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申请/专利权人：中南大学
申请日：2024-12-24
公开（公告）日：2025-01-28
公开（公告）号：CN119378403A
专利技术分类：..使用机器学习，例如人工智能，神经网络，支持向量机[SVM]或训练模型[2020.01]
专利摘要：本申请提供了一种基于CNN‑LSTM的复杂构件的快速回弹预测方法及装置，包括：获取不同结构特征的复杂构件的三维模型图片，以及复杂构件的单一结构特征不同工艺条件下的屈服强度及回弹量，构建训练数据集，工艺条件包括材料特性、蠕变时效成形工艺和成形模具型面；基于训练数据集对CNN‑LSTM模型进行预训练；获取待预测复杂构件的三维模型图片和工艺条件，并根据三维模型图片和工艺条件应用训练后的CNN‑LSTM模型预测待预测复杂构件的屈服强度及回弹量。通过引入结构特征，并调整成适合复杂构件蠕变时效成形工艺，能够实现高精度快速回弹及力学性能预测，便于筛选出最优构件尺寸、模具目标型面和最优工艺。
专利权项：1.一种基于CNN-LSTM的复杂构件的快速回弹预测方法，其特征在于，所述方法包括：获取不同结构特征的复杂构件的三维模型图片，以及所述复杂构件的单一结构特征不同工艺条件下的屈服强度及回弹量，构建训练数据集，所述工艺条件包括材料特性、蠕变时效成形工艺和成形模具型面；基于所述训练数据集对CNN-LSTM模型进行预训练，得到训练后的所述CNN-LSTM模型；获取待预测复杂构件的三维模型图片和工艺条件，并根据所述三维模型图片和所述工艺条件应用训练后的所述CNN-LSTM模型预测所述待预测复杂构件的屈服强度及回弹量。
百度查询： 中南大学 基于CNN-LSTM的复杂构件的快速回弹预测方法及装置
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