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公开（公告）号CN115169238B | 申请号CN202210866077.1 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人太原科技大学 |
分类号G06F30/27(2020.01), G06T7/73(2017.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/08(2023.01), G06F119/14(2020.01), G06F111/08(2020.01), G06N3/047(2023.01), G06N3/048(2023.01) | 申请日2022-07-22 | 公开日2026-11-03 |
发布日期2026-11-03 | 文档 ID84696762728300002 | 源数据页码1521 |
专利语言zh | ||
本发明涉及一种金属板板形残余应力分布特征获取方法及系统，包括：获取金属板子区域的板形数据及其对应子区域残余应力值的分布等级；构建基于卷积神经网络的板形残余应力的分布等级预测网络模型并对其训练；采集生产现场的金属板板形数据划分子区域板形数据并输入至训练后的所述分布等级预测网络模型中，输出金属板各个子区域残余应力分布等级并绘制金属板板形残余应力分布特征图。本发明借助卷积神经网络模型来寻找金属板板形特征与残余应力分布之间的关系，能够高效获取板材残余应力分布特征；建模简单易于实现且使用成本低，满足工业现场实时采集使用的条件。
附图 1