发明专利已授权

一种基于深度学习的压铸系统自动冷却方法

📄 申请号：CN202111132737.5 📄 发布日：2025/09/04

著录项目信息

申请日

2021-09-27

公开号

CN113887133B

公开日

2025-01-14

申请人

中国计量大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F30_27

IPC 分类号

G06F30_27 , G06F16_58 , G06F16_583 , B22D17_22 , B22D17_32 , G06N3_0464 , G06N3_048 , G06N3_084 , G06F113_22 , G06F119_08 ,

技术画像

所属领域

深度学习深度学习自动控制系统铸造工艺

应用场景

压铸生产, 智能控制, 工艺优化, 模具温度管理, 工业自动化

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摘要

本发明公开了基于深度学习的压铸系统自动冷却方法。通过引入卷积神经网络(CNN)与深度学习的方式，对金属液体凝固形成产品后模具表面热成像图和冷却系统工作结束后模具表面热成像图进行特征提取，使得冷却系统原本的输入与输出由图像形式改变为数学矩阵形式，损失函数就能实现对输入与输出图像的计算，进而获得通水量和通水时间的理想值。本发明中通过CNN神经网络确定冷却系统中的通水量与通水时间来实现理想的冷却效果，相比于经验法，在实际生产中本发明的方法在调节的过程中更灵活；实现了科学的控制冷却系统的目的，更可以达到延长模具使用寿命、缩小加工误差的目标。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

再生聚酯均化增粘反应釜工艺过程的参数辨识方法

当前第 / 件

一种基于函数拟合的注塑模具液冷控制方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F30_27)

G06F30_00 G06F30_10 G06F30_12 G06F30_13 G06F30_15 G06F30_17 G06F30_18 G06F30_20 G06F30_22 G06F30_23 G06F30_25 G06F30_27 G06F30_28 G06F30_30 G06F30_31 G06F30_32 G06F30_323 G06F30_327 G06F30_33 G06F30_3308 G06F30_331 G06F30_3315 G06F30_3323 G06F30_337 G06F30_34 G06F30_36 G06F30_367 G06F30_373 G06F30_39 G06F30_392 G06F30_394 G06F30_396 G06F30_398 覆盖33个领域

议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：153 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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