买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉昆明理工大学申请的专利一种基于CNN神经网络模型控制大型铸件热处理的方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115221944B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-03发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210711813.6，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权一种基于CNN神经网络模型控制大型铸件热处理的方法是由吴迪;李祖来;张飞;苟浩杰;韩圣杰设计研发完成，并于2022-06-22向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于CNN神经网络模型控制大型铸件热处理的方法在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于CNN神经网络模型控制大型铸件热处理的方法，属于铸件加工技术领域。该方法包括步骤：构建CNN神经网络模型，设定热处理系统中的铸件特性、注水口位置、水流速度及介质温度数据作为输入层神经元，表面温度梯度作为输出层神经元；收集大型铸件热处理过程中的输入输出对应的温度梯度数据作为神经网络的训练集进行学习训练；训练完成后神经网络模型用于对热处理工艺参数进行预测设定。该装置包括设备控制模块、流速控制模块、介质温度控制模块、温度采集模块、反馈模块、模型数据库模块。该方法结合装置，在热处理过程中可以灵活调节冷速，简化了工艺流程，缩短了生产周期、降低了生产成本，并可有效地实施满足大型铸件相应性能指标的热处理参数。

本发明授权一种基于CNN神经网络模型控制大型铸件热处理的方法在权利要求书中公布了：1.一种基于CNN神经网络模型控制大型铸件热处理的方法，其特征在于，包括： 1构建CNN神经网络模型，通过卷积算法，建立多层的神经网络拓扑结构；以热处理系统中的铸件特性、注水口位置、水流速度及介质温度作为输入神经元，表面温度梯度作为输出层神经元；基于建立的神经网络拓扑结构，通过SoftMax方法对输入神经元进行修正线性单元分类，采用Max Pooling作为权重构建CNN人工神经网络模型，并用动量‑自适应学习率调整算法对网络进行快速学习训练；收集大型铸件热处理过程中的输入输出对应的温度梯度数据作为神经网络的训练集进行学习训练；训练完成后神经网络模型用于对热处理工艺参数进行预测设定； 2将步骤1所得工艺参数输入到设备控制模块中，所述设备控制模块使用单片机系统，分别与流速控制模块和介质温度控制模块连接，所述流速控制模块，通过控制电磁开关闭合程度控制介质流速；介质温度控制模块，通过控制加热线圈加热及单向制冷片冷却的方式控制介质温度，结合神经网络模型的预测参数，通过设备控制系统实时控制； 3通过温度采集模块对热处理过程中的大型铸件进行温度采集，并将数据即时发送给反馈模块；对温度梯度数据中的热点进行位置确定，实时调整设备控制系统，使整体温度梯度呈现均匀化，保证铸件热处理质量；同时将温度梯度数据上传给模型数据库模块，结合对应神经元输入数据处理成训练集，对神经网络模型进一步训练，达到不断优化的效果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人昆明理工大学，其通讯地址为：650093 云南省昆明市五华区学府路253号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。