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公开(公告)号：CN111241295A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010006001.2
申请日：2020-01-03
Applicant: 浙江大学 , 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于语义句法交互网络的知识图谱关系数据抽取方法。主要步骤为：收集复杂装备设计过程的设计文档，由设计文档的文本数据组建设计文档语料库；针对设计文档文本数据进行文本预处理；建立基于语义句法多轮交互深度神经网络的关系抽取模型；将预处理后的文本数据与关系类型标签输入到关系抽取模型中进行离线训练；对待预测实体关系的文本数据进行预处理后，输入至训练好的关系抽取模型中，获得预测的关系类别。本发明通过语义信息与句法信息的多轮交互，提高语义信息与句法信息的利用率，实现动态、深层次地挖掘对知识图谱关系数据抽取有利的语义信息与句法信息，提高了模型的灵活性、泛化性以及准确性。
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公开(公告)号：CN111241295B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202010006001.2
申请日：2020-01-03
Applicant: 浙江大学 , 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/211 , G06F40/242 , G06F40/295 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于语义句法交互网络的知识图谱关系数据抽取方法。主要步骤为：收集复杂装备设计过程的设计文档，由设计文档的文本数据组建设计文档语料库；针对设计文档文本数据进行文本预处理；建立基于语义句法多轮交互深度神经网络的关系抽取模型；将预处理后的文本数据与关系类型标签输入到关系抽取模型中进行离线训练；对待预测实体关系的文本数据进行预处理后，输入至训练好的关系抽取模型中，获得预测的关系类别。本发明通过语义信息与句法信息的多轮交互，提高语义信息与句法信息的利用率，实现动态、深层次地挖掘对知识图谱关系数据抽取有利的语义信息与句法信息，提高了模型的灵活性、泛化性以及准确性。
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公开(公告)号：CN114215357B
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202111332431.4
申请日：2021-11-11
Applicant: 浙江大学 , 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
IPC: E04G21/02
Abstract: 本发明提出了一种基于输入整形与时滞补偿相结合的泵车臂架末端抑振方法。在泵车臂架上安装传感器检测获得倾角数据，将臂架末端的振动等效为脉冲作为输入信号所产生的二阶振荡系统响应，根据倾角数据处理获得上述脉冲的幅度和臂架末端的振动周期；基于臂架末端位置不变，建立包含两个具有幅度比例关系的整形脉冲的整形器，计算求解两个整形脉冲的幅度和产生时刻；将两个整形脉冲按照各自的幅度和产生时刻，依次输入到加入了时滞补偿的臂架控制系统中，进而驱动泵车臂架的液压缸活塞杆运动，完成臂架末端的抑振处理。本发明能够有效降低臂架末端的振动幅值和臂架系统的时滞影响，简单且易于工程化。
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公开(公告)号：CN111222642B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202010005930.1
申请日：2020-01-03
Applicant: 浙江大学 , 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进小生境遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法。由多目标柔性作业车间所有工件的工序数据构建排产序列，以排产序列作为个体，并生成初代种群；计算个体的总目标函数值，用改进小生境法计算个体的适应度值；根据适应度值采用轮盘赌的方式选择出个体集合；实施遗传算法的交叉操作和变异操作；将获得的个体与本代种群中适应度值最高的个体组成新种群；重复步骤直到终止条件，输出末代种群中的最优个体，采用最优个体的排产序列安排加工处理，实现多目标柔性作业车间调度。本发明采用了改进小生境遗传算法处理生产过程中的调度问题，能够稳定地获得优质的调度结果，优化车间资源配置，从而提升车间的生产效率。
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公开(公告)号：CN114215357A
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN202111332431.4
申请日：2021-11-11
Applicant: 浙江大学 , 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
IPC: E04G21/02
Abstract: 本发明提出了一种基于输入整形与时滞补偿相结合的泵车臂架末端抑振方法。在泵车臂架上安装传感器检测获得倾角数据，将臂架末端的振动等效为脉冲作为输入信号所产生的二阶振荡系统响应，根据倾角数据处理获得上述脉冲的幅度和臂架末端的振动周期；基于臂架末端位置不变，建立包含两个具有幅度比例关系的整形脉冲的整形器，计算求解两个整形脉冲的幅度和产生时刻；将两个整形脉冲按照各自的幅度和产生时刻，依次输入到加入了时滞补偿的臂架控制系统中，进而驱动泵车臂架的液压缸活塞杆运动，完成臂架末端的抑振处理。本发明能够有效降低臂架末端的振动幅值和臂架系统的时滞影响，简单且易于工程化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111222642A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010005930.1
申请日：2020-01-03
Applicant: 浙江大学 , 武汉数字化设计与制造创新中心有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于改进小生境遗传算法的多目标柔性作业车间调度方法。由多目标柔性作业车间所有工件的工序数据构建排产序列，以排产序列作为个体，并生成初代种群；计算个体的总目标函数值，用改进小生境法计算个体的适应度值；根据适应度值采用轮盘赌的方式选择出个体集合；实施遗传算法的交叉操作和变异操作；将获得的个体与本代种群中适应度值最高的个体组成新种群；重复步骤直到终止条件，输出末代种群中的最优个体，采用最优个体的排产序列安排加工处理，实现多目标柔性作业车间调度。本发明采用了改进小生境遗传算法处理生产过程中的调度问题，能够稳定地获得优质的调度结果，优化车间资源配置，从而提升车间的生产效率。
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公开(公告)号：CN114491699B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202210133662.0
申请日：2022-02-14
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明公开了基于拓展区间数的三维CAD软件易用性量化方法及装置，先确定三维CAD软件易用性指标集，再进行标准化，分别得到标准化数据、原始区间数、标准化样本数量、标准化概率密度，根据标准化后的概率密度得到样本数据的集中度和趋势度，计算并修正拓展预测角，生成拓展区间数，根据拓展区间数确定各二级指标，确定二级指标权重并加权求和，得到一级指标，再确定一级指标的权重，最终得到三维CAD软件易用性量化结果。本发明充分考虑了样本数据的分布特性以及样本的全局性程度，能够对三维CAD软件的易用性进行准确量化。
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公开(公告)号：CN119830374A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411898070.3
申请日：2024-12-23
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F113/16
Abstract: 本发明公开了一种基于多场节点特征加权聚合的复杂零件型线优化设计方法。包括：首先，根据待优化的复杂零件型线几何设计变量、温度和接触面摩擦系数进行有限元批量仿真，获得训练数据集；然后，构建融合空间与温度注意力的深度图采样聚合神经网络，接着利用训练数据集对融合空间与温度注意力的深度图采样聚合神经网络进行训练，训练完成后获得应力预测模型；最后，结合应力预测模型，以最小化复杂零件最大等效应力为优化目标进行迭代寻优，获得目标温度区间内当前复杂零件型线的最优几何参数。本发明实现了复杂零件应力分布状态的快速重构，在提高优化速度的同时充分保证了优化结果的精度，同时极大地节省了计算资源。
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公开(公告)号：CN119681872A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411804024.2
申请日：2024-12-09
Applicant: 浙江大学宁波“五位一体”校区教育发展中心
Abstract: 本申请公开了一种基于虚拟现实交互的人机协作数字孪生仿真方法，涉及人机协作技术领域，该方法包括：构建数字孪生三维场景、数字孪生人体模型和数字孪生机械臂模型，在获取现实测试人员的人体姿态数据和现实机械臂的关节运动数据之后，基于人体姿态数据驱动数字孪生人体模型运动，基于关节运动数据驱动数字孪生机械臂模型运动，实现虚拟人机协作，并在虚拟人机协作过程中，实时记录发生碰撞时的人体碰撞部位和场景碰撞区域，后续对碰撞预测模型进行测试和优化。本申请构建了一个高度拟真且沉浸式的数字孪生系统，不仅能安全可靠地再现真实工作场景，还能够优化人机协作行为，可在无现实碰撞风险的情况下对碰撞预测模型进行反复测试和优化。
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公开(公告)号：CN119105402B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411569979.4
申请日：2024-11-06
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B19/19
Abstract: 本申请公开了一种基于虚实差异收敛的机床多刀具协同加工精度推演方法，涉及机床加工精度推演技术领域，该方法通过机床加工状态辨识模型，有效避免了海量非加工冗余数据的干扰，为刀具磨损状态辨识过程提供高质量的数据支持，同时采用层次化的刀具磨损状态集成学习模型准确识别了刀具磨损状态，并以此为基础建立了精准、可解释的刀具磨损量预测模型，实现了刀具磨损量的准确预测；另外，通过构建协同加工多刀具的知识图谱，采用已有刀具来指导新刀具的磨损量预测，并采用虚实差异收敛机制驱动新刀具磨损量预测模型的在线更新，有效克服了针对每一新刀具均需开展刀具磨损特性试验、试验周期长的问题，实现了机床加工精度的精准、快速、高效推演。
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