[发明专利]基于卷积神经网络的热喷涂方法及装置在审
| 申请号： | 202011073655.3 | 申请日： | 2020-10-09 |
| 公开（公告）号： | CN112329322A | 公开（公告）日： | 2021-02-05 |
| 发明（设计）人： | 朱金伟;王欣芝;寇璐瑶;郑丽丽;张辉 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06F30/25 | 分类号： | G06F30/25;G06F30/27;G06F111/10 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 张大威 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于卷积神经网络的热喷涂方法及装置，其中，该方法包括：在给定工艺参数的条件下，获取飞行颗粒特性空间分布或者涂层微观结构，将工艺参数数据和颗粒数据或涂层数据进行预处理；设计卷积神经网络模型的架构或将预训练好的卷积神经网络模型进行迁移和微调；将预处理后的数据分成训练集和测试集，利用训练集对卷积神经网络模型参数进行训练，利用测试集对训练完成的模型进行测试和评估，得到训练测试完成的模型；设计所需颗粒特性分布或涂层微观结构，根据评估后的卷积神经网络模型预测出对应工艺参数，并将其结合利用实验、模拟等方法获取相应结构。该方法对喷涂过程优化提供很好的指导，极大地减少人工探索最佳工艺参数的成本。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 卷积 神经网络 喷涂 方法 装置 | ||
【主权项】：
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