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公开(公告)号：CN108414554A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810193937.3
申请日：2018-03-09
Applicant: 暨南大学
IPC: G01N23/22 , G01N23/2202
Abstract: 本发明公开一种用于厚壁无缝钢管材料δ铁素体含量测量的方法,包括:切取10×10×10mm的块状试样留存;将留存的试样在回火炉内以1200℃～1300℃的恒定高温淬火0.5～2小时，出炉空冷，以700℃～760℃的恒定温度在回火炉内回火1.5～2小时,出炉空冷；使用砂轮将经热处理后的块状试样的一横向面磨平，对磨平的横向面进行磨光和抛光处理；将研磨后的块状试样置于匹配的烧杯或腐蚀杯中,在烧杯或腐蚀杯中加入如下重量百分数组份的腐蚀剂：硫酸铜8%～10%，盐酸45%～50%，水40%～50%，冷蚀15～20秒后,使用清水配合酒精对腐蚀的横向面进行清洁并气吹/风干块状试样；使用金相显微镜拍摄块状试样的横向面的金相照片,并利用金相图像分析软件统计横向面内δ铁素体含量。
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公开(公告)号：CN118691338B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202410904024.3
申请日：2024-07-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q30/0204 , G06Q30/0201 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/30 , G06Q50/02 , G06Q50/12 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及厨余垃圾资源化闭环处理设施的选址方法及服务平台，该方法包括：基于多个餐饮中心在设定的选址周期内的厨余垃圾总产量，确定每个餐饮中心所对应的厨余垃圾日产量，并确定多个餐饮中心所对应的厨余垃圾的日产总量；在确定处理日产总量的厨余垃圾所需求的第一黑水虻需求量之后，确定每个候选黑水虻处理点在对应的邻避效应参数下所对应的第一黑水虻养殖规模；基于第一黑水虻养殖规模与第一黑水虻需求量，从多个候选黑水虻处理点中，选取至少一个备选黑水虻处理点，并在计算备选黑水虻处理点与关联的多个餐饮中心所对应的日运营总成本之后，至少根据日运营总成本，从至少一个备选黑水虻处理点中，选取目标黑水虻处理点，得到选址结果。
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公开(公告)号：CN118674491B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410842824.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q30/0202 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及基于大数据的产品需求信息预测方法、装置、预测平台及介质，该方法包括：在目标产品对应的历史生产数据中，获取与所述目标产品对应的第一生产数据时间序列，并按预设规则对所述第一生产数据时间序列进行缩放处理，生成第二生产数据时间序列；将所述第二生产数据时间序列，输入已训备的需求预测模型，得到所述目标产品对应的目标需求预测数据；利用已构建的EM‑GMM模型，处理所述目标需求预测数据的所有所述日生产需求预测数据，生成生产需求预测结果，其中，所述生产需求预测结果包括所述目标产品对应的周生产需求概率分布参数，通过使用TCN‑LSTM模型，结合网格搜索法，对历史生产数据进行预处理和预测，从而提高对目标产品需求预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118485358B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202410669998.8
申请日：2024-05-28
Applicant: 暨南大学 , 超讯通信股份有限公司 , 广东康利达物联科技有限公司
IPC: G06Q10/08 , G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及基于改进教与学算法的分布式区块链生产物流资源的优化配置方法，包括：从预设的多个区块链资源集合对应的生产物流资源BCPLR节点中，选取每个区块链资源集合对应的候选BCPLR节点集；基于多个候选BCPLR节点集和生产物流任务量，进行种群个体编码和种群初始化，生成多个第一个体编码；利用改进的教与学算法TLBO，对多个第一个体编码进行种群搜索迭代，生成多个第二个体编码，并基于第二个体编码对应的资源配置方式的适应度和改进的TLBO，对多个第二个体编码进行种群更新迭代，并从生成的多个备选个体编码中，确定目标个体编码，得到优化配置结果，其中，改进的TLBO是将多教师分组的教学策略和结合随机性和有向性的交叉学习策略分别作为TLBO的教学策略和学习策略的TIBO。
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公开(公告)号：CN118503806B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410720765.6
申请日：2024-06-05
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/24 , G06F18/2413
Abstract: 本申请涉及基于TOPSIS和SVR的订单评级方法、装置、评级系统及存储介质，该方法包括：获取待排序的订单数据，对订单数据进行预处理，以生成预设数据格式的候选订单数据，候选订单数据包括多种目标指标参数；利用TOPSIS法，处理多种目标指标参数，得到每个目标指标参数所对应的权重数据；对多种目标指标参数和每个目标指标参数对应的权重数据，利用秩和比评价法RSR进行秩和比计算，得到与每个目标指标参数对应的实时加权秩和比，将实时加权秩和比输入SVR模型，输出与实时加权秩和比对应的预测加权秩和比；根据预测加权秩和比和预设的分档规则，确定每个订单数据所对应的分档排序结果。通过本申请，解决相关技术中评级订单的方法效率及准确率低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118674491A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410842824.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q30/0202 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及基于大数据的产品需求信息预测方法、装置、预测平台及介质，该方法包括：在目标产品对应的历史生产数据中，获取与所述目标产品对应的第一生产数据时间序列，并按预设规则对所述第一生产数据时间序列进行缩放处理，生成第二生产数据时间序列；将所述第二生产数据时间序列，输入已训备的需求预测模型，得到所述目标产品对应的目标需求预测数据；利用已构建的EM‑GMM模型，处理所述目标需求预测数据的所有所述日生产需求预测数据，生成生产需求预测结果，其中，所述生产需求预测结果包括所述目标产品对应的周生产需求概率分布参数，通过使用TCN‑LSTM模型，结合网格搜索法，对历史生产数据进行预处理和预测，从而提高对目标产品需求预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118229018B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410437587.6
申请日：2024-04-12
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/08 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及多资源约束的生产物流协同决策方法、装置、电子装置和存储介质，该方法包括：基于当前获取的多个JI对应的成对邻近性，对多个JI进行分组并生成当前JI队列，当前JI队列对应有当前LI队列和当前PI队列；在根据每个JI与对应的装配单元的作业适配度，对当前JI队列进行排序并生成候选JI队列期间，同步执行根据每个LI与分配的lo的物流适配度，对当前LI队列中的所有LI进行排序更新并生成目标LI队列，候选JI队列对应有候选PI队列；按预设的约束规则，对候选PI队列的所有PI进行指令验证，并根据每个PI与分配的po的生产适配度，对完成指令验证的候选PI队列中的所有PI进行排序更新，生成目标PI队列，以及将目标LI队列和目标PI队列作为协同决策结果。
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公开(公告)号：CN118229194B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410437940.0
申请日：2024-04-12
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及批生产模式下的库位规划方法、电子装置及存储介质，该方法包括：获取当前空闲的货位信息和组批生产后的多个生产订单信息，每个生产订单信息包括多个目标对象对应的同一类别的单品信息；从多个生产订单信息中，获取每个目标对象对应的多个单品信息，得到每个目标对象对应的多个入库子单信息，并基于货位信息和入库子单信息，进行初始编码，得到第一编码序列；利用ALNS算法和预设的仓储约束,对当前编码序列进行破坏修复操作，生成备选编码序列；根据备选编码序列和当前编码序列对应的仓储成本，从备选编码序列和当前编码序列中，选取目标编码序列，得到库位规划结果。通过本申请，解决相关技术的库位规划方案易浪费仓库资源及成本的问题。
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公开(公告)号：CN118092357B
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410289188.X
申请日：2024-03-14
Applicant: 暨南大学 , 超讯通信股份有限公司 , 广东康利达物联科技有限公司
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提出面向总装的基于数字孪生的物料流协同控制方法，包括：制造企业接收任务订单，确认需求；通过物理层获取数据，然后上传至决策控制层的模型中；将系统整体的结果输出；物理对象层接收并执行相对应作业计划；数字孪生结构对模型进行监控，判断是否出现动态性干扰；虚拟映像层对动态性干扰进行动态仿真与评估；确认受到动态性影响的子系统，更新数据，由局部子系统计算出子系统内的一级联动修正计划；更新数据；将二、三和四级联动修正计划下达给各子系统层；判断总装系统的任务是否完成。本发明通过基于数字孪生映像体系，为总装系统构建了相适应的数字动态决策信息架构，为实现配送和生产的高效动态协同运作提供了一个可行的使能架构。
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公开(公告)号：CN118195447B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410418893.5
申请日：2024-04-09
Applicant: 暨南大学 , 超讯通信股份有限公司 , 广东康利达物联科技有限公司
IPC: G06Q10/083 , G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06N3/126
Abstract: 本申请涉及工业园区产成品的仓储输送联合决策方法和存储介质，该方法包括：获取工业园区内多个第一目标对象所产生的生产变动信息，并判断生产变动信息是否打乱当前联合调度信息所对应的调度安排；在判断到生产变动信息打乱当前联合调度信息所对应的调度安排的情况下，基于产生生产变动信息后所对应的第二排产信息和协同优化约束规则，对第一输送调度信息进行遗传进化操作迭代，生成第二输送调度信息；基于根据第二输送调度信息所生成的第二入库订单、协同优化约束规则和启发式算法，对第一仓储调度信息进行库位规划修正，生成第二仓储调度信息；将第二输送调度信息和第二仓储调度信息作为联合决策结果，并对所有产成品进行输送存储调度。
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