硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法
【專利摘要】本發(fā)明提供一種硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法，包括：步驟1，采集特征參數(shù)；步驟2，構造多邊形WC晶粒；步驟3，投放WC顆粒；步驟4，對重疊晶粒進行去重疊處理；步驟5，按目標WC晶粒尺寸分布對WC顆粒進行多刪少補，按WC晶粒尺寸投放概率計算新投放WC晶粒尺寸；步驟6，按目標WC顆粒位置分布對顆粒堆積現(xiàn)象進行均布化處理，并按照WC顆粒位置投放概率計算新投放WC顆粒位置；以及步驟7，設定算法結束判據(jù)，若滿足判據(jù)要求則投放結束，若未滿足則重復步驟3到6。該硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法能準確反映真實微觀組織結構，能生成各種不同硬質(zhì)合金材料的參數(shù)化模型，對指導材料的研制與開發(fā)具有普遍的現(xiàn)實意義。
【專利說明】硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法

【技術領域】
[0001] 本發(fā)明涉及合金材料結構設計【技術領域】，特別是涉及到一種基于硬質(zhì)合金真實微 觀組織建立的"自適應"參數(shù)化設計硬質(zhì)合金材料結構的方法。

【背景技術】
[0002] 硬質(zhì)合金作為一種工具材料，具有高硬度、高強度、高彈性模量等性能，廣泛應用 于各種切削工具、礦山工具和耐磨零件。WC硬質(zhì)合金主要成分是WC，并存在金屬粘結相Co, 是硬質(zhì)合金中牌號最多、產(chǎn)量最大、用途最廣的。目前國內(nèi)外對硬質(zhì)合金的研究主要集中在 實驗的基礎上，真實的實驗研究需要花費大量的人力、物力、財力并受材料本身復雜性的影 響，使得實驗數(shù)據(jù)相對離散，較難反映實際材料的真實力學性能指標，并難以得出材料內(nèi)部 微觀結構對材料宏觀性能的影響。
[0003] 隨著計算科學的迅猛發(fā)展，利用數(shù)值計算和計算仿真，通過各種算法手段設計實 現(xiàn)材料的微觀結構參數(shù)化，對現(xiàn)階段的材料性能優(yōu)化具有極大的現(xiàn)實意義。目前國內(nèi)外學 者開展了大量基于硬質(zhì)合金微觀結構參數(shù)化建模方法的研究，但都存在一定的局限性。P Connol Iy和PEMchugh等建立了硬質(zhì)合金微觀結構包含WC晶粒及Co相的鑲嵌體胞模 型，但體胞模型對材料實際微觀結構做了大量簡化，與實際不符；Chang-Soo kim等建立了 包含方形、圓形的WC晶粒的微觀結構模型，然而方形與圓形結構與實際的WC晶粒結構差異 較大；Sunghyuk Park等提出了利用計算機編程進行WC晶粒投放及采用Boo lean算法進行 WC晶粒重疊處理的參數(shù)化建模方法，但存在局部WC晶粒堆積現(xiàn)象與實際不符；王東等提出 的基于"隨機法"構建了反映材料二維微觀結構WC晶粒尺寸近似正態(tài)分布的參數(shù)化模型， 但不能準確反映實際WC晶粒尺寸分布，也不能生成1μm以下的WC晶粒。綜上所述，傳統(tǒng) 方法存在三個方面主要問題，一是組織模擬結果的尺寸分布與設定的目標分布或真實組織 尺寸分布相差較大，二是模擬結果存在WC顆粒局部堆積問題，也即WC的位置分布不均勻與 真實組織不符合，三是針對Co含量小以及WC顆粒小的很難模擬出滿足實際要求的結果。因 此以上建立的參數(shù)化模型在微觀結構表征上均未能準確和全面的反映真實微觀組織結構， 不能在普遍意義上指導材料的研制與開發(fā)。為此我們發(fā)明了一種新的硬質(zhì)合金自適應參數(shù) 化建模的方法，解決了以上技術問題。


【發(fā)明內(nèi)容】

[0004] 本發(fā)明的目的是提供一種能準確反映真實WC-Co硬質(zhì)合金微觀組織的硬質(zhì)合金 自適應參數(shù)化建模的方法，保證模擬組織的位置分布均勻性，尺寸分布準確性和小顆粒小 Co含量組織模擬的可靠性。
[0005] 本發(fā)明的目的可通過如下技術措施來實現(xiàn)：硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法， 所述硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法包括：步驟1，采集參數(shù)化模型中的特征參數(shù)；步驟 2,基于真實微觀組織的WC晶粒的多邊形特征，構造多邊形WC晶粒；步驟3,投放WC顆粒； 步驟4,投放過程中采用布爾運算算法對重疊晶粒進行去重疊處理；步驟5,按目標WC晶粒 尺寸分布對WC顆粒進行多刪少補，按WC晶粒尺寸投放概率計算新投放WC晶粒尺寸；步驟 6,按目標WC顆粒位置分布對顆粒堆積現(xiàn)象進行均布化處理，并按照WC顆粒位置投放概率 計算新投放WC顆粒位置；以及步驟7,設定算法結束判據(jù)，WC顆粒在循環(huán)投放過程中，若滿 足判據(jù)要求則投放結束，若未滿足判據(jù)要求則重復步驟3到步驟6。
[0006] 本發(fā)明的目的還可通過如下技術措施來實現(xiàn)：
[0007] 在步驟1中，采集的參數(shù)化模型中的特征參數(shù)包括WC平均晶粒尺寸、WC晶粒尺寸 分布、目標Co含量、區(qū)域目標Co含量分布、最大WC投放晶粒數(shù)等微觀結構特征參數(shù)，其中 利用公式：
[0008] T_numXd2 =pX(l~Co% ) (I)
[0009] 計算得到的WC目標晶粒數(shù)T_num，d為WC平均晶粒尺寸，d2為WC晶粒面積，P為 設定的投放區(qū)間面積，從而得到WC晶粒尺寸分布區(qū)間中各區(qū)間目標投放的WC晶粒數(shù)。
[0010] 在步驟2中，在構造多邊形WC晶粒時，取多邊形兩邊繞原點0分別在 α(75°，105° )，θ(-15°，15° )之間轉(zhuǎn)動，并分別在圓弧上得到頂點1，3,頂點2則是 A與B的交點，其中A與B分別垂直于Y軸與X軸且交于圓弧，因此確定并連接四邊形頂點 0、1、2、3構建多邊形，其中晶粒長短徑A與B均服從實際WC平均晶粒尺寸分布，并且多邊形 繞形心在（0?180° )之間任意旋轉(zhuǎn)β角，最后構成WC晶粒，構造的多邊形WC晶粒的特 征信息包括WC平均晶粒尺寸、晶粒取向角、及晶粒形心位置。
[0011] 在步驟4中，采用布爾運算算法進行去重疊處理，新生成的WC顆粒與所有的WC顆 粒進行布爾運算，存在以下幾種情況：
[0012] (1)較小WC顆粒完全投放在較大WC顆粒中，則較小顆粒消失，并存儲布爾運算后 的WC顆粒；
[0013] (2)存在兩顆粒交叉重疊，則通過布爾運算后，生成新的多邊形WC顆粒；
[0014] (3)多個WC顆粒重疊，逐一兩兩進行布爾運算，并存儲布爾運算后的WC顆粒。
[0015] 步驟5包括：
[0016] a)統(tǒng)計產(chǎn)生的新WC晶粒尺寸分布；
[0017] b)判斷對比目標WC晶粒尺寸分布中存在超出目標WC顆粒數(shù)，刪除超出的WC顆 粒；
[0018] C)計算每次WC晶粒尺寸的投放概率，根據(jù)在投放區(qū)域內(nèi)WC顆粒總目標投放數(shù)及 投放過程中已經(jīng)投放的總WC顆粒數(shù)，結合晶粒尺寸既定分布區(qū)間內(nèi)目標WC顆粒投放數(shù)及 該分布區(qū)間內(nèi)已投放的WC顆粒投放數(shù)，從而得到每次WC晶粒尺寸投放概率；
[0019] d)按WC晶粒尺寸投放概率計算新投放WC晶粒尺寸，根據(jù)目標區(qū)間的WC晶粒尺寸 投放概率以及目標WC晶粒尺寸，在概率取值范圍內(nèi)每次產(chǎn)生新的隨機數(shù)LA_TMP，結合每次 目標區(qū)間WC晶粒尺寸投放概率值，從而計算該區(qū)間的新投放WC晶粒尺寸LA。
[0020] 步驟6包括：
[0021] a)統(tǒng)計區(qū)域目標Co含量分布，將矩形投放區(qū)域按邊A與邊B均勻劃分成Num_a與 Num_b份，則投放區(qū)域被均布化劃分，每個被劃分區(qū)間的WC顆粒位置目標投放概率值為1/ (Num_aXNum_b)，若存在某特定區(qū)域超出目標Co含量則該區(qū)域WC顆粒投放概率為0 ;
[0022] b)計算WC顆粒位置投放概率，根據(jù)WC顆粒位置目標投放概率1八Num_aXNum_ b)，及投放過程中結合每次投放的顆粒面積占已投放顆粒面積的概率，從而確定每次新投 放的WC顆粒位置投放概率值；
[0023] c)按照WC顆粒位置投放概率計算新投放WC顆粒位置，根據(jù)實際目標區(qū)間WC晶 粒位置投放概率及目標位置坐標，在投放概率取值范圍內(nèi)每次產(chǎn)生新的隨機數(shù)LA_TMP，結 合每次投放的WC晶粒位置投放概率，計算每次新投放WC晶粒位置X與Y坐標值，從而確定 WC顆粒投放位置。
[0024] 在步驟7中，設定的算法結束判據(jù)包括目標WC晶粒數(shù)的限制，目標Co含量的限 制，最大WC投放晶粒數(shù)的限制，滿足其中之一判據(jù)則投放結束，否則重復步驟3到步驟6繼 續(xù)投放。
[0025] 本發(fā)明中的硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法，主要針對目前WC-Co硬質(zhì)合金的 研究主要集中在實驗基礎上，且實驗中較難生成多峰分布，梯度分布結構等結構的合金，并 且實驗花費大量的人力物力財力；在硬質(zhì)合金參數(shù)化模型研究方面，開發(fā)的參數(shù)化模型均 未能準確反映硬質(zhì)合金真實微觀結構特征，而不能在普遍意義上指導材料的研制與開發(fā)， 因此建立了能準確反映真實WC-Co硬質(zhì)合金微觀組織的自適應參數(shù)化模型。本發(fā)明具有以 下有益效果及優(yōu)點：
[0026] 1.能準確反映真實微觀組織結構，參數(shù)化模型的微觀結構參數(shù)特征包括WC平均 晶粒尺寸、Co含量值、鄰接度、區(qū)域目標Co含量分布、WC晶粒尺寸分布、晶粒形貌等與實驗 測得的基本接近，驗證了參數(shù)化模型的可靠性及準確性。
[0027] 2.能生成各種不同硬質(zhì)合金材料的參數(shù)化模型，包括多峰分布、梯度結構、涂層結 構等合金材料，并可通過改變微觀結構包括WC平均晶粒尺寸，Co含量，WC晶粒尺寸分布，區(qū) 域目標Co含量分布、晶粒形貌等來研究材料的宏觀力學性能，縮短了產(chǎn)品開發(fā)周期及降低 試驗成本，對指導材料的研制與開發(fā)具有普遍的現(xiàn)實意義。

【專利附圖】

【附圖說明】
[0028] 圖1為本發(fā)明的硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法的一具體實施例的流程圖；
[0029] 圖2為本發(fā)明的WC-Co硬質(zhì)合金WC晶粒特征表征圖；
[0030] 圖3為本發(fā)明的WC顆粒重疊處理圖；
[0031] 圖4為本發(fā)明的WC-Co硬質(zhì)合金微觀組織參數(shù)化模擬的WC晶粒尺寸分布與實驗 測得的WC晶粒尺寸分布的對照圖；
[0032] 圖5為本發(fā)明的WC-Co硬質(zhì)合金參數(shù)化模型的微觀組織形貌圖與真實的微觀組織 形貌圖的對照；
[0033] 圖6為本發(fā)明的WC-Co硬質(zhì)合金參數(shù)化模擬得到的微觀結構WC晶粒尺寸及方差， Co含量，鄰接度（C)與實驗測得的誤差對照圖；
[0034] 圖7為本發(fā)明新設計的WC-Co硬質(zhì)合金微觀結構WC晶粒尺寸分布的模擬與設計 的對照圖；
[0035] 圖8為本發(fā)明新設計的WC-Co硬質(zhì)合金微觀結構形貌圖；
[0036] 圖9為本發(fā)明的一實施例中按目標WC晶粒尺寸分布投放WC顆粒的步驟的具體流 程圖；
[0037] 圖10為本發(fā)明的一實施例中按目標WC顆粒位置分布投放WC顆粒的步驟的具體 流程圖。

【具體實施方式】
[0038] 為使本發(fā)明的上述和其他目的、特征和優(yōu)點能更明顯易懂，下文特舉出較佳實施 例，并配合所附圖式，作詳細說明如下。
[0039] 如圖1所示，圖1為本發(fā)明的硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法的流程圖。
[0040] 在步驟101，采集參數(shù)化模型中的特征參數(shù)：WC平均晶粒尺寸、WC晶粒尺寸分布、 目標Co含量、區(qū)域目標Co含量分布、最大WC投放晶粒數(shù)等微觀結構特征參數(shù)，其中利用公 式：
[0041] T_numXd2 =pX(l~Co% ) (I)
[0042] 計算得到的WC目標晶粒數(shù)T_num，d為WC平均晶粒尺寸，d2為WC晶粒面積，P為 設定的投放區(qū)間面積，從而得到WC晶粒尺寸分布區(qū)間中各區(qū)間目標投放的WC晶粒數(shù)。流 程進入到步驟102。
[0043] 在步驟102,基于真實微觀組織的WC晶粒的多邊形特征，本發(fā)明構建如圖2所示的 WC晶粒，取多邊形兩邊繞原點0分別在α(75°，105°)，Θ(-15°，15° )之間轉(zhuǎn)動，并分 別在圓弧上得到頂點1，3,頂點2則是A與B的交點，其中A與B分別垂直于Y軸與X軸且 交于圓弧，因此確定并連接四邊形頂點〇、1、2、3構建多邊形，其中晶粒長短徑A與B均服從 實際WC平均晶粒尺寸分布，并且多邊形繞形心在（0?180° )之間任意旋轉(zhuǎn)β角，最后構 成WC晶粒。構造的多邊形WC晶粒主要特征信息包括WC平均晶粒尺寸、晶粒取向角、及晶 粒形心位置等。流程進入到步驟103。
[0044] 在步驟103,投放WC晶粒。流程進入到步驟104。
[0045] 在步驟104，WC顆粒投放過程中，不斷的有顆粒重疊的現(xiàn)象出現(xiàn)，本發(fā)明采用圖3 所示的布爾運算算法去重疊處理，新生成的WC顆粒與所有的WC顆粒進行布爾運算，存在多 種情況：（1)較小WC顆粒完全投放在較大WC顆粒中，則較小顆粒消失，處理過程如圖3中 左上圖所示，并存儲布爾運算后的WC顆粒；（2)存在兩顆粒交叉重疊，則通過布爾運算后， 生成新的多邊形WC顆粒，處理過程如圖3中右上圖所示；（3)多個WC顆粒重疊，逐一兩兩 進行布爾運算，處理過程如圖3中下圖所示，并存儲布爾運算后的WC顆粒。流程進入到步 驟 105。
[0046] 在步驟105,采用"多刪少補"的算法，按目標WC晶粒尺寸分布投放WC顆粒。WC顆 粒投放過程中，運用分布區(qū)間顆粒篩選算法，生成與真實WC晶粒尺寸分布近似的參數(shù)化模 型。
[0047] 如圖9所示，圖9為本發(fā)明的一實施例中按目標WC晶粒尺寸分布投放WC顆粒的 步驟的具體流程圖，所述的步驟105包括：
[0048] a)統(tǒng)計產(chǎn)生的新WC晶粒尺寸分布；
[0049] b)判斷對比目標WC晶粒尺寸分布中存在超出目標WC顆粒數(shù)，刪除超出的WC顆 粒。
[0050] c)計算每次WC晶粒尺寸的投放概率，根據(jù)在投放區(qū)域內(nèi)WC顆?？偰繕送斗艛?shù)及 投放過程中已經(jīng)投放的總WC顆粒數(shù)，結合晶粒尺寸既定分布區(qū)間內(nèi)目標WC顆粒投放數(shù)及 該分布區(qū)間內(nèi)已投放的WC顆粒投放數(shù)，從而得到每次WC晶粒尺寸投放概率。
[0051] d)按WC晶粒尺寸投放概率計算的新投放WC晶粒尺寸。根據(jù)目標區(qū)間的WC晶粒 尺寸投放概率以及目標WC晶粒尺寸，在概率取值范圍內(nèi)每次產(chǎn)生新的隨機數(shù)LA_TMP，結合 每次目標區(qū)間WC晶粒尺寸投放概率值，從而計算該區(qū)間的新投放WC晶粒尺寸LA。流程進 入到步驟106。
[0052] 在步驟106,采用"均布化"算法，按目標WC顆粒位置分布投放WC顆粒，從而WC顆 粒投放中的堆積現(xiàn)象進行均布化處理。多邊形WC顆粒投放過程中，為避免顆粒堆積則按照 區(qū)域目標Co含量分布，利用均布化算法，生成滿足區(qū)域目標Co含量分布即目標WC位置分 布的參數(shù)化模型。
[0053] 如圖10所示，圖10為本發(fā)明的一實施例中按目標WC顆粒位置分布投放WC顆粒 的步驟的具體流程圖，所述的步驟106包括：
[0054] a)統(tǒng)計區(qū)域目標Co含量分布，將矩形投放區(qū)域按邊A與邊B均勻劃分成Num_a與 Num_b份，則投放區(qū)域被均布化劃分，每個被劃分區(qū)間的WC顆粒位置目標投放概率值為1/ (Num_aXNum_b)，若存在某特定區(qū)域超出目標Co含量則該區(qū)域WC顆粒投放概率為0 ;
[0055] b)計算WC顆粒位置投放概率，根據(jù)WC顆粒位置目標投放概率1八Num_aXNum_ b)，及投放過程中結合每次投放的顆粒面積占已投放顆粒面積的概率，從而確定每次新投 放的WC顆粒位置投放概率值；
[0056] c)按照WC顆粒位置投放概率計算新投放WC顆粒位置。根據(jù)實際目標區(qū)間WC晶 粒位置投放概率及目標位置坐標，在投放概率取值范圍內(nèi)每次產(chǎn)生新的隨機數(shù)LA_TMP，結 合每次投放的WC晶粒位置投放概率，從而計算每次新投放WC晶粒位置X與Y坐標值。從 而確定WC顆粒投放位置，使顆粒投放更均勻，避免局部堆積。流程進入到步驟107。
[0057] 在步驟107,設定算法收斂判據(jù)，包括目標WC晶粒數(shù)的限制，目標Co含量的限制， 最大WC投放晶粒數(shù)的限制，滿足其中之一判據(jù)則算法停止，否則重復步驟103至步驟106 直至滿足收斂判據(jù)結束。
[0058] 以下為應用本發(fā)明的一具體實施例：
[0059] 1)本發(fā)明的硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化模型是基于真實微觀組織結構建立的模型。其 中WC-Co硬質(zhì)合金微觀組織的WC平均晶粒尺寸，Co含量，WC晶粒尺寸分布，晶粒鄰接度是 表征微觀組織特征的主要參數(shù)。首先通過統(tǒng)計SEM掃描圖中微觀組織WC平均晶粒尺寸，分 布方差，Co含量，鄰接度，最大及最小晶粒尺寸得到的結果如表1所示：
[0060] 表1實驗測得的微觀組織特征參數(shù)統(tǒng)計表
[0061]

【權利要求】
1. 硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法，其特征在于，所述硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模 的方法包括： 步驟1，采集參數(shù)化模型中的特征參數(shù)； 步驟2,基于真實微觀組織的WC晶粒的多邊形特征，構造多邊形WC晶粒； 步驟3,投放WC顆粒； 步驟4,投放過程中采用布爾運算算法對重疊晶粒進行去重疊處理； 步驟5,按目標WC晶粒尺寸分布對WC顆粒進行多刪少補，按WC晶粒尺寸投放概率計算 新投放WC晶粒尺寸； 步驟6,按目標WC顆粒位置分布對顆粒堆積現(xiàn)象進行均布化處理，并按照WC顆粒位置 投放概率計算新投放WC顆粒位置；以及 步驟7,設定算法結束判據(jù)，WC顆粒在循環(huán)投放過程中，若滿足判據(jù)要求則投放結束， 若未滿足判據(jù)要求則重復步驟3到步驟6。
2. 根據(jù)權利要求1所述的硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法，其特征在于，在步驟1 中，采集的參數(shù)化模型中的特征參數(shù)包括WC平均晶粒尺寸、WC晶粒尺寸分布、目標Co含量、 區(qū)域目標Co含量分布、最大WC投放晶粒數(shù)等微觀結構特征參數(shù)，其中利用公式： T_numXd2 = pX (1-Co% ) (I) 計算得到的WC目標晶粒數(shù)T_num，d為WC平均晶粒尺寸，d2為WC晶粒面積，P為設定 的投放區(qū)間面積，從而得到WC晶粒尺寸分布區(qū)間中各區(qū)間目標投放的WC晶粒數(shù)。
3. 根據(jù)權利要求1或2所述的硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法，其特征在于，在步驟 2中，在構造多邊形WC晶粒時，取多邊形兩邊繞原點0分別在α (75° ,105° )，θ (-15°， 15° )之間轉(zhuǎn)動，并分別在圓弧上得到頂點1，3,頂點2則是A與B的交點，其中A與B分別 垂直于Y軸與X軸且交于圓弧，因此確定并連接四邊形頂點〇、1、2、3構建多邊形，其中晶粒 長短徑A與B均服從實際WC平均晶粒尺寸分布，并且多邊形繞形心在（0?180° )之間任 意旋轉(zhuǎn)β角，最后構成WC晶粒，構造的多邊形WC晶粒的特征信息包括WC平均晶粒尺寸、 晶粒取向角、及晶粒形心位置。
4. 根據(jù)權利要求1所述的硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法，其特征在于，在步驟4 中，采用布爾運算算法進行去重疊處理，新生成的WC顆粒與所有的WC顆粒進行布爾運算， 存在以下幾種情況： (1) 較小WC顆粒完全投放在較大WC顆粒中，則較小顆粒消失，并存儲布爾運算后的WC 顆粒； (2) 存在兩顆粒交叉重疊，則通過布爾運算后，生成新的多邊形WC顆粒； (3) 多個WC顆粒重疊，逐一兩兩進行布爾運算，并存儲布爾運算后的WC顆粒。
5. 根據(jù)權利要求1或2所述的硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法，其特征在于，步驟5 包括： a) 統(tǒng)計產(chǎn)生的新WC晶粒尺寸分布； b) 判斷對比目標WC晶粒尺寸分布中存在超出目標WC顆粒數(shù)，刪除超出的WC顆粒； c) 計算每次WC晶粒尺寸的投放概率，根據(jù)在投放區(qū)域內(nèi)WC顆粒總目標投放數(shù)及投放 過程中已經(jīng)投放的總WC顆粒數(shù)，結合晶粒尺寸既定分布區(qū)間內(nèi)目標WC顆粒投放數(shù)及該分 布區(qū)間內(nèi)已投放的WC顆粒投放數(shù)，從而得到每次WC晶粒尺寸投放概率； d)按WC晶粒尺寸投放概率計算新投放WC晶粒尺寸，根據(jù)目標區(qū)間的WC晶粒尺寸投放 概率以及目標WC晶粒尺寸，在概率取值范圍內(nèi)每次產(chǎn)生新的隨機數(shù)LA_TMP，結合每次目標 區(qū)間WC晶粒尺寸投放概率值，從而計算該區(qū)間的新投放WC晶粒尺寸LA。
6. 根據(jù)權利要求1或2所述的硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法，其特征在于，步驟6 包括： a) 統(tǒng)計區(qū)域目標Co含量分布，將矩形投放區(qū)域按邊A與邊B均勻劃分成Num_a與Num_ b份，則投放區(qū)域被均布化劃分，每個被劃分區(qū)間的WC顆粒位置目標投放概率值為lANum_ aX Num_b)，若存在某特定區(qū)域超出目標Co含量則該區(qū)域WC顆粒投放概率為0 ; b) 計算WC顆粒位置投放概率，根據(jù)WC顆粒位置目標投放概率lANum_aXNum_b)，及 投放過程中結合每次投放的顆粒面積占已投放顆粒面積的概率，從而確定每次新投放的WC 顆粒位置投放概率值； c) 按照WC顆粒位置投放概率計算新投放WC顆粒位置，根據(jù)實際目標區(qū)間WC晶粒位置 投放概率及目標位置坐標，在投放概率取值范圍內(nèi)每次產(chǎn)生新的隨機數(shù)LA_TMP，結合每次 投放的WC晶粒位置投放概率，計算每次新投放WC晶粒位置X與Y坐標值，從而確定WC顆 粒投放位置。
7. 根據(jù)權利要求1或2所述的硬質(zhì)合金自適應參數(shù)化建模的方法，其特征在于，在步驟 7中，設定的算法結束判據(jù)包括目標WC晶粒數(shù)的限制，目標Co含量的限制，最大WC投放晶 粒數(shù)的限制，滿足其中之一判據(jù)則投放結束，否則重復步驟3到步驟6繼續(xù)投放。
【文檔編號】G06F17/50GK104318039SQ201410657910
【公開日】2015年1月28日 申請日期:2014年11月18日 優(yōu)先權日:2014年11月18日
【發(fā)明者】張光亮, 童和強 申請人:張光亮