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| 专利/申请号： | CN202111132737.5 | 专利名称： | 一种基于深度学习的压铸系统自动冷却方法 |
| 申请日： | 2021-09-27 | 申请/专利权人 | 中国计量大学 |
| 专利类型： | 发明 | 地址： | 浙江省杭州市下沙高教园区学源街258号 |
| 专利状态： | 已下证 查询审查信息 | 分类号： | G06F30/27 分类检索 |
| 公开/公告日： | 2025-01-14 | 转让价格： | 【平台担保交易】 |
| 公开/公告号： | CN113887133B | 交易状态： | 等待洽谈 搜索相似专利 |
| 浏览量： | 7 | 所属领域： | 压铸工艺 智能制造 工业自动化 热管理技术专利转让搜索 |
应用场景：铝合金/镁合金压铸件生产过程中的模具温控优化;汽车发动机零部件铸造产线;3C电子产品精密结构件制造;高复杂度薄壁件成型时的动态冷却干预;多品种小批量柔性化生产中的自适应冷却策略
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。
| 交易方 | 企业 | 个人 |
| 买家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（签字） |
| 专利转让委托书（需盖公章）一式两份 | 专利转让委托书（需签字）一式两份 | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 卖家 | 营业执照副本复印件（需盖公章） | 身份证复印件（需申请人签字） |
| 解除代理委托书（需盖公章）一式两份（如专利通过代理机构申请） | 解除代理委托书（需签字）一式两份（如专利通过代理机构申请） | |
| 专利转让协议（需盖公章）一式两份 | 专利转让协议（需签字）一式两份 | |
| 专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
| 专利证原件（若授权下证） | 专利证原件（若授权下证） |
| 日期 | 法律信息 | 备注 |
| 申请号 | 专利名称 | 发布日期 |
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