一种基于深度学习的轴承热处理结果预测方法技术

本发明专利技术涉及一种创新的轴承热处理结果预测技术，充分利用了深度学习网络的强大能力。该方法的关键在于将轴承在热处理过程中的关键参数，例如淬火时间、淬火温度以及其他可能影响热处理结果的条件，综合作为输入数据的特征集，将热处理完成后轴承的物理或化学属性值作为模型预测的目标变量。针对数据对于时间敏感度较高的特点，选用长短时记忆网络(Long Short‑Term Memory,LSTM)学习输入特征与输出结果之间的复杂映射关系，有效捕捉数据中的时序依赖性，把握数据的时序特征。训练完成的模型不仅能够为操作人员提供准确的预测结果，还能帮助他们理解不同参数如何影响最终产品的质量，减少因实验带来的产品损耗。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于轴承热处理领域，具体为基于深度学习的轴承热处理结果预测方法。

技术介绍

1、在轴承热处理领域，加工环境的精确控制对于确保轴承产品的最终质量至关重要。环境参数的优化配置不仅能够显著提升轴承的性能，还能延长其使用寿命。然而，传统的加工环境控制往往依赖于技术人员的经验和直觉，这种方法存在一定的不稳定性，难以保证持续的高质量输出。深度学习模型能够通过大量的数据训练，学习到环境参数与轴承质量之间的复杂关系，这种基于数据驱动的方法不仅克服了人工经验的局限性，而且能够为技术人员提供稳定且可重复的数据支持，极大地提高了轴承热处理过程的效率和产品质量。

2、洛阳新强联回转支承股份有限公司申请的专利“一种用中碳合金钢制作特大型轴承的热处理方法”(公开号cn117802302a)，提出了一种创新的热处理方案。该方法采用感应加热的方式，对特大型轴承的套圈安装面和工作面分别进行中频加热和淬火处理。通过多个感应加热器在套圈高速旋转过程中进行精确加热，确保淬火表面组织均匀、变形小。中国航空工业集团公司金城南京机电液压工程研究中心，其申请的“一种轴承钢制件热处理本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于深度学习的轴承热处理结果预测方法，其特征在于，包括以下步骤：

【技术特征摘要】

1.一种基于深度学习的轴承热处理结果...

【专利技术属性】
技术研发人员：张鹏飞，李一凡，孙湘宜，苏子恒，
申请(专利权)人：河南省科学院物理研究所，
类型：发明
国别省市：