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公开(公告)号：CN108106770B
公开(公告)日：2019-05-03
申请号：CN201711106850.X
申请日：2017-11-10
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于离心铸造压力测量相关技术领域，其公开了一种用于离心铸造物理模拟的充型流体压力在线测量系统，其包括离心铸造物理模拟平台、多点薄膜压力传感组件、无线数据传输组件及终端，所述多点薄膜压力传感组件设置在所述离心铸造物理模拟平台上；所述离心铸造物理模拟平台用于模拟充型流体在离心铸造时的流动；所述多点薄膜压力传感组件用于实时跟踪测量所述充型流体在填充模具时的动压力，并将检测到的压力数据传输给所述无线数据传输组件；所述无线数据传输组件用于将接收到的所述压力数据传输给所述终端。该充型流体压力在线测量系统的结构简单，运行稳定，数据采集方便，操作适应性强。
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公开(公告)号：CN109657012A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201811431524.0
申请日：2018-11-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于算法研究相关技术领域，其公开了一种基于MSSQL的算法研究与测试方法，该方法包括以下步骤：(1)在MSSQL中建立算法研究与测试数据模块，在算法研究与测试数据模块的函数子模块中确定求解函数以构成问题子模块；(2)构建与问题子模块中的求解函数相关联的存储过程，以构成算法子模块；(3)确定算法执行器并执行以自动调用算法子模块中对应的存储过程对求解函数进行测试计算，并将运行结果以表内记录的形式返回；(4)将步骤(3)返回的参数记录及结果参数存储于结果子模块中的记录表及结果表中，进而对结果进行对比，以得出不同算法对求解函数的性能表现。本发明提高了共享性及准确性，适用性较强。
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公开(公告)号：CN109255152A
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201810879229.5
申请日：2018-08-03
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于热处理生产计划相关技术领域，并公开了一种基于改进离散教与学算法的热处理炉次计划求解方法，包括以下步骤：1)建立热处理炉次计划的数学模型；2)从铸件集合中产生不同的铸件候选集合；3)采用改进离散教与学算法求解数学模型，从而获得每个铸件候选集合的炉次计划，选取最优的炉次计划作为最终炉次计划；4)判断当前制定计划的炉次数是否达到设定的炉次数；5)获得所需的多个热处理炉次计划。本发明提出的热处理炉次计划数学模型，综合考虑了合炉约束、炉次利用率与交货期三个因素，更贴近于企业的实际生产过程，企业可以根据上述这些因素来合理地进行资源优化，保证资源的最优化利用，从而降低企业生产成本。
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公开(公告)号：CN108960508A
公开(公告)日：2018-12-07
申请号：CN201810716087.0
申请日：2018-06-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于铸造企业调度相关技术领域，其公开了一种基于量子蝙蝠算法的铸造造型及熔炼批量计划获取方法，该方法包括以下步骤：(1)采集铸造造型及熔炼批量计划铸件的基本信息，并基于所述基本信息构建造型及熔炼批量计划铸件优先级模型；(2)基于模具约束、砂箱约束及熔炼约束构建以加权熔炼重量为目标函数的造型及熔炼批量计划模型；(3)采用启发式策略对所述造型及熔炼批量计划模型进行简化处理，以将所述造型及熔炼批量模型转化为多约束0‑1背包问题；(4)采用量子蝙蝠算法求解所述多约束0‑1背包问题以得到优化解，即造型及熔炼批量计划优化解。本发明优化了造型及熔炼批量计划中资源的分配和提高熔炼设备利用率。
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公开(公告)号：CN108572614A
公开(公告)日：2018-09-25
申请号：CN201810235064.8
申请日：2018-03-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/05
Abstract: 本发明属于铸造车间装备信息采集领域，并公开了一种基于组态软件KingView与PLC的铸造装备数据采集与存储方法，包括以下步骤：S1：通讯准备；S2：ODBC数据源设置：本地PC机上设置ODBC数据源连接远程数据库SQL Server，然后设置ODBC数据源名称，选取连接远程数据库的ODBC驱动，选择数据需要存储的数据库名称；S3：远程数据存储表创建；S4：PLC与上位机的连接；S5：组态画面开发；S6：设置数据存储机制。本发明通过PLC与上位机软件KingView就可以实现铸造装备数据有效读取与存储，PLC连接方式多样化，根据实际状况可以串口连接又可以网口连接。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104801688B
公开(公告)日：2017-05-10
申请号：CN201510187491.X
申请日：2015-04-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: B22D13/10
Abstract: 本发明公开了一种模拟离心铸造的多环薄壁模具，包括底盘，浇口杯，浇道以及铸造模，底盘呈圆形平板状，浇口杯设置在底盘圆心处；铸造模固定在底盘上，呈环形柱状，该铸造模的环圆心与底盘圆心重合；浇道固定在底盘上，用于连通浇口杯和铸造模的腔室；浇道的高度小于铸造模的高度。工作时，离心力使经浇口杯进入的流体通过浇道到达腔室，并进一步自外而内、自下而上充入腔室，以进行金属液体充型过程模拟。本发明装置能模拟流体三维形态的流动过程，能获取合理的模拟试验数据。
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公开(公告)号：CN114167826B
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202111424681.0
申请日：2021-11-26
Applicant: 华中科技大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及铸造生产过程状态监测领域，特别是涉及一种用于铸造生产过程混合多变量的监控方法，一方面提供一种铸造生产离线监控模型建立方法，包括数据采集步骤：采集铸造过程工序正常运行的历史数据作为样本数据，对样本数据进行预处理，得到处理数据；数据降维步骤：采用核主元分析方法对处理数据进行降维处理；数据描述步骤：采用SVDD对得分矩阵进行超球体描述，另一方面提供一种基于上述模型的混合多变量的监控方法，用于铸造生产过程，包括样本监测步骤、样本降维步骤、样本描述步骤和对比判别步骤，判别工序是否处于正常状态。本发明解决了铸造过程中变量监控单一，无法监控铸造过程中存在高度相关性的多性能指标和过程变量的问题。
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公开(公告)号：CN113962102B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202111266826.9
申请日：2021-10-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/20 , G06Q10/0633 , G06Q50/04
Abstract: 本发明提供了一种钢铁生产全流程碳排放数字化仿真方法，属于钢铁生产节能减排领域，根据钢铁实际生产工序流程，确定各个不同工序流程的钢铁生产碳素流图，根据各个不同工序流程的输入、输出物料的数据，计算各个不同工序流程的物料输入与输出的差值，获得各个不同工序流程的碳排放，将各个不同工序流程的碳排放进行累加，获得碳排放模型并进行数字化仿真，各个不同工序流程包括五个传统生产工序及一个工业生产环节，五个传统生产工序是指炼焦工序、烧结工序、炼铁工序、炼钢工序和轧钢工序，一个工业生产环节包括五个传统生产工序中溶剂消耗过程、电极消耗过程和降碳过程。本发明方法能与钢铁生产流程再造结合，具有理论指导和工程应用价值。
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公开(公告)号：CN116822341B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202310695758.0
申请日：2023-06-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06T17/20 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于三维铸件模型特征提取的缺陷预测方法及系统，属于铸造产品质量预测领域，方法包括：采用预设规格的包容体作为铸型将三维待测铸件包裹，构建三维待测铸件模型，并对三维待测铸件模型进行网格剖分，获取三维待测铸件数组；将三维待测铸件数组输入至训练好的3D‑DCAE模型中，经过三维卷积层和池化层，获取四个三维形貌矩阵；将三维形貌矩阵中每个元素离中心点元素之间的距离与元素值相乘后求和，获取各三维形貌矩阵对应的矩阵特征值；将金属液浇注温度、浇注速度和金属液中的工艺参数与三维形貌矩阵对应的矩阵特征值作为缺陷预测神经网络的输入，引入代价敏感学习进行缺陷预测。本发明解决了预测模型泛化能力弱问题。
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公开(公告)号：CN117332464A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311272856.X
申请日：2023-09-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/20 , G06T17/00 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于铸造工艺缺陷预测相关技术领域，其公开了一种合金铸件孔松预测方法、系统、电子设备及存储介质，预测方法包括：构建浇注系统三维模型，初始化浇注系统；搜索连通液相区；将连通液相区进行单元格划分，计算金属液流经任一单元格的压强损失，并计算任一单元格的最小压强损失路径以及对应的最小压强损失值；将水头与最小压强损失值的差值作为孤立液相区搜索的边界判据，搜索孤立液相区；根据孤立液相区的演变趋势，计算孤立液相区的收缩增量并分配至孤立液相区区域形成孔松；更新各区域液相率，转到步骤二。本发明在预测孔松分布的过程中考虑了金属液流动时实时压强损失的影响，能够更加精准的实现对孔松分布的预测，提高了预测精度。
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