[發明專利]一種基于流動特征獲取注塑制品類型的方法有效
| 申請號: | 201711144580.1 | 申請日: | 2017-11-17 |
| 公開(公告)號: | CN107944117B | 公開(公告)日: | 2019-03-05 |
| 發明(設計)人: | 張云;郭飛;徐斌;周華民;高煌;黃志高;王云明;李德群 | 申請(專利權)人: | 華中科技大學 |
| 主分類號: | G06F17/50 | 分類號: | G06F17/50;G06N3/04;G06K9/62 |
| 代理公司: | 華中科技大學專利中心 42201 | 代理人: | 張彩錦;曹葆青 |
| 地址: | 430074 湖北*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 基于 流動 特征 獲取 注塑 制品 類型 方法 | ||
1.一種基于流動特征獲取注塑制品類型的方法,其特征在于,該方法包括下列步驟:
(a)采集N個注塑制品的三維模型,該三維模型中包括注塑制品的外部和內部幾何結構特征,N為大于或等于1的任意正整數;
(b)針對每個三維模型,采用仿真模擬流體填充該三維模型,由此獲得該三維模型填充過程中的流動特征,將該流動特征轉化為矩陣形式;
(c)重復步驟(b)N次獲得N個注塑制品各自相應的矩陣,N個矩陣構成矩陣集合,構建深度卷積神經網絡模型,該神經網絡模型首先學習和識別所述矩陣對應的流動特征,然后根據該流動特征對所述矩陣進行聚類,采用所述矩陣集合對神經網絡模型進行訓練,由此完成神經網絡模型的構建;
(d)將待處理注塑制品的三維模型重復步驟(b)獲得與該三維模型對應的待處理矩陣,然后將該待處理矩陣輸入所述神經網絡模型中,獲得該待處理矩陣所屬的類型,由此獲得待處理注塑制品的類型。
2.如權利要求1所述的一種基于流動特征獲取注塑制品類型的方法,其特征在于,在步驟(b)中,將流動特征轉化為矩陣形式包括下列步驟:
(b1)在所述流動特征中設定S個采樣點,并獲取每個采樣點對應的M個特征參數與時間的關系,由此所述流動特征對應S*M個特征參數與時間的關系,其中,S和M為大于或等于1的任意整數;
(b2)將每個所述特征參數與時間的關系繪制為曲線,并以圖像的形式存儲,對所述圖像進行圖像處理獲得與該圖像對應的灰度值二維矩陣;
(b3)重復步驟(b2)直至S*M個特征參數與時間的關系均轉化為二維矩陣,將獲得的S*M個二維矩陣堆疊為一個行數是S*M的二維矩陣,該矩陣即為所述流動特征對應的矩陣。
3.如權利要求2所述的一種基于流動特征獲取注塑制品類型的方法,其特征在于,在步驟(b2)中,所述圖像處理包括大小變換、濾波處理、灰度處理和歸一化處理。
4.如權利要求1或2所述的一種基于流動特征獲取注塑制品類型的方法,其特征在于,在步驟(d)中,所述深度卷積神經網絡包括卷積網絡部分和聚類部分,所述卷積網絡部分用于學習和識別,所述聚類部分用于根據學習與識別的結果進行分類。
5.如權利要求4所述的一種基于流動特征獲取注塑制品類型的方法,其特征在于,所述卷積網絡部分采用梯度下降法、Momentum算法、RMSprop算法或Adam算法。
6.如權利要求4所述的一種基于流動特征獲取注塑制品類型的方法,其特征在于,所屬聚類部分采用K-means聚類方法。
7.如權利要求1所述的一種基于流動特征獲取注塑制品類型的方法,其特征在于,在步驟(b)中,所述采用仿真模擬流體填充該三維模型,包括用理想流體以恒定溫度填充,用非理想流體以恒定溫度填充或恒定壓力填充。
8.如權利要求2所述的一種基于流動特征獲取注塑制品類型的方法,其特征在于,所述M個特征參數與時間的關系包括:
(Ⅰ)采用理想流體以恒定溫度填充獲得流動特征,根據該流動特征獲得的流動速率與時間的關系;
(Ⅱ)采用非理想流體以恒定溫度填充獲得流動特征,根據該流動特征獲得的流動阻力與時間的關系;
(Ⅲ)采用非理想流體以恒定壓力填充獲得流動特征,根據該流動特征獲得的流動阻力與時間的關系。
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