一种基于卷积神经网络的涡轮盘微观组织无损判定方法及系统

本发明公开了一种基于卷积神经网络的涡轮盘微观组织无损判定方法及系统，该方法包括如下步骤：(1)选取涡轮盘中需要进行组织控制的关键点；(2)建立涡轮盘锻造过程有限元仿真；(3)对仿真结果平均晶粒尺寸与再结晶分数提出微观组织要求，并进行分类，分别提取各组仿真的锻造过程数据,主要包括时间、上横梁位移、上模具载荷、下模具载荷、上横梁速度和两个观测点温度；(4)建立并训练卷积神经网络质量判定模型；(5)将涡轮盘锻造过程数据导入卷积神经网络质量判定模型，对涡轮盘平均晶粒尺寸与再结晶分数要求进行判定。本发明方法能够在不破坏涡轮盘整体性的情况下，并有效地判定涡轮盘平均晶粒尺寸与再结晶分数是否达到目标要求，为实现高品质锻造提供了理论依据与技术支持。