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公开(公告)号：CN117150304A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311201068.1
申请日：2023-09-18
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G01M13/04 , G06F123/02
Abstract: 本发明提供了一种轨道列车转向架滚动轴承故障诊断方法，利用交互式生成学习策略训练自编码器，使模型充分学习转向架轴承故障样本间的类内共同特征；同时在自编码器生成阶段，将合成少数类过采样技术引入欧几里得距离较大的隐藏层空间，提升自编码器生成样本的多样性，为故障诊断模型带来丰富的增量信息，提高深度学习故障诊断模型在样本不均衡场景中的诊断准确率。为样本不均衡下基于深度学习的轨道列车转向架滚动轴承故障诊断提供一种新思路，对深度学习模型在滚动轴承故障诊断领域的应用具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117008542A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202310665602.8
申请日：2023-06-06
Applicant: 西南交通大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种考虑无碰AGV路径规划的车间集成调度混合仿真方法，具体为：首先，基于AGV Agent与节点Agent信息交互与决策的无碰路径规划，包括AGV基于节点拥挤度的路径选择以及行驶过程中的三类常见冲突的解决策略研究；然后，将AGV的实际运输结果反馈至任务分配层面修正与指导下一步的任务分配过程；将AGV路径规划方法集成到调度中进行混合仿真。本发明AGV间的碰撞次数被大幅降低，算法避碰性能良好；实现了基于混合仿真模型，融入无碰路径规划的柔性生产车间机床与AGV的动态集成调度系统。
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公开(公告)号：CN116859849A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310855733.2
申请日：2023-07-12
Applicant: 西南交通大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的AGVS虚实融合智能管控系统，具体包括AGVS物理系统、AGVS虚拟仿真系统、AGVS智能管控系统和DDS孪生数据中心；AGVS物理系统通过采用各种工业自动化设备建立SCADA数据采集与控制系统，将整个底层采用工业互联网络，传感网络连接在一起形成一个通讯整体；AGVS虚拟仿真系统是AGVS物理系统在虚拟空间中的真实映射，为物理系统的孪生体；DDS孪生数据中心由AGVS物理系统相关的数据、AGVS虚拟仿真系统相关的数据、AGVS智能管控系统相关的数据以及三者融合产生的数据构成；AGVS智能管控系统是数据驱动下对AGVS智能化管控提供系统支持和各类服务系统功能的集合或总称。本发明有效的将仿真优化方法应用到实际AGVS物理系统中，实现对AGVS系统的实时优化管控。
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公开(公告)号：CN114918744B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202210606781.3
申请日：2022-05-31
Applicant: 西南交通大学 , 成都天佑创软科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种采用段差磨削工艺加工回转异形轴的磨削轨迹求解方法，具体为：基于端截面坐标系的圆锥型、外凸圆环型和内凹圆环型三类基本轮廓，进行灵活组合，分别计算回转异形轴基本轮廓磨削轨迹，再计算异形轴回转轮廓偏置轨迹交点，最后做异形轴回转轮廓偏置轨迹自适应处理，完成磨削轨迹求解。本发明可实现端截面轮廓的灵活组合，保证了各回转轮廓特征之间的光滑过渡，提高了磨削加工效率、表面质量和精度。
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公开(公告)号：CN114850977B
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202210606250.4
申请日：2022-05-31
Applicant: 西南交通大学 , 成都天佑创软科技有限公司
IPC: B24B1/00
Abstract: 本发明公开了一种采用段差磨削工艺加工非圆异形轴的磨削轨迹求解方法，具体为：在轴截面坐标系下将异形轴的非圆轮廓分为非圆直线型、非圆凸圆弧型、非圆凹圆弧型三类基本轮廓，计算常截面非圆异形轴砂轮段差磨削轨迹和轮廓相接区域，再计算变截面非圆异形轴砂轮段差磨削轨迹，转换到工件坐标系完成轨迹求解。本发明不仅可实现轴截面轮廓的灵活组合，还可实现轴截面引导线的参数化设计，保证了各非圆轮廓特征之间的光滑过渡，提高了磨削加工效率、表面质量和精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116049353A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211714479.6
申请日：2022-12-29
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F16/33 , G06F16/35 , G06F18/214 , G06F18/241
Abstract: 本发明公开了一种基于度量学习的自举关系抽取方法，包括：提取种子集合包含的所有实体对，并提取未标注语料库中包含实体对的全部实例，构成第一候选集合；基于预训练的多输入网络度量第一候选集合中每个实例和种子集合中与该实例共享相同实体对的所有实例的第一相似度；将第一相似度高于第一阈值的第一候选集合中的实例加入种子集合；基于预训练的关系二分类器对未标注语料库进行关系预测并生成每个实例的第二相似度，提取第二相似度高于第二阈值的实例，构成第二候选集合；基于预训练的多输入网络度量第二候选集合中每个实例和种子集合中所有实例的第三相似度；将第三相似度高于第三阈值的第二候选集合中的实例加入种子集合。
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公开(公告)号：CN116029118A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211699628.6
申请日：2022-12-28
Applicant: 西南交通大学 , 成都市特种设备检验检测研究院
Abstract: 本发明公开了一种复杂产品的多源物理特性表征方法，包括：构建复杂产品的元结构树；按照元结构树层级获取复杂产品全生命周期阶段的数据，建立复杂产品全生命周期数据体系；基于复杂产品全生命周期数据体系构建复杂产品的需求模型、产品模型、数字样机模型、仿真模型、状态模型，以对复杂产品的多源性物理特征进行表征。本发明提出基于模型的物理特性提取与表征方法，建立各类型物理特性的表达框架和主要数据来源，一方面实现物理特性的有效表征，另一方面为产品数字孪生构建和应用提供基础。
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公开(公告)号：CN115971970A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202211534665.1
申请日：2022-12-02
Applicant: 西南交通大学
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明提供了一种基于多参数引导空间注意力机制的铣刀磨损监测方法，将铣刀结构参数、工艺参数、监测信号采样频率等多参数引入深度学习模型的结构及参数设计过程的方法，建立了多参数与深度学习模型之间的联系；所提出的空间注意力模块可实现对监测信号中分切削/非切削部分信号段的辨识，并分别进行自适应的增强或抑制，屏蔽信号中与刀具状态无关的信号段，可准确对刀具磨损状态进行监测。为基于深度学习的刀具磨损监测方法提供了一种新思路，增强模型与刀具、工艺等对象之间的关联性，对提高模型的可解释性及可靠性，推动深度学习方法在刀具磨损监测领域的应用具有重要意义。
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公开(公告)号：CN115935292A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211662556.8
申请日：2022-12-23
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/25 , G06F16/215 , G06F16/2458 , G06F16/901 , G06Q50/04
Abstract: 本发明涉及一种复杂装备全生命周期多源异构数据融合模式构建方法。该方法包括：建立复杂装备多源异构数据数据冗余属性的识别方法；建立基于产品族元结构树的可重用知识数据关联映射、设计结构树生成及的设计阶段数据关联映射、制造结构树生成及制造阶段数据关联映射、运维结构树生成及运维阶段数据关联映射算法；基于函数依赖和关系模型的外键约束，构建出整合多源异构数据的复杂装备全生命周期数据模式。本发明通过建立复杂装备设计、制造、运维阶段数据关联映射及阶段间数据映射方法，解决了复杂装备设计、制造、运维阶段各业务系统独立应用造成的物理信息数据结构的差异性、特征的冗余性和数据间关联关系缺失造成的孤岛问题。
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公开(公告)号：CN115859742A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211739822.2
申请日：2022-12-31
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种基于粒子群算法的有限元模型修正方法及其系统，通过确定可调参数，并构建有限元模型；基于所述有限元模型，进行有限元分析；获取全局粒子数据，并进行区间内寻优；对寻优结果进行判定，是否符合预设条件，若不符合预设条件，则重新进行区间内寻优；若符合预设条件，则进行带权重的模型修正。采用粒子群算法进行有限元模型的修正不仅能够更快速、更便捷的寻找到全局最优，而且得到的结果更加精准，进而通过权重值对有限元模型的不同模态进行赋值修正，能够进一步提高有限元模型和实体模型的高度一致性。
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