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公开(公告)号：CN106096127A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610403459.5
申请日：2016-06-07
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种含区间参数不确定性结构的稳健性优化设计方法。包括以下步骤：建立基于区间的结构稳健性优化设计模型；采用拉丁超立方采样和协同仿真技术获得样本点；构建预测目标函数和约束函数的Kriging代理模型；采用双层嵌套的遗传算法求解区间稳健性优化设计模型，在遗传算法内层，计算出目标函数和约束函数的左右界，在遗传算法外层，计算出每个设计向量的总区间约束违反度矢量，并判断其可行性；根据基于区间约束违反度矢量的优于关系准则对各设计向量进行优劣排序；当达到最大进化代数或收敛阈值时，输出稳健性优化设计模型的最优解，从而实现含区间参数不确定性结构的稳健性优化设计。
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公开(公告)号：CN104679956A
公开(公告)日：2015-06-03
申请号：CN201510082491.3
申请日：2015-02-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑动态特性的高速压力机底座可靠性稳健设计方法，该方法包括以下步骤：建立高速压力机底座动态特性的可靠性稳健设计模型；采用拉丁超立方采样法对设计变量和不确定参数进行采样，并通过协同仿真技术获取样本点的响应值；依据样本点的输入-输出信息建立预测目标和约束函数中底座力学性能指标值的RBF神经网络模型；利用基于区间约束违反度和均布区间优势度以及区间序位向量的双层嵌套遗传算法进行迭代寻优，求得底座设计方案的最优解。本发明根据高速压力机底座实际设计需求，基于RBF神经网络模型对其进行动态特性可靠性稳健设计，可便捷地获得符合可靠性要求并具有稳健性的高速压力机底座的设计方案。
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公开(公告)号：CN114491699B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210133662.0
申请日：2022-02-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了基于拓展区间数的三维CAD软件易用性量化方法及装置，先确定三维CAD软件易用性指标集，再进行标准化，分别得到标准化数据、原始区间数、标准化样本数量、标准化概率密度，根据标准化后的概率密度得到样本数据的集中度和趋势度，计算并修正拓展预测角，生成拓展区间数，根据拓展区间数确定各二级指标，确定二级指标权重并加权求和，得到一级指标，再确定一级指标的权重，最终得到三维CAD软件易用性量化结果。本发明充分考虑了样本数据的分布特性以及样本的全局性程度，能够对三维CAD软件的易用性进行准确量化。
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公开(公告)号：CN119202621A
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411697377.7
申请日：2024-11-26
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/20 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N7/01 , G08B31/00
Abstract: 本发明公开了复杂装备运动部件变工况可靠性预测与故障主动预警方法，属于复杂装备可靠性预测与故障预警领域，采用分数阶矩方法和优化校正方法获得复杂装备运动部件变工况可靠性数据；采集不同工况下复杂装备运动部件内部温度、驱动电机电压和电流、负载等数据，构建训练和测试数据集，建立预测不同工况参数下复杂装备运动部件可靠性的长短期记忆神经网络模型；实时监测复杂装备运行工况数据并输入到网络中，实现复杂装备运动部件可靠性预测，并在预测的运动部件可靠性低于规定要求时发出警报，实现故障主动预警。本发明探究了变工况下复杂装备运动部件可靠性演化机制，实现了可靠性准确预测和故障主动预警，有助于保证复杂装备安全可靠运行。
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公开(公告)号：CN119175300A
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411650264.1
申请日：2024-11-19
Applicant: 浙江大学 , 宁波精达成形装备股份有限公司
Abstract: 本发明公开了多物理场协同的冲压装备滑块下死点动态精度保障方法，通过采集冲压装备主轴承温度、冲压力、冲次和滑块下死点位移等物理场因素的实时监测数据，构建训练和测试数据集；基于径向基函数神经网络建立物理场因素与滑块下死点误差间近似模型，采用贝叶斯方法求解模型参数；以冲次和主轴承温度等为控制变量，滑块下死点误差最小化为目标，构建滑块下死点精度补偿器，执行滑块下死点精度补偿器获得最优控制量；将最优控制量传递至冲压装备的控制系统，实时补偿滑块下死点精度。本发明考虑了冲压装备多物理场对滑块下死点动态精度的协同影响机制，通过冲压装备滑块下死点动态精度的实时补偿，有效保障了滑块下死点动态精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118386228A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410481954.2
申请日：2024-04-22
Applicant: 浙江大学
IPC: B25J9/16 , G05B23/02 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种未来工厂开放环境下工业机器人运动平稳性分析方法。包括以下步骤：考虑开放环境下工业机器人中存在的多源不确定性参数，构建工业机器人运动速度偏差函数，建立工业机器人运动平稳性指标的失效概率表征模型。采用稀疏网格方法计算工业机器人运动速度偏差函数的分数指数矩目标值；建立含未知参数的混合概率分布模型，采用贝叶斯序列更新方法求解混合概率分布模型的未知参数，校正混合概率分布模型，最后计算工业机器人运动平稳性指标。本发明提供的工业机器人运动平稳性分析方法，考虑了未来工厂开放环境下存在的多源参数不确定性，以概率的方式度量了工业机器人运动平稳性，实现了工业机器人运动平稳性的快速准确分析。
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公开(公告)号：CN118260196A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410358568.4
申请日：2024-03-27
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种三维CAD软件功能缺陷的高效检测方法。分析三维CAD软件待测功能需求获得其涵盖的功能点，根据内在关联逻辑建立功能点关联关系图。根据缺陷关联度筛选测试用例，设计完全覆盖待测功能所涉及功能点的测试用例集。通过构建基于功能点间可达路径距离的功能点关联矩阵和测试用例对软件功能点的覆盖矩阵，动态计算每轮测试中每个测试用例的缺陷触发指数，并执行缺陷触发指数最大的测试用例，进而实现高效的功能缺陷检测。本发明提出的方法合理考虑了功能点与功能点之间、测试用例与功能点之间的关系，能够更加高效地发现三维CAD软件潜在的功能缺陷。
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公开(公告)号：CN111832102B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202010569134.0
申请日：2020-06-19
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/23 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种高维随机场条件下的新型复合材料结构优化设计方法。该方法首先根据新型复合材料结构制备工艺与服役环境的复杂性，建立考虑其材料属性与载荷空间相关不确定性的高维随机场模型，进而，根据高刚度轻量化设计需求建立高维随机场影响下新型复合材料结构的优化设计模型；然后，将随机等几何分析方法与随机多项式展开增强Dagum核克里金代理模型相结合，高效准确地计算出高维随机场影响下新型复合材料结构随机响应的统计特征值；最后，利用粒子群算法快速获取最优的新型复合材料结构设计参数。本发明综合考虑材料属性及载荷的高维随机性，符合工程实际；优化中采用随机等几何分析与代理模型相结合计算结构的随机响应，高效且准确。
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公开(公告)号：CN116522725A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310475358.9
申请日：2023-04-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/23 , G16C60/00 , G06F17/16 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种周期材料结构宏微双尺度等几何稳健拓扑优化方法。包括以下步骤：考虑周期材料结构制造和使用过程中不确定性，将样本不充分的外载视为区间不确定性、将样本充分的材料属性视为有界概率不确定性；建立整体结构NURBS模型，选择其中最小重复结构作为微观结构，对微观结构进行有限元网格划分；宏观结构施加边界条件，建立优化模型；采用均匀化方法构建宏观结构弹性张量矩阵；构建总体刚度矩阵，通过正交分解法对刚度矩阵、载荷向量进行降阶处理；采用最优准则法更新设计向量；本发明公开的周期材料结构宏微双尺度等几何稳健拓扑优化方法考虑实际工程中存在的不确定性，采用正交分解法进行模型降阶，加速优化，有着更好的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN114789454A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210721155.9
申请日：2022-06-24
Applicant: 浙江大学
IPC: B25J9/16
Abstract: 本发明公开一种基于LSTM和逆运动学的机器人数字孪生轨迹补全方法，该方法先通过训练集训练运动轨迹预测网络，并在在线时通过训练好的运动轨迹预测网络输出当前时刻机器人所有关节的关节角度的预测值；然后通过逆运动学求解，得到若干组当前时刻的机器人所有关节的关节角度的计算值，将所有的计算值和预测值进行对比，若误差小于阈值，则输出预测值到虚拟环境中，实现虚实同步；否则，将计算值输入回到虚拟环境中，实现虚实同步。本发明的机器人数字孪生轨迹补全方法，能够基于获取得到的正常机器人状态轨迹数据对丢失的数据进行预测，且能够保证每个时刻的轨迹预测不会出现较大偏差，快速预测出丢失的数据使虚实达到同步。
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