摘要
本发明提供基于数据和D‑LSTM的挤压铸造工艺参数设计方法,属于挤压铸造工艺参数设计技术领域,所述方法包括如下,构建不同类材料的挤压铸造工艺数据集,基于数据集建立不同类材料的通用D‑LSTM挤压铸造工艺参数设计模型,输入待设计铸件的材料成分与铸形参数值,完成挤压铸造工艺参数的设计。本发明实现了数据驱动的挤压铸造工艺参数快速设计。考虑了快速设计不同类材料或铸件挤压铸造工艺参数的需求,加强了对已有挤压铸造工艺数据的利用,引入深度学习技术构建了基于D‑LSTM的挤压铸造工艺参数设计方法框架。构建的工艺参数设计模型具备通用性,可多次使用,设计的工艺参数可以满足高性能材料或铸件的要求。
技术关键词
挤压铸造工艺
参数设计方法
LSTM神经网络模型
数据
LSTM模型
铸件工艺
参数设计技术
挤压铸造件
变量
金属复合材料
随机森林模型
深度学习技术
剔除噪声
节点
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