公开(公告)号：CN115356999B

公开(公告)日：2024-09-13

申请号：CN202211115642.7

申请日：2022-09-14

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 江雪梅 ,  谭牧遥 ,  金亮 ,  刘泉 ,  方艺霖 ,  姚碧涛

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明公开了一种碳纤维预氧化炉参数优化方法、系统及存储介质，包括以下步骤：获取预氧化炉多温区的温度时间参数以及预氧纤维的密度模量数据；使用处理后的数据基于KNN回归模型建立多精度预测模型；将相关控制参数作为决策变量，设置预氧化炉多温区的温度时间最优值，将每个预测模型预测值与相应预氧纤维的密度最优值之差的绝对值和模量预测模型预测值最大化作为目标函数，利用遗传编程算法进行多目标优化，得到目标函数最优的预氧化炉参数。本发明解决了传统方法难以对碳纤维预氧化炉多温区的温度时间参数进行优化设置的难题，能够快速准确的完成预氧化炉多温区的温度时间参数的优化调整。

公开(公告)号：CN117808135A

公开(公告)日：2024-04-02

申请号：CN202311592266.5

申请日：2023-11-27

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 方艺霖 ,  谭牧遥 ,  黄万峰 ,  李昆仑

IPC: G06Q10/04 ,  G06Q50/04 ,  G06Q10/0633 ,  G06N3/126

Abstract: 本发明涉及再制造领域中的拆卸序列规划技术领域，本发明公开了一种产品状态不可预知的拆卸序列规划方法及系统包括，考虑各种约束条件，以最小化拆卸时间和最小化拆卸能耗为目标函数，建立基于动态拆卸序列规划问题模型；采用实时编码方案与解的初始化过程对问题的解进行编码设计，基于跟踪优化的动态拆卸序列规划算法验证动态拆卸序列规划问题模型的有效性；结合时域鲁棒优化的动态拆卸序列规划算法，完成对跟踪优化算法的优化。提出基于跟踪优化的动态拆卸序列规划算法和基于时域鲁棒优化的动态拆卸序列规划算法。在产品内部状态不可预知的前提下，采用边拆卸边更新产品状态信息的方式，进行边拆卸边调度，及时调整拆卸方案。

公开(公告)号：CN115356999A

公开(公告)日：2022-11-18

申请号：CN202211115642.7

申请日：2022-09-14

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 江雪梅 ,  谭牧遥 ,  金亮 ,  刘泉 ,  方艺霖 ,  姚碧涛

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明公开了一种碳纤维预氧化炉参数优化方法、系统及存储介质，包括以下步骤：获取预氧化炉多温区的温度时间参数以及预氧纤维的密度模量数据；使用处理后的数据基于KNN回归模型建立多精度预测模型；将相关控制参数作为决策变量，设置预氧化炉多温区的温度时间最优值，将每个预测模型预测值与相应预氧纤维的密度最优值之差的绝对值和模量预测模型预测值最大化作为目标函数，利用遗传编程算法进行多目标优化，得到目标函数最优的预氧化炉参数。本发明解决了传统方法难以对碳纤维预氧化炉多温区的温度时间参数进行优化设置的难题，能够快速准确的完成预氧化炉多温区的温度时间参数的优化调整。

公开(公告)号：CN118333087A

公开(公告)日：2024-07-12

申请号：CN202410209147.5

申请日：2024-02-26

Applicant: 武汉理工大学

Inventor： 方艺霖 ,  张祎喆 ,  谭牧遥 ,  崔浩 ,  李昆伦

IPC: G06N3/006 ,  G06N20/20 ,  G06F18/214 ,  G06F18/241

Abstract: 本发明属于动态拆卸线平衡问题领域，本发明所述方法包括，使用全局平衡算法训练出一组样本重加权系数，对分类器的训练样本进行重加权，筛选出和分类结果因果相关的变量作为训练数据；对获得的只包含因果变量的样本数据，设计基于领域泛化的集成学习方法来构建一个解的分类器，并以在新环境到来之前完成模型的训练；在新环境到来之后，利用分类器实现对随机初始化种群的筛选，进行加速MOEA算法的搜索并引入反馈循环机制。本发明能在新环境到来之前完成分类模型的训练，相较于传统基于预测的DMOEA算法，能有效地提升预测的稳定性，可以提升所获得的POS质量，还能增强算法应对不同环境和环境相似度变化下性能的稳定性。