公开(公告)号：CN118861496A

公开(公告)日：2024-10-29

申请号：CN202410895958.5

申请日：2024-07-05

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 何正磊 ,  满奕 ,  刘泽君

IPC: G06F17/13 ,  G06T11/20 ,  C04B35/622 ,  C04B33/30

Abstract: 本发明公开了一种瓷砖坯体干燥过程中坯体温湿度变化的模拟系统及方法，基于获取的瓷砖生产过程中干燥部分坯体干燥和窑炉运行的相关数据，从对坯体内部温湿度变化造成影响的基本数据出发，将其转化处理为对坯体内部湿度变化造成直接影响的关键参数，再利用理论和经验干燥公式推算出坯体内部垂直维度上湿度的变化，绘制出坯体内部湿度随干燥时间和干燥窑炉各温区变化的变化可视化过程图。

公开(公告)号：CN118748054A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410895865.2

申请日：2024-07-05

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 满奕 ,  何正磊 ,  张振亚

IPC: G16C60/00 ,  G16C20/70 ,  G16C20/30 ,  G06N5/01 ,  G06N20/10 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习实现建筑陶瓷坯体小试质量预测的方法，该方法通过收集小试坯体白度和强度检测数据及其坯体化学成分化验数据，对小试坯体白度和强度进行预测。将收集到的数据进行数据匹配，异常值处理和数据标准化处理。处理后的数据按照4:1划分训练集和测试集，选择随机森林和支持向量回归算法搭建预测模型。训练集用于模型训练，调整超参数，测试集数据用于模型验证。本发明能够准确预测建筑陶瓷小试白度和强度，可以有效降低原料成本和时间成本，从而加速新配方的开发设计，有效提高了分析新配方质量的效率。

公开(公告)号：CN118797945A

公开(公告)日：2024-10-18

申请号：CN202410953459.7

申请日：2024-07-16

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 何正磊 ,  满奕 ,  刘泽君

IPC: G06F30/20 ,  G06F119/08

Abstract: 本发明公开了一种陶瓷生坯热风干燥过程的模拟方法，利用有限体积法(或相关网格技术)建立陶瓷生坯的网络物理模型；根据实际陶瓷生坯的相关物性特征参数对模型的拓扑结构进行简化；建立陶瓷生坯外围空间的热风干燥传质的网格物理模型；将陶瓷生坯介质计算区域的空间和时间离散化；建立基于菲克定律、质量和能量平衡的陶瓷生坯干燥过程的传热传质数学模型；设置传质的初始条件与边界条件，以及传热的初始条件与边界条件；采用交错网格求解陶瓷生坯干燥传质传热数学模型，最终模拟出陶瓷生坯的温湿度随干燥时间的变化分布。

公开(公告)号：CN117434844A

公开(公告)日：2024-01-23

申请号：CN202311687078.0

申请日：2023-12-08

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 满奕 ,  何正磊 ,  陆造好

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的造纸污水处理优化控制方法，包括：根据BSM1提供的指标构建强化学习的造纸污水处理过程多智能体的状态集、动作集、奖励函数；初始化多智能体强化学习中近端策略优化算法的参数；各个智能体在与环境的交互过程中，通过学习策略不断训练更新智能体，直至收敛；对训练好的智能体进行验证。本发明的优点是：在保证水质达标的前提下，对造纸污水处理过程的运行成本、能源消耗进行优化，实现造纸污水处理动态过程的智能化控制。

公开(公告)号：CN119207602A

公开(公告)日：2024-12-27

申请号：CN202410895808.4

申请日：2024-07-05

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 满奕 ,  何正磊 ,  张振亚

IPC: G16C20/10 ,  G16C20/70 ,  G16C60/00 ,  G06F18/10 ,  G06F18/2113 ,  G06F18/213 ,  G06F18/20 ,  G06N5/01 ,  G06N20/20 ,  G06N20/10 ,  G06F123/02

Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的建筑陶瓷烧成形变预测方法，该方法基于某企业的实际生产数据，获取了压机顶粉料水份、粒度、烧成窑炉温度和烧成形变检测数据，将收集到的数据进行数据匹配，异常值处理，特征选择和数据标准化处理。处理后的数据按照4:1划分训练集和测试集，选择随机森林和支持向量回归算法搭建预测模型。训练集用于模型训练，调整超参数，测试集数据用于模型验证。本发明能够有效预测烧成形变，可以提前发现烧成过程中的产品质量问题。

公开(公告)号：CN118748053A

公开(公告)日：2024-10-08

申请号：CN202410895687.3

申请日：2024-07-05

Applicant: 华南理工大学

Inventor： 满奕 ,  何正磊 ,  张振亚

IPC: G16C60/00 ,  G16C20/70 ,  G16C20/10 ,  G16C20/30 ,  G06N5/01 ,  G06N20/10 ,  G06N20/20

Abstract: 本发明公开了一种建筑陶瓷质量小试的辅助配料预测方法，包括：采集某企业小试坯体强度、白度收缩率和原料检测数据构建数据库，并且分别建立了坯体小试质量预测模型和配方优化模型。能够在保证八种主要化学成分达到目标要求时对所选用配方原料用量进行计算，并对新配方强度、白度和收缩率进行预测，可以为从业者提供配方调整依据，并且有效减少新配方必要的实验过程，达到提高配方效率，降低配方成本的目的。