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作者：支则君;唐子荣;刘灏;涂琴;眭翔;张映桃;曹卫东;
单位：常州信息职业技术学院智能装备学院;河海大学机电工程学院;中国科学技术大学研究生院科学岛分院;河海大学人工智能与自动化学院;
摘要：螺旋锥齿轮渗碳淬火过程中的温度变化会直接影响最终的组织、应力分布和变形。在实际生产中，想要获得齿轮渗碳淬火过程完整的温度变化是十分困难的。提出了一种基于改进物理信息点云网络的渗碳过程温度场预测模型，通过将渗碳-淬火过程传热问题的偏微分方程损失加入至神经网络的损失函数中，构建了基于物理信息约束的温度场预测模型。使用该模型分别对渗碳过程中的升温和油冷阶段的数据集进行训练和预测。模型在验证集上对升温和油冷阶段的均方误差分别为2.7×10~(-4)和3.59×10~(-3),表明该模型是可行的。
关键词：螺旋锥齿轮;;渗碳淬火;;温度场;;物理信息点云网络;;深度学习
基金资助：国家自然科学基金项目(52305532);; 江苏省高等学校基础科学(自然科学)研究项目(23KJD460001);; 江苏高校“青蓝工程”(2022);; 常州市应用基础研究计划(CJ20210037,CJ20230010)
