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公开(公告)号：CN110968618B
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN201911083132.4
申请日：2019-11-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明属于焊接质量控制领域，并具体公开了一种挖掘焊接参数量化关联规则的方法及应用。包括如下步骤：对焊接工艺参数及测量信息的数值型属性数据分别进行归一化处理，确定与焊接质量相关的关键焊接参量；将关键焊接参量的数值型属性数据作为训练样点集，对其中一个关键焊接参量的训练样点集进行区间划分，以获取量化关联规则的划分区间；然后将关键焊接参量的训练样点集中的各训练样点映射为布尔型数据；重复上述步骤，直至获取各关键焊接参量的各个区间的布尔型数据，并根据该布尔型数据以及焊接质量的布尔型数据挖掘焊接参数量化关联规则。本发明将焊接多值型关联规则挖掘问题转化为布尔型关联规则挖掘问题，能得到高质量的量化关联规则。
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公开(公告)号：CN108287808A
公开(公告)日：2018-07-17
申请号：CN201810083063.6
申请日：2018-01-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明属于结构可靠性分析领域，并具体公开了一种面向结构可靠性分析的通用动态追踪序列采样方法，包括如下步骤：建立结构极限状态函数，确定随机变量及随机变量分布信息；构建随机点并将随机变量及随机点转换至标准正态空间中以确定目标采样区域；构建训练点，形成训练数据集并建立代理模型；对目标采样区域进行划分，识别出最敏感区域；开采最敏感区域，获得一个新的训练点，更新训练数据集及代理模型，然后计算预测失效概率；计算所有局部区域的最大相对误差及预测失效概率的变异系数，根据最大相对误差和变异系数判断是否终止采样，以此完成结构可靠性的分析。本发明具有操作步骤简单、效率高、自适应强等优点。
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公开(公告)号：CN108287808B
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201810083063.6
申请日：2018-01-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明属于结构可靠性分析领域，并具体公开了一种面向结构可靠性分析的通用动态追踪序列采样方法，包括如下步骤：建立结构极限状态函数，确定随机变量及随机变量分布信息；构建随机点并将随机变量及随机点转换至标准正态空间中以确定目标采样区域；构建训练点，形成训练数据集并建立代理模型；对目标采样区域进行划分，识别出最敏感区域；开采最敏感区域，获得一个新的训练点，更新训练数据集及代理模型，然后计算预测失效概率；计算所有局部区域的最大相对误差及预测失效概率的变异系数，根据最大相对误差和变异系数判断是否终止采样，以此完成结构可靠性的分析。本发明具有操作步骤简单、效率高、自适应强等优点。
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公开(公告)号：CN110968618A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911083132.4
申请日：2019-11-07
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F16/2458 , G06F16/28
Abstract: 本发明属于焊接质量控制领域，并具体公开了一种挖掘焊接参数量化关联规则的方法及应用。包括如下步骤：对焊接工艺参数及测量信息的数值型属性数据分别进行归一化处理，确定与焊接质量相关的关键焊接参量；将关键焊接参量的数值型属性数据作为训练样点集，对其中一个关键焊接参量的训练样点集进行区间划分，以获取量化关联规则的划分区间；然后将关键焊接参量的训练样点集中的各训练样点映射为布尔型数据；重复上述步骤，直至获取各关键焊接参量的各个区间的布尔型数据，并根据该布尔型数据以及焊接质量的布尔型数据挖掘焊接参数量化关联规则。本发明将焊接多值型关联规则挖掘问题转化为布尔型关联规则挖掘问题，能得到高质量的量化关联规则。
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