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公开(公告)号：CN118709412A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410842848.2
申请日：2024-06-27
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/20 , G06T19/20 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本申请公开了一种融合形状误差与接触变形的零件装配仿真方法、装置、设备及介质，涉及零件装配技术领域，该方法包括：以上位零件和下位零件的配合面之间的接触压力不超过目标材料的屈服强度为约束，采用边界元法计算当前上位零件表面点云和当前下位零件表面点云的变形，并确定变形后上位零件表面点云和下位零件表面点云构成的点集，记为当前更新后点集；根据初始点集、当前更新后点集、当前平移矩阵和当前旋转矩阵确定装配精度的目标函数，以装配精度最小化为优化目标对目标函数进行优化，输出优化后的平移矩阵和旋转矩阵；通过迭代对上位零件进行姿态变换直到达到迭代停止条件输出零件的最终位姿，本申请能够提供更准确的装配仿真结果。
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公开(公告)号：CN118607147A
公开(公告)日：2024-09-06
申请号：CN202410752508.0
申请日：2024-06-11
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0895 , G06N3/048 , G06V10/77 , G06V10/80 , G06V10/44 , G06V10/766 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/045
Abstract: 本发明提供一种基于图像增强与注意力机制的翼型几何参数快速计算方法，涉及翼型设计领域。该方法包括：构建多源增强样本集；构建用于翼型参数求解的基于注意力机制的卷积神经网络模型并进行训练，利用训练好的目标模型进行翼型几何参数的计算。本发明利用可学习图像压缩器模块，缩小图像尺寸降低训练成本的同时尽可能保留特征信息；利用注意力机制捕获图像全局特征分布机制，提升神经网络模型训练效率和几何参数求解速度，本发明实现了直接基于翼型二维图像得到翼型几何参数，不仅能够实现翼型反设计过程的闭环验证，还能够提高不同形式翼型数据库间的转换效率，改善翼型设计与数据挖掘质量。
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公开(公告)号：CN118350284A
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202410580804.7
申请日：2024-05-10
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06F18/25 , G06F18/2413 , G06F18/27 , G06N3/045 , G06F30/15 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于时空特征融合的复杂装备剩余使用寿命预测方法，涉及工业复杂装备健康管理及寿命预测技术领域。方法包括：获取当前时刻待测复杂装备的多传感器运行数据为实时工况数据；使用图卷积网络提取装备零部件之间的物理装配关系与先验知识中零部件故障关系叠加而成的空间特征；使用双向长短期记忆网络与多头注意力机制提取传感器数据随装备剩余使用寿命线性退化的全生命周期时间序列特征；将提取到的时空特征融合从而生成剩余使用寿命预测模型；最终将实时工况数据输入到预测模型中，得到当前时刻复杂装备的剩余使用寿命预测值。本发明完成了复杂装备剩余使用寿命预测工作，提高了复杂装备剩余使用寿命预测的精度。
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公开(公告)号：CN118313248A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410400271.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 浙江大学宁波“五位一体”校区教育发展中心
IPC: G06F30/27 , G06N3/042 , G06N5/045 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于超图机理嵌入的装备性能深层可解释分析方法，涉及性能分析领域，包括：将复杂装备的实际服役数据进行预处理；输入预处理后的复杂装备实际服役数据至时空特征嵌入模块中，生成特征嵌入序列；将特征嵌入序列与机理超图结构的关联矩阵通过机理超图卷积模块相融合，生成第一输出结果；将特征嵌入序列和静态超图结构的关联矩阵进行聚合超图卷积运算，生成第二输出结果；将实际服役数据和特征嵌入序列输入至动态超图模块，通过多层级超图求解生成第三输出结果；基于注意力机制，优化整合前述三个输出结果，准确分析复杂装备的性能。本发明有效提高了复杂装备性能分析过程的可解释性，有助于深入明晰复杂装备的服役性能表现。
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公开(公告)号：CN118244697A
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202410333030.8
申请日：2024-03-21
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种测算一体的立式数控机床进给轴误差实时反演方法，涉及立式数控机床技术领域，包括：对所述有限元模型的稳态温度场、瞬态温度场以及热‑力耦合场进行依次分析，得到进给轴各离散位置的变形量；确定进给轴瞬态温度场各时刻温度数据的时域特征，并抽取对应时刻进给轴各离散位置的变形量；采用径向基图神经网络建立进给轴误差计算模型；利用物理信息实时重塑神经网络重构进给轴的温度场；将实时重构的温度场的时域特征输入至进给轴误差计算模型中，反演得到当前时刻进给轴各离散位置的变形量；基于当前时刻进给轴各离散位置的变形量对进给轴误差进行补偿。本发明能在复杂多变的加工工况下始终保持极高的误差反演精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117972548A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202311811052.2
申请日：2023-12-26
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/082 , G06F18/213 , G06F18/21 , G01M13/00
Abstract: 本发明公开了一种类不均衡数据驱动的变工况装备关键部件故障诊断方法。针对机电复杂装备中的关键旋转部件，获取部件正常及故障状态运行下的振动信号及其故障类型，构建诊断数据集并对模型进行训练，从而利用训练好的故障诊断模型得到待预测的传感器数据的诊断结果。本发明考虑到当前工业界监测数据处于变工况下且类别不均衡的复杂现状，首次应用逐通道卷积生成局部特征增强权重矩阵，利用较少训练参数实现局部特征空间上的特征增强；设计并引入考虑旋转部件固有物理特征的宽域卷积核，在变工况条件下充分、稳定抓取有效特征信息，实现端到端的机电装备关键旋转部件故障诊断。本发明简洁、高效，不仅具有理论创新性，而且具有很高的实用性。
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公开(公告)号：CN117608238A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311515419.6
申请日：2023-11-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的数控机床加工精度智能控制方法。本发明包括：首先建立集成数字化三维模型、温度信息重塑及增量预测功能的主轴数字孪生体；然后在热机阶段布置温度、位移传感器，利用数字孪生体重塑主轴温度信息，确定满足预设热误差条件的同步测点并预测其温度变化；重复温度信息重塑及增量预测过程，在同步测点温度达到加工许可阈值时给出加工指令，建立同步测点温度与热误差的线性回归模型并封装于数字孪生体用于热误差预测；最后进入加工阶段，将同步测点温度预测信息融入主轴热误差预测模型，实时预测、适时补偿主轴热误差。本发明为机床热机过程提供理论指导，在数控机床加工过程无法布置传感器的条件下控制机床的加工精度。
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公开(公告)号：CN117311265A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311241127.8
申请日：2023-09-25
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明公开了一种基于双温度测点的数控机床主轴热误差预测方法。本方法首先在仿真的数控机床模型中选出热敏感区域，并划分温度超前区和滞后区；其次根据仿真结果在实际数控机床上布置温度传感器，采集多点温度信号和主轴热误差信号；对温度信号进行降维后得到两组温度特征，筛选与两组温度特征最相关的超前测点、滞后测点；最后基于筛选出的测点构造与热误差同步性最高的虚拟同步温度变量和一对同步测点，并建立虚拟同步温度变量与热误差预测值的模型，在待测机床的同步测点布置温度传感器后，可依据该模型实现热误差的实时预测。该预测模型计算简单，模型精度高，并且仅需在待测数控机床上布置一对温度传感器，降低了传感器个数和布置难度。
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公开(公告)号：CN114792032A
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202210367768.7
申请日：2022-04-02
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种考虑多源不确定性的复杂装备正向设计方案优化方法。包括以下步骤：建立设计方案的三个目标函数，接着利用原理解法构建可行的复杂装备正向设计方案，并与三个目标函数映射生成多源不确定下的复杂装备设计方案形态学矩阵，从而建立原始模型；然后转化三个目标函数，进而获得确定性模型，使用改进的多源不确定非支配解遗传算法对模型进行求解，得到最优设计方案集；利用直觉模糊λ‑Shapely Choquet积分方法进行优化，得到最优的复杂装备正向设计方案。本发明既能高效获得复杂装备正向设计方案集，又解决了现有的设计方案优选模型中尚未同时考虑随机、区间和模糊多源不确定性的影响导致设计的方案缺乏合理性的问题。
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公开(公告)号：CN113125161A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110397157.2
申请日：2021-04-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了一种燃气轮机径向进气复杂畸变数字孪生试验装置及控制方法。装置的径向进气室的出口通过连接管道与压气机入口相连，连接管道与出口管道同轴固定连接，出口管道与电动阀门相连，出口管道中通过接口法兰固定安装有轴流压气机，连接管道安装有润滑油雾发生装置，性能传感器分别安装在径向进气室、连接管道、出口管道和轴流压气机上，性能传感器均与数据采集存储系统相连，进气畸变数字孪生控制中台与其余模块均相连。控制方法获得实际数字孪生性能模型，利用驱动机构对燃气轮机径向进气系统的流场进行控制。本发明进行燃气轮机径向进气室进气畸变高精度设计与优化，减少控制振荡，保障失速喘振特性低延时控制与高可靠安全运行。
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