铸造系统温度智能控制方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119216569A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411345882.5

    申请日:2024-09-25

    Abstract: 本发明提供了一种铸造系统温度智能控制方法,包括:获取铸件模具特征区域,基于铸件结构特点在模具特征区域设置热电偶;依据热电偶测温结果与铸件质量检测结果建立随机森林模型并进行递归特征消除,判别各热电偶测温数据与铸件质量相关性,从而优化热电偶数量,对热电偶进行筛选;根据热电偶测温点温度数据、冷却工艺参数和对应铸件质量进行分析,通过梯度提升决策树模型构建冷却工艺参数、各模具热电偶起始温度与铸件质量的关系,基于关系对铸造系统温度进行控制。通过设置热电偶,并基于随机森林模型和梯度提升决策树模型,提高温度控制准确性以及及时对温度进行调整,达到优化铸造工艺、减少缺陷并确保铝合金轮毂的高品质制造的目的。

    一种加工中心机床提效检测系统

    公开(公告)号:CN115555916A

    公开(公告)日:2023-01-03

    申请号:CN202211145169.7

    申请日:2022-09-20

    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。

    一种铝车轮铸造成型工艺过程表征方法

    公开(公告)号:CN115495454A

    公开(公告)日:2022-12-20

    申请号:CN202211204884.3

    申请日:2022-09-30

    Abstract: 本发明涉及铝车轮铸造成型领域,尤其涉及一种铝车轮铸造成型工艺过程表征方法,包括:按照固定频率采集目标车轮铸造过程模具的相关数据信息;基于所采集的铸造设备开合模信号,将采集的数据进行存储;基于采集的温度数据,对其进行降噪处理;基于所处理的温度和对应采集时间建立多维矩阵,并对矩阵进行变换得出采集时间下的温度变化量;对采集的铸造过程数据和处理后的数据建立以时间为统一度量的铝车轮铸造成型工艺过程图。通过本发明,解决了铝车轮低压铸造成型过程无法直观表征的技术问题,对铝车轮低压铸造过程进行数字化精准描述,提供了铸造工艺调整的量化依据,极大简化了铸造工艺优化过程,提高了铸造工艺优化效率。

    轮毂表面缺陷的识别方法及装置、存储介质、电子设备

    公开(公告)号:CN114419038A

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202210310199.2

    申请日:2022-03-28

    Abstract: 本发明公开了一种轮毂表面缺陷的识别方法及装置、存储介质、电子设备。其中,该方法包括在与目标轮毂平行的水平方向采集所述目标轮毂的二维图像和三维视觉信息,其中,所述三维视觉信息包括多张结构光图像和三维轮廓点云;基于所述二维图像对所述目标轮毂进行缺陷识别,得到第一候选缺陷列表,基于所述三维视觉信息对所述目标轮毂进行缺陷识别,得到第二候选缺陷列表;根据所述第一候选缺陷列表与所述第二候选缺陷列表识别所述目标轮毂是否存在缺陷。通过本发明,解决了相关技术识别毂表面缺陷的精确度低的技术问题,可以对轮毂表面缺陷实现高准确率的检测功能,同时降低了人工检测的成本,并极大提高轮毂生产过程中的缺陷检测效率。

    缺陷识别方法、装置、电子装置及可读存储介质

    公开(公告)号:CN114419033A

    公开(公告)日:2022-04-29

    申请号:CN202210250694.9

    申请日:2022-03-15

    Abstract: 本申请涉及一种缺陷识别方法、装置、电子装置及可读存储介质,所述方法包括步骤:获取训练样本库,基于所述训练样本库确定小样本缺陷类型;生成与所述小样本缺陷类型对应的伪样本数据,并将所述伪样本数据添加到所述训练样本库中以对所述训练样本库进行更新,以使所述小样本缺陷类型的样本数量满足预设样本要求;基于更新后的所述训练样本库对初始缺陷识别模型进行训练得到训练完成的缺陷识别模型;通过所述训练完成的缺陷识别模型进行缺陷识别操作。通过确定样本数量较少的小样本缺陷类型,并生成对应的伪样本数据来增加小样本缺陷类型的样本数量,保证各缺陷类型的样本充足,进而基于充足的样本训练缺陷识别模型,提高缺陷识别模型的识别效果。

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