通用技术集团机床工程研究院有限公司王元伦获国家专利权
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龙图腾网获悉通用技术集团机床工程研究院有限公司申请的专利高端数控机床基础大件砂型铸造芯骨智能制造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:CN121189949B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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:202511705733.X,技术领域涉及:G06Q10/067;该发明授权高端数控机床基础大件砂型铸造芯骨智能制造方法是由王元伦;杨浩秦;周星兴;闫丹丹;化春雷;杨晶晶;单忠德;高长才;李绍萍;李志强;谭丽娟;罗吉旭;张英杰设计研发完成,并于2025-11-20向国家知识产权局提交的专利申请。
本高端数控机床基础大件砂型铸造芯骨智能制造方法在说明书摘要公布了:本发明公开了高端数控机床基础大件砂型铸造芯骨智能制造方法,属于高端装备制造与智能铸造深度融合技术领域。方法通过构建砂芯数字化模型与多物理场约束体系,采用改进遗传算法与有限元耦合进行拓扑优化,实现芯骨重量与强度的平衡;基于U‑Net深度学习网络识别薄弱区域,进行仿生结构或散热通道的自适应增强;通过数字孪生技术联动机器人焊接与增材制造工艺,实现精准生产;最终构建全生命周期数据库,采用强化学习模型实现持续优化。本发明使芯骨重量降低,砂芯变形量控制在0.1mm以内,设计周期缩短,铸件合格率提升,能够满足高端数控机床基础大件的精密铸造需求,具有显著的技术与经济价值。
本发明授权高端数控机床基础大件砂型铸造芯骨智能制造方法在权利要求书中公布了:1.高端数控机床基础大件砂型铸造芯骨智能制造方法,其特征在于,方法包括如下步骤: 步骤S100:构建芯骨设计的数字化基础模型与约束体系,基于铸件的三维模型,通过逆向工程软件生成型砂的三维模型,根据算法提取型砂特征并进行分区; 步骤S100包括如下步骤: 步骤S101:定义力学、热学和制造工艺的多维度约束数据库,并建立参数化数字模型; 步骤S102:将铸件三维模型数据输入参数化数字模型中,根据模拟浇注系统仿真结果,输入温度场T、速度场V、凝固时的温度梯度、固相率、残余应力,并输入浇注口坐标G、冷铁位置C、分型面P; 步骤S103:将铸件三维模型和模拟浇注系统仿真的数据对齐到同一套体素网格中; 对铸件三维模型做0.5mm均匀体素化: ; 对模拟仿真的数据采样到同一网格: ,; 生成砂型网格: ; 其中,、、分别对应X、Y、Z方向的第、、个体素;为膨胀半径;为三维0,1数组,为体素在铸件内部,为空;为砂型网格; 根据算法提取型砂特征并进行分区,分区包括高应力区、常规支撑区和轻量化优先区; 高应力区HSZ包括热节区和悬臂末端区;在高应力区HSZ对热节区和悬臂末端区进行三维区域的提取,合并处理后输出三角化表面; ; ; ; 其中,t是局部凝固时间,是温度梯度,是距浇注口距离,L是悬伸长度,是悬空角,是屈服应力, ‑为体素掩模,是一个与三维网格大小相同的0‑1数组,1表示体素被选中,0表示不被选中;为将与合并后的区域向外扩大3mm; 常规支撑区RSZ包括平面或浅腔区域,在平面区域对平面进行检测,并计算浅腔局部最小厚度; 平面检测:将外表面经过Region Growing和RANSAC算法计算,法向变化且面积400的平面记为; 浅腔检测: ; 判断是否为浅腔,若,则标记为浅腔区,反之则不是浅腔区; 合并:; 其中,为局部最小厚度,为平面检测出的平面; 在轻量化优先区LPZ提取数据: ; 其中,V为体积,为平均应力,为屈服应力,为距高应力区的距离; 步骤S200:建立多目标优化函数,并构建芯骨特征数据库,采用融合模拟退火算子的改进遗传算法,与有限元仿真工具实现双向数据交互; 步骤S300:基于深度学习模型对芯骨薄弱区域进行自动增强; 步骤S300包括如下步骤: 步骤S301:构建数据库,收集历史芯骨失效案例,案例含应力分布云图、温度场数据、失效位置坐标,通过数据增强扩充样本数量; 步骤S302:采用改进的U‑Net深度学习网络,输入有限元分析的应力场温度场张量,输出薄弱区域概率图; 步骤S303:使用Adam优化器进行训练优化; 步骤S400:基于数字孪生的智能化制造与精度控制,根据芯骨结构特征自适应选择制造工艺,自适应选择机器人焊接系统或增材制造工艺,通过数字孪生模拟与在线检测实现质量闭环; 步骤S500:全生命周期数据驱动的持续优化,构建设计‑制造‑服役数据库,采用强化学习模型实现参数自动推送与迭代。
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