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一种基于数值模拟和深度学习的搅拌摩擦焊缝成形预测优化方法

摘要

本发明提出了一种基于数值模拟和深度学习的搅拌摩擦焊缝成形预测优化方法,属于搅拌摩擦焊技术领域。所述方法包括:步骤一、设定三次模拟试验作为数据测试集;步骤二、计算焊接过程中材料流动场和温度场分布情况;步骤三、计算不同参数下搅拌摩擦焊具断裂失效情况,并计算不同参数下焊缝成形质量及缺陷分布情况;步骤四、利用生成对抗网络深度学习模型遍历所有工艺参数和焊具结构的焊缝成形结果,获得在保证焊具可靠工作前提下焊缝成形最优化结果。本发明所述方法目的在于为生产中最优化搅拌摩擦焊工艺提供有效的普适性预测方法,具有降低时间消耗、材料成本以及预测精确度高等优点。

著录项

  • 公开/公告号CN110008554A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-07-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 哈尔滨工业大学;

    申请/专利号CN201910238706.4

  • 发明设计人 黄永宪;谢聿铭;孟祥晨;陈磊;

    申请日2019-03-27

  • 分类号G06F17/50(20060101);

  • 代理机构23211 哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司;

  • 代理人安琪

  • 地址 150001 黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号

  • 入库时间 2024-02-19 12:04:31

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-08-06

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20190327

    实质审查的生效

  • 2019-07-12

    公开

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