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公开(公告)号：CN114089690B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202111238575.3
申请日：2021-10-25
Applicant: 西北工业大学
IPC: G05B19/4065
Abstract: 本发明公开了一种用于车间监控的边缘计算设备与方法，包括供电模块、数据传输模块、数据处理模块、数据分析模块和数据存储模块；供电模块为边缘计算设备运行提供能源支撑；数据传输模块用于将采集的高端数控机床运行数据及辅助设备数据传入边缘计算设备，并将计算结果传输到计算机进行显示与云平台进一步处理；数据处理模块用于关联多个产品的采集数据及转换，数据分析模块用于对采集的数据进行实时分析，数据存储模块用于存储加工过程产生的数据。本发明通过边缘计算技术以及加工监控，实现现场处理与远程监控的结合，可有效地提高生产现场的决策能力与自适应能力。
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公开(公告)号：CN107491582B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710549207.8
申请日：2017-07-07
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明提出一种基于DWCN_NodeRank算法的产品设计关键要素提取方法，首先针对产品的不同设计场景，获取对应不同设计场景的产品的若干SysML模型；分别从每个SysML模型中读取设计元素以及各设计元素之间的关系；其次根据5种关系类型的关系强度值，计算设计元素集合中两两设计元素之间的贡献度，并建立基于设计要素的设计结构矩阵IDSM；最后迭代计算所有设计元素的权值向量NR，在得到的权值向量NR中，取其中大于设定阈值δ的元素所对应的设计元素为关键要素。本发明不仅充分利用了系统模型所体现的各种关系，而且与仿真方式或者根据实际使用效果运用概率推算方式相比，时间短、效率高，并且能够处理大量系统模型中的关键要素提取问题。
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公开(公告)号：CN107301283B
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201710439689.1
申请日：2017-06-12
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出一种基于设计变化矩阵的产品方案设计阶段风险评估方法，该方法结合公理化设计原理，以公理化设计矩阵为基础，通过设计方案之间的对比，找到设计方案之间发生变化的因素，进而构建出用以反映变化的设计变化矩阵，并结合以往设计方案和应用结果，提取出方案设计过程中风险指标，进而分析出设计方案的风险值，完成产品方案设计阶段风险评估。本发明在构建设计变化矩阵的过程中，同时考虑了设计方案之间的变化问题和设计要素的应用反馈，能够较为全面分析出设计方案中存在风险的设计要素，据此所建立的设计变化矩阵为产品方案设计阶段风险管理提供依据。
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公开(公告)号：CN110472774A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910657300.X
申请日：2019-07-19
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM网络的变工况下刀具剩余寿命预测方法，用于解决现有刀具寿命预测方法实时性差的技术问题。技术方案是采用希尔伯特黄变换从过程监测信号中提取出磨损特征，并对多工况因素加工工况场景进行定义，通过长短期记忆网络学习加工中工况场景与刀具磨损特征变化之间的关联关系，预测刀具剩余寿命。由于LSTM模型充分考虑时间序列中工况场景和磨损特征的变化及其累积效应，同时LSTM的模糊性能够在空间上对工况场景和加工磨损特征复杂相关关系进行建模。本发明考虑了变工况场景下工况变化与刀具磨损之间复杂的时空关系，实用性好。与现有技术相比，预测误差达到0.01，样本实例的网络预测准确率达到85％以上。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107315873A
公开(公告)日：2017-11-03
申请号：CN201710488016.5
申请日：2017-06-23
Applicant: 西北工业大学
Abstract: 本发明提出一种面向飞机总体设计方案优选的可拓灰关联投影评价法，该方法将对设计方案的评判问题转换为评价指标空间中各设计方案到理想方案的广义距离计算问题，这在一定程度上简化了设计方案优选的复杂性，同时该方法为解决含有不确定型指标值评价决策问题提供一种思路，以期能够为飞机研制的多方案论证阶段合理优选设计方案提供一定的科学依据。
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公开(公告)号：CN118410325A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410572762.2
申请日：2024-05-10
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06F18/2135 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供了一种基于数据驱动的时变工况下切削残余应力预测方法，属于切削加工技术领域。该方法通过采集试验过程中的时变信号、非时变信号以及切削残余应力值，将非时变信号统一表征处理，针对时变信号数据进行自适应特征提取，设计高维数据的低维表示的特征提取方式，再将处理后的非时变信号与时变信号融合，作为CNN切削残余应力预测模型的输入，并将切削残余应力值作为模型输出，建立了时变工况下采集数据与最终的残余应力之间的复杂映射关系，实现切削残余应力的在线预测。本发明利用卷积神经网络结构表达各个工况因素特征与切削残余应力之间的非线性关系，能够基于加工过程数据快速实现对切削残余应力的预测。
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公开(公告)号：CN118246173A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410365299.4
申请日：2024-03-28
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F111/08 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及船用柴油机多工序、多影响因素的生产技术领域，特别涉及到一种基于贝叶斯网络的船用柴油机连杆装配变形预测方法。该方法采用贝叶斯网络建立连杆变形预测模型，综合考虑连杆装配的多道工序以及多个质量特征的影响，分别采用遗传算法‑K2算法进行贝叶斯网络结构学习、采用最大似然估计进行贝叶斯网络参数学习、采用联结树算法进行贝叶斯推理，能够有效挖掘装配阶段不同质量特征与连杆变形之间的影响关系，实现多工序、多影响因素条件下的连杆变形程度的装配前预测，为连杆装配阶段参数调整、工艺优化提供理论模型以及建设性根据，也可为多阶段、多因素影响的质量分析过程提供方法指导。
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公开(公告)号：CN110472774B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910657300.X
申请日：2019-07-19
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06F30/27 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM网络的变工况下刀具剩余寿命预测方法，用于解决现有刀具寿命预测方法实时性差的技术问题。技术方案是采用希尔伯特黄变换从过程监测信号中提取出磨损特征，并对多工况因素加工工况场景进行定义，通过长短期记忆网络学习加工中工况场景与刀具磨损特征变化之间的关联关系，预测刀具剩余寿命。由于LSTM模型充分考虑时间序列中工况场景和磨损特征的变化及其累积效应，同时LSTM的模糊性能够在空间上对工况场景和加工磨损特征复杂相关关系进行建模。本发明考虑了变工况场景下工况变化与刀具磨损之间复杂的时空关系，实用性好。与现有技术相比，预测误差达到0.01，样本实例的网络预测准确率达到85％以上。
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