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申请/专利权人：山东大学
摘要：本发明涉及一种基于DBSCAN的聚类算法的蠕墨铸铁形核率预测方法，用聚类数代替共晶团数进行形核率计算，通过采集数据集，确定指定半径ε以及密度阈值minPts，进行DBSCAN算法统计，从而得到形核率预测模型。该方法可以更加准确地统计形核率，由此计算得到的冷却曲线与实验直接测得基本吻合，有助于提高蠕墨铸铁件的生产精度，良品率等。对于指导实际蠕墨铸铁的工业生产具有十分重要的意义。
主权项：1.一种基于DBSCAN聚类算法的蠕墨铸铁形核率的预测方法，其特征在于，该方法包括如下步骤：1提取数据，将蠕墨铸铁样品的金相图片转换为数据集；2根据蠕墨铸铁样品的实际情况，设定合适的指定半径ε以及密度阈值minPts；将各参数传入DBSCAN算法中，得到平均聚类数；3通过实验得到蠕墨铸铁样品的冷却速度RE以及上述步骤2得到的平均聚类数，确定形核公式；所述步骤1中：通过MATLAB将各蠕墨铸铁样品的金相图片转换为数据集；通过函数将金相图片进行处理，处理好后，对图像中的每个目标即共晶团中的石墨提取二值特征，其中包含图像目标的质心坐标；质心坐标按散点图绘制，通过对每一个金相图片进行同样的的操作，便得到数据集；所述步骤3中，选择聚类数代替共晶团数，将所述平均聚类数除以金相图片的面积，得到单位面积内的平均聚类数；同时，通过实验测定蠕墨铸铁样品的冷却速度RE；将单位面积内的平均聚类数和冷却速度RE通过MATLAB进行拟合后得到形核公式。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 山东大学 一种基于DBSCAN聚类算法的蠕墨铸铁形核率的预测方法
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