公开(公告)号：CN116021516B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202211656127.X

申请日：2022-12-22

申请人： 西南科技大学 ,  西南科大四川天府新区创新研究院

发明人： 刘满禄 ,  张清波 ,  李新茂 ,  王姮 ,  周建 ,  霍建文 ,  张华 ,  刘宏伟 ,  张静 ,  张兴浪 ,  钱卫民

IPC分类号： B25J9/16

摘要： 本发明公开了提供了一种多自由度机械臂容错控制方法，针对核辐射环境中机械臂关节随机故障且无法获取准确故障信息这一特点，本发明采用额外的传感器获取目标点相对于末端执行器坐标系的位置，将故障机械臂的运动控制问题转化为目标点到达问题，通过DRL算法训练形成机械臂容错控制策略，利用该策略，在某一确定关节发生故障的机械臂系统和任一关节发生故障的机械臂系统的控制任务均能够实现良好的控制效果。

公开(公告)号：CN116021515A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211656119.5

申请日：2022-12-22

申请人： 西南科技大学 ,  西南科大四川天府新区创新研究院

发明人： 刘满禄 ,  张兴浪 ,  王姮 ,  张华 ,  周建 ,  刘宏伟 ,  张静 ,  霍建文 ,  钱卫民 ,  张清波

IPC分类号： B25J9/16

摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的机械臂容错避障方法，包括：S1、搭建机械臂容错实验平台，并建立容错测试环境；S2、在容错测试环境中，生成机械臂的避障路径；S3、构建机械臂容错避障模型，并利用避障路径进行模型训练；S4、利用训练好的机械臂容错避障模型对故障机械臂在任务环境进行避障路径跟随控制，实现容错避障。本发明方法解决现有无法在未知故障情况下机械臂的容错控制，提高算法控制效率，增强机械臂作业的智能性，实现机械臂在出现未知故障时，自主判断任务的可行性，通过容错控制，仍能够继续完成当前任务。

公开(公告)号：CN116021516A

公开(公告)日：2023-04-28

申请号：CN202211656127.X

申请日：2022-12-22

申请人： 西南科技大学 ,  西南科大四川天府新区创新研究院

发明人： 刘满禄 ,  张清波 ,  李新茂 ,  王姮 ,  周建 ,  霍建文 ,  张华 ,  刘宏伟 ,  张静 ,  张兴浪 ,  钱卫民

IPC分类号： B25J9/16

摘要： 本发明公开了提供了一种多自由度机械臂容错控制方法，针对核辐射环境中机械臂关节随机故障且无法获取准确故障信息这一特点，本发明采用额外的传感器获取目标点相对于末端执行器坐标系的位置，将故障机械臂的运动控制问题转化为目标点到达问题，通过DRL算法训练形成机械臂容错控制策略，利用该策略，在某一确定关节发生故障的机械臂系统和任一关节发生故障的机械臂系统的控制任务均能够实现良好的控制效果。

公开(公告)号：CN116021515B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202211656119.5

申请日：2022-12-22

申请人： 西南科技大学 ,  西南科大四川天府新区创新研究院

发明人： 刘满禄 ,  张兴浪 ,  王姮 ,  张华 ,  周建 ,  刘宏伟 ,  张静 ,  霍建文 ,  钱卫民 ,  张清波

IPC分类号： B25J9/16

摘要： 本发明公开了一种基于深度强化学习的机械臂容错避障方法，包括：S1、搭建机械臂容错实验平台，并建立容错测试环境；S2、在容错测试环境中，生成机械臂的避障路径；S3、构建机械臂容错避障模型，并利用避障路径进行模型训练；S4、利用训练好的机械臂容错避障模型对故障机械臂在任务环境进行避障路径跟随控制，实现容错避障。本发明方法解决现有无法在未知故障情况下机械臂的容错控制，提高算法控制效率，增强机械臂作业的智能性，实现机械臂在出现未知故障时，自主判断任务的可行性，通过容错控制，仍能够继续完成当前任务。

公开(公告)号：CN116049977B

公开(公告)日：2024-04-12

申请号：CN202211675222.4

申请日：2022-12-26

申请人： 西南科技大学

发明人： 马跃 ,  黄欣 ,  徐全宇 ,  郭明明 ,  童书鸿 ,  田野 ,  张华 ,  曾子扬 ,  张靖 ,  沙记文 ,  乐嘉陵 ,  王姮

IPC分类号： G06F30/15 ,  G06F30/20 ,  G06F111/06 ,  G06F111/10

摘要： 本发明公开了一种航空发动机燃烧室的参数多目标优化方法，包括：根据航空发动机燃烧室高性能燃烧组织的优化设计需求，确定航空发动机燃烧室的多维设计变量；根据多维设计变量，构建高维设计变量样本空间；对高维设计变量样本空间进行样本抽取，得到样本点集；基于高性能燃烧室模型，利用航空发动机燃烧室一维计算模型和三维计算模型计算样本点集中各样本的相关数据；根据计算结果和试验测试数据，得到样本数据集；将样本数据集划分为若干个子空间；在每个子空间上建立Kriging的燃烧室预测模型；根据所有子空间的燃烧室预测模型，寻优得到燃烧室设计参数的帕累托最优解集；进而进行分析，得到燃烧室最优设计方案。

公开(公告)号：CN116661302A

公开(公告)日：2023-08-29

申请号：CN202310437360.7

申请日：2023-04-21

申请人： 西北工业大学 ,  西南科技大学

发明人： 梁爽 ,  郭明明 ,  宋文艳 ,  张华 ,  乐嘉陵 ,  王姮 ,  钟志文 ,  周玥倩 ,  马跃 ,  杨茂桃 ,  陈尔达 ,  陈皓

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本发明提供一种超燃冲压发动机激波串前缘位置智能控制系统及控制方法，包括神经网络训练系统、激波串前缘位置控制系统和超燃冲压发动机；神经网络训练系统包括压力传感器、高速相机和计算机；激波串前缘位置控制系统包括深度学习模块、步进电机和斜坡；本发明的激波串前缘位置智能控制方法用于控制激波串前缘位置，包括激波串前缘位置智能辨识方法、激波串前缘位置自抗扰控制方法(ADRC)和控制器参数智能整定方法；ADRC控制方法实时控制激波串前缘位置；激波串前缘位置智能辨识方法为ADRC反馈实时的前缘位置；而控制器参数智能整定方法用于整定ADRC参数，三种方法配合，从而准确控制激波串位置，避免进气道不启动的发生。

公开(公告)号：CN116644524A

公开(公告)日：2023-08-25

申请号：CN202310931680.8

申请日：2023-07-27

申请人： 西南科技大学

发明人： 童书鸿 ,  郭明明 ,  田野 ,  马跃 ,  邓雪 ,  张华 ,  乐嘉陵 ,  杨茂桃 ,  陈尔达 ,  王姮

IPC分类号： G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F111/04 ,  G06F113/08

摘要： 本发明公开了一种基于PINN的高超声速内转式进气道流场重构方法及系统，其包括步骤获取进气道设计的设计变量参数，并将其输入已训练的PINN模型得到进气道的流场数据和性能参数；采用进气道的性能参数作为多目标优化算法的目标函数，使用多目标优化算法得到进气道性能参数的Pareto最优解集；将Pareto最优解集中的设计变量输入已训练的PINN模型，得到进气道的流场数据和性能参数；采用步骤S3中流场数据中的最优流场作为进气道设计的基准流场，之后选取进气道的出口型线，通过流线追踪生成内转式进气道。

公开(公告)号：CN115859531B

公开(公告)日：2023-05-02

申请号：CN202310070294.4

申请日：2023-02-07

申请人： 西南科技大学

发明人： 郭明明 ,  田野 ,  马跃 ,  童书鸿 ,  陈尔达 ,  张依 ,  乐嘉陵 ,  张华 ,  杨茂桃 ,  王姮 ,  邓雪 ,  李林静 ,  陈皓

IPC分类号： G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F17/16 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N20/00 ,  G06F111/04 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

摘要： 本发明公开了一种乘波体与超燃冲压发动机的一体化优化设计方法，属于发动机设计领域，解决了现有技术未应用人工智能算法开展吻切面乘波体与超燃冲压发动机一体化的优化设计的问题，包括：根据设计类型定义设计空间，并利用拉丁超立方抽样算法获取样本；确定样本在预设条件下的一体化设计，形成不同样本点下的不同构型；根据不同构型，构建数据集，从而构建高效高精度智能预测模型；根据该模型和多目标启发式算法，获得满足高超声速飞行器性能达到目标函数及约束函数条件下的吻切面乘波体及超燃冲压发动机一体化的最优设计参数Pareto解集；对该解集进行分析，得到一体化的通用特性；进而确定乘波体与超燃冲压发动机的一体化优化设计结果。

公开(公告)号：CN115859531A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202310070294.4

申请日：2023-02-07

申请人： 西南科技大学

发明人： 郭明明 ,  田野 ,  马跃 ,  童书鸿 ,  陈尔达 ,  张依 ,  乐嘉陵 ,  张华 ,  杨茂桃 ,  王姮 ,  邓雪 ,  李林静 ,  陈皓

IPC分类号： G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06F30/28 ,  G06F17/16 ,  G06F18/213 ,  G06F18/214 ,  G06N20/00 ,  G06F111/04 ,  G06F111/10 ,  G06F113/08 ,  G06F119/14

摘要： 本发明公开了一种乘波体与超燃冲压发动机的一体化优化设计方法，属于发动机设计领域，解决了现有技术未应用人工智能算法开展吻切面乘波体与超燃冲压发动机一体化的优化设计的问题，包括：根据设计类型定义设计空间，并利用拉丁超立方抽样算法获取样本；确定样本在预设条件下的一体化设计，形成不同样本点下的不同构型；根据不同构型，构建数据集，从而构建高效高精度智能预测模型；根据该模型和多目标启发式算法，获得满足高超声速飞行器性能达到目标函数及约束函数条件下的吻切面乘波体及超燃冲压发动机一体化的最优设计参数Pareto解集；对该解集进行分析，得到一体化的通用特性；进而确定乘波体与超燃冲压发动机的一体化优化设计结果。

公开(公告)号：CN115079576B

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210851991.9

申请日：2022-07-20

申请人： 西南科技大学 ,  哈尔滨工业大学 ,  江南大学 ,  南京理工大学

发明人： 霍建文 ,  刘满禄 ,  谭立国 ,  王姮 ,  白宏阳 ,  张华 ,  王琨 ,  李亮 ,  张新彬 ,  侯明哲

IPC分类号： G05B13/04

摘要： 本发明公开了一种基于舰船摇晃下无人机回收着陆的幅频特性参数获取方法，通过构建无人机回收着陆装置，并根据无人机回收着陆装置构建运动学模型，并根据运动学模型构建基于舰船摇晃下的稳定性模型；利用稳定性模型计算摇荡参数；并根据摇荡参数构建基于舰船摇晃的摇荡模型，并根据摇荡模型获取无人机回收着陆的幅频特性参数；本发明在不规则摇荡条件下，对摇荡参数进行分析，得到无人机回收着陆的幅频特性参数；为后续根据无人机回收着陆的幅频特性参数构建智能自适应算法来预测瞄准点的位置，提高舰船的航向和速度以提高无人机与回收装置对接精度，奠定基础。