摘要
本申请公开了一种采用激光粉末床技术制备高强度不锈钢的控制方法,涉及智能控制领域,其通过由传感器采集的扫描速度的时间序列和实时温度的时间序列,并采用基于深度学习神经网络的数据分析和处理技术来对所述扫描速度和所述实时温度进行时序隐含特征提取和交互响应,以此根据所述扫描速度和所述实时温度局部时序交互的聚合特征来自适应地控制当前时间点的扫描速度。通过这样的方法,能够自适应地根据当前的工艺状态来协同调整扫描速度,从而实现更精细的控制,保证了加工过程的稳定性和产品质量。
技术关键词
非线性
高强度不锈钢
时序
消息传递网络
粉末床
序列
RNN模型
速度控制器
因子
分析器
特征值
激光
深度学习神经网络
分类器
参数
编码器
多层感知机
传感器
系统为您推荐了相关专利信息
干扰检测器
干扰消除系统
干扰消除装置
干扰消除器
回声状态网络
管理方法
数据
重构误差
神经网络模型
更新网络参数
自动投放方法
多任务深度学习模型
融合多模态信息
广告互动
时序特征
离线仿真方法
充放电功率
模拟系统
离线仿真系统
算法