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公开(公告)号：CN119150713B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411650266.0
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
IPC: G06F30/27 , B30B15/26 , B21D22/02 , G06N3/126 , G06F119/14 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了冲压装备高速执行机构间隙分配与运动稳定性控制方法，属于高速冲压装备技术领域，通过建立以冲压装备高速执行机构运动稳定性为目标，以加工成本和总间隙为约束的运动副间隙分配优化模型；通过提出基于局部曲率的自适应采样方法获取高价值设计变量的采样来训练代理模型，利用归一化交叉验证误差高效终止训练过程；采用遗传算法求解冲压装备高速执行机构间隙分配优化模型并输出结果。本发明基于局部曲率的自适应采样方法建立了运动副间隙与目标函数之间的代理模型，减少了优化过程中冲压装备高速执行机构动力学仿真次数，缓解了冲压装备间隙分配的计算负担。
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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：CN114235415B
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210183631.6
申请日：2022-02-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开了基于神经网络的风力发电机变桨轴承故障诊断方法及装置，方法包括：测量桨叶不同方位角以及传感器不同点位的信号强度，确定桨叶最佳测量方位角以及传感器点位布置方案，将桨叶固定在最佳方位角采集变桨振动数据，将采集到的振动数据进一步处理成数据集，构建神经网络模型，使用采集到的数据集训练网络，并将训练后的网络部署至PLC中对风机进行实时动态监测；装置包括振动传感器、数据采集卡及可编辑逻辑控制器（PLC）。本发明将神经网络算法应用于风力发电机变桨轴承的故障诊断中，利用历史振动数据训练网络，再利用训练好的网络进行故障诊断，实现了变桨轴承健康状况快速、实时且准确的监测。
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公开(公告)号：CN118966031B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202411455260.8
申请日：2024-10-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了基于神经网络自适应重参数化的结构拓扑优化方法，通过搭建全连接前馈神经网络模型，将结构拓扑优化中的设计变量重新参数化为与神经网络相关的权重和偏置；将结构的柔度作为优化目标，体积作为约束，神经网络的权重和偏置作为设计变量，建立基于神经网络重参数化的结构拓扑优化模型；计算区域梯度的评价指标，进而自适应地构建有限元网格与采样点集，基于体积约束加权惩罚构建损失函数；通过Adam优化器实现对优化模型的求解，采用训练完成的网络参数对设计域进行高分辨率采样，获取具有清晰边界的优化结构。本发明结合了神经网络重参数化及基于区域梯度信息的自适应采样策略，能高效地获得高分辨率的优化结构。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116306167A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310400263.0
申请日：2023-04-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/16 , G16C60/00 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于T样条的复杂机械结构稳健拓扑优化方法。包括以下步骤：考虑复合材料机械结构制造和使用中的不确定性，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和增强相体积分数视为有界概率不确定性；建立复杂机械结构的T样条网格模型，进而建立以柔顺度最小化为目标的等几何稳健拓扑优化模型；根据最优准则法更新设计向量，引入基于T样条控制点的最小宽度滤波来获得符合实际工程需求的最优结构。本发明建立的复杂机械结构等几何稳健拓扑优化模型考虑了实际工程中的多源不确定性，采用更加灵活的T样条实现对复杂机械结构建模，基于不确定性等几何分析求解优化模型，所得最优结构具有更好的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN114235415A
公开(公告)日：2022-03-25
申请号：CN202210183631.6
申请日：2022-02-28
Applicant: 浙江大学
IPC: G01M13/045
Abstract: 本发明公开了基于神经网络的风力发电机变桨轴承故障诊断方法及装置，方法包括：测量桨叶不同方位角以及传感器不同点位的信号强度，确定桨叶最佳测量方位角以及传感器点位布置方案，将桨叶固定在最佳方位角采集变桨振动数据，将采集到的振动数据进一步处理成数据集，构建神经网络模型，使用采集到的数据集训练网络，并将训练后的网络部署至PLC中对风机进行实时动态监测；装置包括振动传感器、数据采集卡及可编辑逻辑控制器（PLC）。本发明将神经网络算法应用于风力发电机变桨轴承的故障诊断中，利用历史振动数据训练网络，再利用训练好的网络进行故障诊断，实现了变桨轴承健康状况快速、实时且准确的监测。
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公开(公告)号：CN119150713A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411650266.0
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
IPC: G06F30/27 , B30B15/26 , B21D22/02 , G06N3/126 , G06F119/14 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了冲压装备高速执行机构间隙分配与运动稳定性控制方法，属于高速冲压装备技术领域，通过建立以冲压装备高速执行机构运动稳定性为目标，以加工成本和总间隙为约束的运动副间隙分配优化模型；通过提出基于局部曲率的自适应采样方法获取高价值设计变量的采样来训练代理模型，利用归一化交叉验证误差高效终止训练过程；采用遗传算法求解冲压装备高速执行机构间隙分配优化模型并输出结果。本发明基于局部曲率的自适应采样方法建立了运动副间隙与目标函数之间的代理模型，减少了优化过程中冲压装备高速执行机构动力学仿真次数，缓解了冲压装备间隙分配的计算负担。
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公开(公告)号：CN118966031A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411455260.8
申请日：2024-10-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F17/16 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了基于神经网络自适应重参数化的结构拓扑优化方法，通过搭建全连接前馈神经网络模型，将结构拓扑优化中的设计变量重新参数化为与神经网络相关的权重和偏置；将结构的柔度作为优化目标，体积作为约束，神经网络的权重和偏置作为设计变量，建立基于神经网络重参数化的结构拓扑优化模型；计算区域梯度的评价指标，进而自适应地构建有限元网格与采样点集，基于体积约束加权惩罚构建损失函数；通过Adam优化器实现对优化模型的求解，采用训练完成的网络参数对设计域进行高分辨率采样，获取具有清晰边界的优化结构。本发明结合了神经网络重参数化及基于区域梯度信息的自适应采样策略，能高效地获得高分辨率的优化结构。
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公开(公告)号：CN116306167B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310400263.0
申请日：2023-04-14
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/16 , G16C60/00 , G06F111/04 , G06F111/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于T样条的复杂机械结构稳健拓扑优化方法。包括以下步骤：考虑复合材料机械结构制造和使用中的不确定性，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和增强相体积分数视为有界概率不确定性；建立复杂机械结构的T样条网格模型，进而建立以柔顺度最小化为目标的等几何稳健拓扑优化模型；根据最优准则法更新设计向量，引入基于T样条控制点的最小宽度滤波来获得符合实际工程需求的最优结构。本发明建立的复杂机械结构等几何稳健拓扑优化模型考虑了实际工程中的多源不确定性，采用更加灵活的T样条实现对复杂机械结构建模，基于不确定性等几何分析求解优化模型，所得最优结构具有更好的工程应用价值。
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