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公开(公告)号：CN110031211A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910391140.9
申请日：2019-05-11
Applicant: 北京工业大学
IPC: G01M13/02
Abstract: 本发明公开了一种基于上位机监控的封闭功率流式减速器测试系统，包括驱动变频电机、第一传动箱、转矩转速传感器、被测减速器、激光转速传感器、陪试减速器、温度传感器、振动传感器、第二传动箱、第二转矩转速传感器、电加载器。第一传动箱通过等比传动将测试系统回路闭合，形成封闭功率流式减速器测试系统。本系统针对测试过程中的数字量和模拟量信号，通过PLC控制系统和上位机监控系统进行数据的采集、传递以及处理，通过以太网协议将工控机HMI设备连接PLC硬件，实现实时数据的监控、显示与存储功能。解决了开式试验台的耗能过高问题，提高了测试系统的工作效率，实现了减速器测试平台的智能化与便捷性。
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公开(公告)号：CN112859761B
公开(公告)日：2022-04-22
申请号：CN202011419797.0
申请日：2020-12-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种考虑集中热处理的分布式锻造流水车间节能调度方法，该节能调度方法包含提出一种在调度领域种的一个全新的分布式调度问题；建立了以最小化完工时间和能耗为目标的节能调度模型，模型包含机器限制、混合生产模式等多种约束；针对空闲机器消耗大的问题，提出了以降低生产速率为代价降低生产能耗的节能策略；提出了一种适合于解决分布式调度问题的智能优化算法，设计了编码与解码规则、精英互助策略、四种进化策略和两种局部搜索策略；结合所提节能调度模型和所提智能优化算法进行真实问题的求解，通过算法性能的对比验证了算法的优势性，验证了节能策略的有效性。通过该节能调度方法可以有效解决分布式锻造生产的节能调度问题。
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公开(公告)号：CN111487937A
公开(公告)日：2020-08-04
申请号：CN202010092618.0
申请日：2020-02-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/418 , C21D8/00
Abstract: 本发明公开了一种考虑回火与余热热处理的锻造节能调度方法，该节能调度方法包含基于节能策略的调度模型，模型能够结合算法对于生产任务的分配与排序进行优化，达到缩短生产工时和降低生产能耗的作用。分析锻造生产中的加热、锻压和热处理三个主要的加工阶段中存在的能耗问题，确定加工信息和计算锻件温度冷却曲线；针对能耗问题采用相应的节能策略、结合节能调度策略建立节能调度数学模型，模型包括加热炉容量、保温时长、过程运输、锻件过程温度等多个约束条件；分别以最大完工时间、生产能耗建立多目标调度的目标函数。本发明建立了基于完工时间、生产能耗的多目标模型，通过该调度方法可以有效解决多类锻造生产车间的节能调度问题。
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公开(公告)号：CN111598435A
公开(公告)日：2020-08-28
申请号：CN202010405648.2
申请日：2020-05-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应特征选择及改进思维进化算法的质量趋势预测方法，该方法主要包括三个模块：特征自适应处理模块、数据融合模块、质量趋势预测模块。该方法的实现主要包括以下几个步骤：(1)设计相应参数生成建立该模型的数据；(2)应用误差影响程度算法建立特征自适应选择模块；(3)应用KPCA数据融合方法建立数据融合模块；(4)应用改进的思维进化算法优化多层感知器(MLPNN)网络建立质量趋势预测模块。通过建立该方法，本发明能够实施在质量趋势预测领域，能够自适应根据不同类型的数据选择不同的特征进行预测，并且应用数据融合、算法改进提高产品质量趋势预测的精度，及时采取适当的方式进行修正。
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公开(公告)号：CN110814247A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201910938055.X
申请日：2019-09-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于改进PSO的锻件形变量优化方法，根据实时采集的生产信息，在锻造开始时，获得坯料的初始高度尺寸(h0)和锻造结束后产品必须达到的高度尺寸(h3)。在锻造过程中，根据采集的滑块实际位移，计算并获得工件在锻造时的实际高度尺寸(h1、h2)以及始锻温度、终锻温度等。之后将所采集的数据代入优化模型中，优化模型按照提前建立好的优化目标和约束条件，实时计算最优的锻件形变量(Δh1，Δh2，Δh3)，并作为形变量的参数设定值，控制压力机的运行，最终优化整个锻造过程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110814247B
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN201910938055.X
申请日：2019-09-30
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了基于改进PSO的锻件形变量优化方法，根据实时采集的生产信息，在锻造开始时，获得坯料的初始高度尺寸(h0)和锻造结束后产品必须达到的高度尺寸(h3)。在锻造过程中，根据采集的滑块实际位移，计算并获得工件在锻造时的实际高度尺寸(h1、h2)以及始锻温度、终锻温度等。之后将所采集的数据代入优化模型中，优化模型按照提前建立好的优化目标和约束条件，实时计算最优的锻件形变量(Δh1，Δh2，Δh3)，并作为形变量的参数设定值，控制压力机的运行，最终优化整个锻造过程。
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公开(公告)号：CN111695853A
公开(公告)日：2020-09-22
申请号：CN202010405651.4
申请日：2020-05-14
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种面向模具智能生产的物料信息追踪方法，该方法通过以下步骤实现：结合模具智能生产线的离散加工特点设计构建模具物料信息追踪系统，系统包含被检测模块、读写模块、检测模块和回收模块；根据模具制造工艺和生产管理需求制定RFID标签编码规则；建立模具动态信息数据库和模具入库数据库用于存储与管理信息；开发模具物料追踪系统的上位机软件设置相应的读写与分析功能；基于上述步骤制定模具物料信息追踪的操作流程；采用本发明所述的方法，可以实现模具智能生产线中模具信息的动态追踪，从而为生产调度以及动态扰动信息提供数据支持，提高生产效率并降低生产成本。
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公开(公告)号：CN110806736A
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201911130426.8
申请日：2019-11-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种模锻成形智能制造生产线锻件质量信息检测方法，主要包括：各成形阶段缺陷信息检测及终锻、切边阶段形状尺寸信息检测。锻件缺陷信息检测步骤如下：工业相机进行在线图像数据收集；读取图像信息，将图像转换成单通道灰度图像；采用卷积神经网络智能算法进行缺陷质量信息检测分类；检测分类结果存入数据库，结束；形状信息检测步骤如下：采用三维扫描仪进行锻件多角度数据扫描；锻件云图自动拼合；锻件云图数据生成实体与模型形状对比，进行分类；形状信息数据检测分类结果存入数据库，结束。本发明能够快速、精准、实时地剔除不合格产品，提高良品率，达到智能生产及智能质量控制的目的。
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公开(公告)号：CN118832278A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410830825.X
申请日：2024-06-26
Applicant: 北京工业大学
IPC: B23K20/12 , C22F1/00 , C21D7/13 , C22F1/04 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y50/02 , B33Y40/20 , B23K20/26
Abstract: 本发明提供一种基于数字孪生的增‑等材融合制造系统及方法。本发明完成大尺寸复杂薄壁构件高精度一体化增‑等材融合制造，达到消除缺陷细化晶粒的目的，解决了传统WAAM构件服役可靠性低、强度差、韧性不足的问题。本发明采用双机器人协同工作模式，实现单一WAAM道次的随增随搅，搅拌摩擦加工效率更高，对增材构件的缺陷消除与晶粒细化效果也更好，且系统结构简单、安装方便、成本较低。本发明通过将读取/采集到的工艺过程数据映射到基于Unity环境的数字空间中，构建了增‑等材融合制造系统的数字孪生模型，实现物理环境到虚拟环境的转换，通过生产数据的实时监控与基于数字孪生的辅助调控，实现闭环反馈控制，提高了可靠性与效率。
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公开(公告)号：CN111598435B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202010405648.2
申请日：2020-05-14
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06Q10/0639 , G06Q50/04 , G06N3/006 , G06N3/02
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应特征选择及改进思维进化算法的质量趋势预测方法，该方法主要包括三个模块：特征自适应处理模块、数据融合模块、质量趋势预测模块。该方法的实现主要包括以下几个步骤：(1)设计相应参数生成建立该模型的数据；(2)应用误差影响程度算法建立特征自适应选择模块；(3)应用KPCA数据融合方法建立数据融合模块；(4)应用改进的思维进化算法优化多层感知器(MLPNN)网络建立质量趋势预测模块。通过建立该方法，本发明能够实施在质量趋势预测领域，能够自适应根据不同类型的数据选择不同的特征进行预测，并且应用数据融合、算法改进提高产品质量趋势预测的精度，及时采取适当的方式进行修正。
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