【技术实现步骤摘要】
砂型铸件模拟仿真训练集生成方法、系统、设备和介质
[0001]本专利技术涉及材料加工及人工智能领域，尤其涉及一种砂型铸件模拟仿真训练集生成方法、系统、设备和介质。
技术介绍
[0002]目前，神经网络已覆盖日常生活中的方方面面，主要应用领域有目标检测、人脸识别、图像分割等。材料加工领域等传统领域也逐渐引入神经网络作为微观组织形貌识别、分类、重建的主要工具。在铸造领域，对铸造过程进行模拟仿真能够预测铸件凝固过程的温度场、应力场、组织场等，并且能够预测铸件缺陷。
[0003]常用的铸造过程模拟仿真方法为数值模拟，但是数值模拟要借助有限差分或有限元分析软件，而任何铸件或铸型等结构上的变化或参数的变化都需要重新计算，因此数值模拟方法计算量大，计算时间长，成本高。
[0004]采用深度学习、神经网络等人工智能领域的方法可以一定程度上替代数值模拟，开辟新的铸件凝固过程温度场等预测和铸件缺陷预测的新思路。在训练神经网络模型时往往需要大量的数据集，而采用CAD软件绘制难以生成大量的不同形状的铸件造型。
技术实现思路
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【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种砂型铸件模拟仿真训练集生成方法，其特征在于包括以下步骤：将不同字体的字符作为铸件，生成多个基础砂型铸件图像；对得到的各基础砂型铸件图像进行扩展，生成用于保存材料参数的参数区；分别以各参数区内所包含的材料参数对各基础砂型铸件图像进行传热数值模拟，得到每张砂型铸件图像在相应时刻对应铸件形状的温度场结果；将包含有参数区的各基础砂型铸件图像及其对应的温度场结果一一配对后构成训练集，输入预先搭建好的卷积神经网络模型进行训练。2.如权利要求1所述的一种砂型铸件模拟仿真训练集生成方法，其特征在于，所述将不同字体的字符作为铸件，生成多个基础砂型铸件图像的方法，包括：将不同字体的字符作为铸件，生成符合单连通标准的多个初始砂型铸件图像；在各初始砂型铸件图像的预设部位添加冷铁，并同时保留不加冷铁和加冷铁后的砂型铸件图像；在各加冷铁和不加冷铁的砂型铸件图像的顶部添加冒口及保温冒口套，并同时保留不加保温冒口套和加保温冒口套的砂型铸件图像；将各砂型铸件图像的冒口像素值改为铸件灰度值，得到多个基础砂型铸件图像。3.如权利要求2所述的一种砂型铸件模拟仿真训练集生成方法，其特征在于，所述将不同字体的字符作为铸件，生成符合单连通标准的多个初始砂型铸件图像的方法，包括：在文本编辑软件下建立表格，并在表格的各单元格中输入不同字体的字符，以字符代表铸件，单元格的其他区域代表砂型，按照预设规则对单元格及字符格式进行设置后，将表格放大输出得到包含所有字符的灰度图像；将得到的灰度图像按照表格的行数和列数进行等间距分割，得到多个灰度子图，每幅灰度子图均大小相同，且仅包含一个字符；在每幅灰度子图的字符所在像素位置随机剪切一个大小随机的基础图形区域，并将该被剪掉区域的灰度值改为背景灰度值，重复操作多次后，得到基于每一幅灰度子图的多张剪切灰度子图；针对得到的所有剪切灰度子图，对图中字符的连通性进行检查，舍弃不符合单连通标准的剪切灰度子图，并将剩余的剪切灰度子图作为初始砂型铸件图像。4.如权利要求2所述的一种砂型铸件模拟仿真训练集生成方法，其特征在于，所述在各初始砂型铸件图像的预设部位添加冷铁的方法，包括：沿各初始砂型铸件图像中字符的最底边，向下扩展预设数量的像素，并将所有的扩展像素的颜色灰度值设置为第一预设值，作为铸造过程中的冷铁。5.如权利要求2所述的一种砂型铸件模拟仿真训练集生成方法，其特征在于，所述在各加冷铁和不加冷铁的砂型铸件图像的顶部添加冒口及保温冒口套的方法，包括：首先，对各砂型铸件图像中的字符进行识别，并在各字符的顶部的正上方添加下小上大的梯形冒口，所述梯形冒口的下底边长度为字符宽度的一半，且不小于字符最顶部的宽度，然后将所述梯形...
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