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申请/专利权人：西南石油大学
摘要：本发明提供一种锻造全过程数据驱动的多场多尺度动态模拟方法和工艺，包括以下步骤：通过实验获得材料本构模型，建立锻造全过程宏、微观有限元模型，通过相关实验和工具验证或修正模型，开展多场多尺度模拟仿真，建立工艺数据库，并对卷积神经网络进行训练，通过红外测温仪器监测并提取出锻件感兴趣区域的温度‑时间数据，将其转换为时频域标尺图输入到训练好的卷积神经网络，利用卷积神经网络预测锻件实时力学性能，动态调整锻造全过程工艺参数，改善锻件终锻时力学性能。本发明可以实时预测锻件力学性能，在锻造过程中及时调整工艺参数，以保证锻件较高的加工质量，降低成本，缩短工艺开发周期，提高锻造效率和成功率，具有重大的生产实践意义。
主权项：1.一种锻造全过程数据驱动的多场多尺度动态模拟方法和工艺，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：通过热压缩、热拉伸、应变循环等实验获得材料本构模型；步骤2：建立锻造全过程宏观有限元模型、晶粒生长相场模型、晶体塑性模型；步骤3：通过相关锻造实验、微观组织表征工具验证或修正模型；步骤4：开展多场多尺度模拟仿真，建立工艺数据库，并利用仿真数据对卷积神经网络进行训练；步骤5：通过红外测温仪器实时监测锻件全局温度；步骤6：从红外测温仪中提取出锻件感兴趣区域的温度-时间数据，将数据转换为时频域标尺图输入到训练好的卷积神经网络；步骤7：利用卷积神经网络预测锻件实时力学性能，动态调整锻造全过程温度、压力、压制速度、欠压量等工艺参数，以此改善锻件终锻时力学性能。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 西南石油大学 一种锻造全过程数据驱动的多场多尺度动态模拟方法和工艺
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