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公开(公告)号:CN116049442A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202310105755.7
申请日:2023-02-13
申请人: 嘉善鑫海精密铸件有限公司 , 西安电子科技大学 , 浙江鑫淼精密铸件股份有限公司
IPC分类号: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F30/20 , G06Q50/04 , G06Q10/0633
摘要: 本发明适用于数据链技术领域,尤其涉及一种蜡模铸造生产线数据链构建方法及系统,所述方法包括:获取蜡模铸造产线设备以及工件的CAX模型,构建物理实体模型并存储,构建知识图谱;对知识图谱中的实体、属性、关系集成以及连接多源异构数据表示为一个统一的数据描述格式,并构建数据链数据库;将工艺参数、设备管理数据导入至知识图谱中,并构建关联关系;为数据链数据库设置数据接口。本发明构建的数据链对关键工艺参数信息和工件的尺寸偏差、设备三维模型信息等统一管理而不失真,能够为产品、工艺参数优化、设备的活动提供权威、可信的数据服务,能够提供高层的语义丰富的详细任务信息,对构建蜡模铸造产线的数字孪生提供了支持。
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公开(公告)号:CN116562129A
公开(公告)日:2023-08-08
申请号:CN202310413992.X
申请日:2023-04-18
申请人: 嘉善鑫海精密铸件有限公司 , 西安邮电大学 , 浙江鑫淼精密铸件股份有限公司
IPC分类号: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F119/14 , G06F119/08
摘要: 本发明适用于铸造工艺技术领域,提供了一种基于机器学习的熔模铸造工艺参数智能优化方法,所述方法包括以下步骤:采集射蜡和浇注过程的数据进行数据预处理,选择关键特征构建数据集;基于集成学习XGBoost构建以工艺出品率为输出的数据模型;将构建的数据模型视为被优化函数,通过粒子群智能优化算法寻找最优工艺参数组合;将最优工艺参数组合中的最优化工艺参数在数值模拟软件中进行验证。基于所述数据模型使用粒子群算法寻找最优工艺参数,以此来降低生产成本、产品设计以及试制的周期,实现工艺参数的最优化,且提高铸件工艺出品率。
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公开(公告)号:CN116502943A
公开(公告)日:2023-07-28
申请号:CN202310351948.0
申请日:2023-04-04
申请人: 嘉善鑫海精密铸件有限公司 , 西安邮电大学 , 浙江鑫淼精密铸件股份有限公司
IPC分类号: G06Q10/0639 , G06Q10/067 , G06Q50/04 , G06N3/006
摘要: 本发明公开了一种熔模铸造产品质量追溯方法,解决了熔模铸造生产过程中有关铸件缺陷的质量追溯问题。实现包括:收集熔模铸造各车间生产过程工艺参数数据和质检数据;对数据集进行数据清洗及结构化处理;针对不同铸件缺陷确定关键影响因素,利用随机森林算法构建基于影响因素分析的质量问题定性追溯模型,提取出影响指定铸件缺陷的关键影响因素,实现铸件缺陷影响因素的定性分析;结合所做铸件缺陷以及提取出的关键影响因素,利用Apriori关联规则挖掘算法构建基于关联分析的质量定量追溯模型,得到与铸件缺陷相关工艺指标的参数区间范围,实现铸件缺陷影响因素的工艺参数与铸件缺陷的定量分析。
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