面向直升机结构装配序列规划的知识图谱构建方法及系统

    公开(公告)号:CN117521794A

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202311439577.8

    申请日:2023-10-31

    摘要: 本发明公开了一种面向直升机结构装配序列规划的知识图谱构建方法及系统,采用依赖性辨别和自动碰撞检测方法抽取直升机零部件之间的复杂关系信息;结合直升机结构的智能装配序列规划知识图谱本体模型,对复杂关系信息进行组织和集成,得到直升机结构的装配序列特征;对装配序列特征进行正则化,形成标准实体集和标准关系集,完成直升机结构的知识抽取;面向直升机结构的智能装配序列规划知识图谱系统用于导入标准实体集和关系集,以点‑边分离构建的方法实现面向直升机结构的智能装配序列规划知识图谱的大批量、自动化构建。本发明能够完成面向直升机结构装配工艺信息自动提取,并形成标准实体集和关系集,进一步完成直升机零部件的复杂关系融合和管理。

    一种基于终身学习的直升机装配物料送达时间预测方法

    公开(公告)号:CN118780637A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410775318.0

    申请日:2024-06-17

    摘要: 本发明公开了一种基于终身学习的直升机装配物料送达时间预测方法,将物料车间实时生产数据引入到送达时间预测模型构建中,融合历史生产数据形成训练样本;集成神经元之间的时序递归与基于注意力机制的全局特征交互构建预测模型;将调整好参数的模型部署于实际应用场景,利用实时生产数据进行测试,在测试过程中通过无监督和在线的方式计算模型的参数重要性;当预测误差大于阈值时利用参数重要性微调模型,采用Net2Net的方式对模型进行分裂增殖,利用参数的重要性进行正则化约束,实现微调模型的快速训练,以神经元的重要性评估为标准对网络进行结构化剪枝。本发明通解决了物料送达时间实时预测过程中的精度随着时间的推移发生降低的问题。

    一种直升机部件装配序列规划方法及系统

    公开(公告)号:CN118153935A

    公开(公告)日:2024-06-07

    申请号:CN202410340593.X

    申请日:2024-03-25

    摘要: 本发明公开了一种直升机部件装配序列规划方法和系统,所述方法包括:基于定量表征法分析装配工艺知识获取装配工序之间的约束关系;采用具有更新机制的知识图谱建立包含约束关系的装配信息模型;改进的度中心性算法和改进的深度强化学习算法被交替执行,从装配信息模型中获取以组件的装配工序为序列单元的装配顺序,所得装配序列比传统的装配序列更为合理和可行;最终设计并搭建了基于知识图谱和深度强化学习的直升机部件装配序列规划系统。本发明比传统的以组件为序列单元的装配序列更可行,减少了工程师的手动工作量,使得直升机部件的装配工艺设计更高效。