[发明专利]基于机器学习的多层电弧增材制造过程热历史预测方法有效
| 申请号： | 202011174760.6 | 申请日： | 2020-10-28 |
| 公开（公告）号： | CN112149335B | 公开（公告）日： | 2022-07-19 |
| 发明（设计）人： | 沈洪垚;周泽钰;谈学锋 | 申请（专利权）人： | 浙江大学 |
| 主分类号： | G06F30/23 | 分类号： | G06F30/23;G06F30/27;G06F113/10;G06F119/08 |
| 代理公司： | 杭州天勤知识产权代理有限公司 33224 | 代理人： | 胡红娟 |
| 地址： | 310013 浙江*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的多层电弧增材制造过程热历史的预测方法，包括：1)建立多层电弧增材制造过程热分析仿真模型，进行有限元模拟分析，提取每一仿真步时刻的制造状态数据和温度数据，建立多层电弧增材制造过程热历史数据库；2)建立基于双向长短时记忆网络的集成学习模型并训练；3)完成集成学习模型的训练及测试并保存后，对新的电弧增材制造过程热历史进行预测。本发明采用基于多个以双向长短时记忆网络为主的基学习器的集成学习模型来拟合单元集激活顺序数据与单元集温度数据的映射关系，得到的实际输出数据与理想输出数据的吻合度较高，预测精度较高且预测速度快，占用内存小。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 机器 学习 多层 电弧 制造 过程 历史 预测 方法 | ||
【主权项】：
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