摘要
本发明公开了调控钕铁硼磁体粗晶层晶粒尺寸及粒径分布的方法,具体涉及钕铁硼磁体材料制备技术领域,包括:通过多阶段压力成型与致密化处理制备密度均匀的粉末预制体;在烧结升温与保温阶段,实时采集局部温度变化率与应力变化率;依据监测数据触发粗晶层组织演变评估,提取特征数据组;基于特征数据组计算扩散耦合不均指数与晶界迁移张量指数,输入机器学习模型,输出粗晶层异常风险等级,并据此动态调整烧结工艺参数;本发明通过结合实时监测局部温度与应力变化动态感知粗晶层异常演变,并基于特征数据组智能预测粗晶层晶粒尺寸异常风险等级,及时抑制粗晶粒异常生长,提升钕铁硼磁体微观组织一致性与服役性能稳定性。
技术关键词
机器学习模型
速率
钕铁硼磁体材料
指数
风险
应力
多阶段
监测点
深度神经网络训练
尺寸
烧结工艺参数
组织
数据
钕铁硼粉末
标准化方法
应变传感器
定义
压力
指标
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