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公开(公告)号：CN110347116B
公开(公告)日：2021-06-29
申请号：CN201910646446.4
申请日：2019-07-17
IPC分类号： G05B19/406 , B23Q17/00
摘要： 本发明公开了一种基于运行数据流的机床状态监测系统，包括用于采集机床运行数据的数据采集层，数据采集层通过数据接入层连接有数据处理层；数据处理层连接有数据存储层；数据处理层包括用于对机床运行数据进行流处理的流处理层。所述数据处理层采用分布式集群架构，数据接入层通过分布式消息队列将机床运行数据分发至数据处理层中；数据处理层还包括用于对机床运行数据进行批量处理的批处理层；流处理层与批处理层通过共用数据存储层进行集成。还公开了一种基于运行数据流的机床状态监测系统的监测方法，采用本发明的基于运行数据流的机床状态监测系统。本发明能够适用于具有大数据特性的运行数据流的采集、处理、存储、分析和可视化。
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公开(公告)号：CN110347116A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910646446.4
申请日：2019-07-17
IPC分类号： G05B19/406 , B23Q17/00
摘要： 本发明公开了一种基于运行数据流的机床状态监测系统，包括用于采集机床运行数据的数据采集层，数据采集层通过数据接入层连接有数据处理层；数据处理层连接有数据存储层；数据处理层包括用于对机床运行数据进行流处理的流处理层。所述数据处理层采用分布式集群架构，数据接入层通过分布式消息队列将机床运行数据分发至数据处理层中；数据处理层还包括用于对机床运行数据进行批量处理的批处理层；流处理层与批处理层通过共用数据存储层进行集成。还公开了一种基于运行数据流的机床状态监测系统的监测方法，采用本发明的基于运行数据流的机床状态监测系统。本发明能够适用于具有大数据特性的运行数据流的采集、处理、存储、分析和可视化。
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公开(公告)号：CN118917392A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410958366.3
申请日：2024-07-17
IPC分类号： G06N5/022 , G06T17/00 , G06V10/40 , G06V10/25 , G06V20/64 , G06V20/70 , G06V10/762 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06F40/166 , G06F40/279 , G06F30/20 , G06Q50/04 , G06N3/0499 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/08
摘要： 本发明公开了一种基于产品零部件三维模型的图形模态设计知识挖掘方法，包括如下步骤：步骤一：三维图形预处理：11)通过3D格式转换工具，将三维图形数据转换为Obj格式；12)采用PCL点云库进行均匀采样，得到各三维图形对应的三维点云集；步骤二：构建三维目标检测模块，以提取候选对象的初始潜在特征；步骤三：使用结合属性和关系感知的特征增强模块以强化始潜在特征表达；步骤四：构建轻量化预测网络，生成三维对象的文字描述；步骤五：结合文本模态知识图谱生成算法生成图形模态知识图谱。本发明基于产品零部件三维模型的图形模态设计知识挖掘方法，能够有效提高三维对象识别和关联挖掘的准确性，增强三维图形数据的语义解析能力。
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公开(公告)号：CN118863863A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410958315.0
申请日：2024-07-17
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06Q10/20 , G06F16/36 , G06F18/21 , G06F40/30 , G06F40/279 , G06F16/901 , G06N5/022 , G06N20/00
摘要： 本发明公开了一种基于产品全周期知识图谱检索增强的新能源汽车运维方法，包括如下步骤：步骤一：构建新能源汽车全生命周期运维知识图谱；步骤二：构建新能源汽车故障诊断模型：基于车载传感器信号构建新能源汽车故障诊断模型，得到不同分系统的故障诊断模型；步骤三：知识图谱检索增强：建立不同分系统的故障诊断模型与新能源汽车全生命周期运维知识图谱中故障现象、原因之间的跨模态映射；步骤四：生成运维决策方案：利用新能源汽车全生命周期运维知识图谱增强大语言模型在新能源汽车运维领域的语义理解及上下文感知能力，得到生成式运维决策方案。本发明还公开了一种基于产品全周期知识图谱检索增强的新能源汽车运维系统。
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公开(公告)号：CN118863041A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410958310.8
申请日：2024-07-17
IPC分类号： G06N5/022 , G06F18/23213 , G06F17/13 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06Q50/04 , G06F123/02
摘要： 本发明公开了一种基于动力学传播模型的知识图谱演进方法，包括如下步骤：步骤一：获取产品对象的多模态工业知识图谱，对知识图谱中的工业知识节点进行聚类；将聚类结果转换为知识事件群体，并定义知识事件群体之间的关联关系；步骤二：对于每一个知识事件群体使用动力学传播模型进行建模，采用微分方程来描述其状态随时间的变化；将知识图谱中所有知识事件群体分别转换为一个微分方程，并向知识事件群体关联关系添加演化因子；步骤三：利用动态图神经网络对知识图谱进行动态建模，并将微分方程嵌入到动态图神经网络中；步骤四：对动态图神经网络进行有偏训练，根据知识事件群体状态及演化因子的动态变化总结知识事件群体在时间序列上的变化。
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公开(公告)号：CN114036847B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202111349342.0
申请日：2021-11-15
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种基于机床能耗的表面残余应力监测方法，通过分别建立基于机床能耗的有效切削能耗模型和基于有效切削能的表面应变能模型，从而得到机床能耗与表面应变能之间的映射关系；基于特定加工方式确定进给、横向两个方向的残余应力幅值的比例关系，通过表面应变能预测两个方向的残余应力幅值预测值，利用残余应力正负性预测模型对进给和横向方向的表面残余应力的正负性进行预测，得到进给和横向方向的表面残余应力属性，最终结合以上模型实现由机床能耗对表面残余应力幅值和正负性的预测，通过机床能耗对进给和横向方向的表面残余应力进行实时监测。本发明基于机床能耗的表面残余应力监测方法，能够通过机床能耗方便地监测表面残余应力。
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公开(公告)号：CN115729167B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202211495086.0
申请日：2022-11-26
IPC分类号： G05B19/18
摘要： 本发明公开了一种基于车刀形状及对刀方式的五轴车床后处理方法，包括如下步骤：步骤一：根据车刀的装夹方式，确定对刀点相对于B轴轴心的相对位置和对刀点在车床坐标系中的坐标位置；步骤二：基于车刀的特征参数和工件的对刀方式，结合运动学原理，构建五轴车床在车削过程中对刀点的运动学方程；步骤三：基于五轴车床的数控系统对车削加工路径进行分析计算，基于运动学方程将车刀的运动分配到车床的各个运动轴上，并输出为数控系统可以识别的加工代码。本发明基于车刀形状及对刀方式的五轴车床后处理方法，同时考虑车削加工和五轴联动加工的特征，并结合车刀特殊形状及对刀方式，生成能够适用于数控系统的加工程序。
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公开(公告)号：CN113946990B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202110920485.6
申请日：2021-08-11
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06N3/096 , G06F119/08
摘要： 本发明公开了一种STO‑BTCN热误差预测模型建模方法，包括如下步骤：1)初始化燕鸥优化算法(STO)的参数；2)创建BTCN神经网络，将燕鸥的初始位置映射为BTCN神经网络的批处理大小和滤波器数量；3)以平均绝对误差(MAE)视为适应度函数；4)判断平均绝对误差(MAE)是否小于设定阈值；5)判断迭代次数是否达到最大值，若是，则终止迭代；若否，则迭代次数加1，并将更新后的燕鸥位置映射为BTCN神经网络的批处理大小和滤波器数量后，循环执行步骤3)；6)以燕鸥优化算法(STO)得到的批处理大小和滤波器数量作为BTCN神经网络的最佳超参数，构建得到STO‑BTCN热误差预测模型。本发明还公开了一种STO‑BTCN热误差预测模型的迁移学习方法。
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公开(公告)号：CN118296770A
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202410561315.7
申请日：2024-05-08
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明公开了一种分区修形面齿轮磨削用多鼓蜗杆砂轮设计方法，首先，基于面齿轮方程求解面齿轮磨削轨迹线；然后，再根据面齿轮磨削轨迹线对面齿轮进行修形分区，得到各修形分区的修形参数和齿面方程，进而得到与各修形分区一一对应的各鼓蜗杆砂轮的齿面方程；最后，按照各修形分区的磨削顺序，沿着轴向依次排列各鼓蜗杆砂轮，并使各鼓蜗杆砂轮中心同轴，得到多鼓蜗杆砂轮。综上，本发明方法设计得到的多鼓蜗杆砂轮，针对面齿轮齿面上的每一个修形分区分别设置单鼓蜗杆砂轮，得到的多鼓蜗杆砂轮仅需一次装夹，利用对应的单鼓蜗杆砂轮即可实现对应的修形分区的磨削，能够有效避免多个蜗杆砂轮的重复定位装夹导致的齿面误差大、加工效率低的问题。
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公开(公告)号：CN117989971A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410160802.2
申请日：2024-02-05
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G01B7/06
摘要： 本发明公开了一种蜗杆蜗轮副传动过程中动压油膜厚度的测量方法，搭建底部能够移动的、用于调整蜗杆蜗轮副静态油膜厚度的蜗杆蜗轮副电阻测量平台；基于测量平台得到静态条件下油膜厚度和电阻的数据点集，建立油膜厚度和电阻之间的映射关系；蜗杆蜗轮副实际传动过程中，测量蜗杆蜗轮副的电阻，通过油膜厚度和电阻之间的映射关系，反求得到动压油膜的厚度，实现蜗杆蜗轮副动压油膜厚度的测量，本发明通过建立测量平台，采用调整静态油膜厚度的方法，获得油膜厚度与电阻值的关系函数；在蜗杆蜗轮副传动过程中，测量蜗杆蜗轮之间的电阻值，利用油膜厚度与电阻值的函数关系反求出传动过程中动压油膜的厚度，实现动压油膜蜗杆蜗轮副的油膜厚度准确表征。
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