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公开(公告)号:CN118734464A
公开(公告)日:2024-10-01
申请号:CN202410232856.5
申请日:2024-03-01
Applicant: 东北大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/086 , G06N3/0985 , G06F119/08 , G06F111/06
Abstract: 本申请公开了一种连铸坯预测模型的构建方法、装置、介质及计算机设备,其中,方法包括:获取热压缩实验数据;对训练数据进行处理,确定目标神经网络模型;基于粒子群算法配置目标神经网络模型的目标初始权重和目标偏置参数;依据初始权重和偏置参数,对目标神经网络模型进行优化训练,得到预测模型;将目标实验参数输入预测模型,得到连铸坯的本构模型。本申请实施例,一方面,将深度学习方法引入金属的本构建模领域,利用神经网络建立不同钢种的预测模型,提高了预测模型对更复杂、非线性关系的建模能力,并通过粒子群算法,对深度学习的神经网路模型的初始权重和偏置进行寻优,大幅提高优化后预测模型的收敛性和鲁棒性。
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公开(公告)号:CN118122978A
公开(公告)日:2024-06-04
申请号:CN202410233463.6
申请日:2024-03-01
Applicant: 东北大学
IPC: B22D11/18 , G16C20/10 , G16C10/00 , G06F30/23 , G06F119/08
Abstract: 本申请公开了一种连铸坯第二相析出的预测方法、装置、介质及设备。其中,方法包括:确定目标金属液在凝固过程中所经历的各目标相区以及第二相析出物;确定所述第二相析出物中金属元素在各所述目标相区内的目标溶质分配系数;针对同一目标相区内金属元素所对应的目标溶质分配系数,利用预定的第一溶质浓度计算公式,计算获得金属元素在液相态中的实际溶质浓度,以获得各目标相区内金属元素在液相态中的实际溶质浓度;至少基于各目标相区内金属元素在液相态中的实际溶质浓度、以及各目标相区内第二相析出物中非金属元素在液相态中的平衡态溶质浓度,采用析出量叠加法预测获得所述第二相析出物在所述凝固过程中的总析出量。
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