造技术的技术领域。其方法包括：获取历史铸造仿真数据以及历史模具位置温度数据；对所述历史铸造仿真数据以及所述历史模具位置温度数据进行整合处理，以得到第一历史数据，并基于所述第一历史数据构建第一数据库；对所述第一历史数据进行特征化处理，以得到第一特征数据；通过所述第一特征数据以及所述第一历史数据对待训练的卷积神经网络模型对进行学习训练，以得到目标模型；通过所述目标模型对待预测的第一铸造工艺进行温度预测，以得到所述第一铸造工艺中第一模具的目标温度。通过本发明，解决了模具温度预测精度低的问题，进而达到了提高模具温度预测精度和效率的效果。
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