[发明专利]一种基于深度学习的铜材料增材制造成形精度控制方法有效

专利信息
申请号: 202310101357.8 申请日: 2023-02-13
公开(公告)号: CN115859746B 公开(公告)日: 2023-04-25
发明(设计)人: 祝世超 申请(专利权)人: 无锡祝融航空航天科技有限公司
主分类号: G06F30/23 分类号: G06F30/23;B22F10/85;B22F10/28;B33Y50/02;G06F113/10;G06F119/08
代理公司: 无锡市大为专利商标事务所(普通合伙) 32104 代理人: 季玉晴;曹祖良
地址: 214187 江苏省*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明涉及增材制造技术领域,具体公开了一种基于深度学习的铜材料增材制造成形精度控制方法,包括:根据激光熔覆的实验结果和熔覆层几何模型,建立激光熔覆有限元模型;采用不同初始激光功率载荷加载到激光熔覆有限元模型中进行仿真,以得到初始熔池深度仿真结果;对初始熔池深度仿真结果进行归一化处理后输入到卷积神经网络中进行训练,以输出优化后的激光功率载荷;将优化后的激光功率载荷进行反归一化处理后加载到激光熔覆有限元模型中进行仿真,以得到激光熔覆的优化后熔池深度仿真结果。本发明能够降低热作用对熔覆过程的影响,通过调整功率函数的大小来保证基板和熔覆层得到同样多的能量,从而确保得到均匀一致的熔池深度。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 材料 制造 成形 精度 控制 方法
【主权项】:
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