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公开(公告)号：CN118821627B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411303019.3
申请日：2024-09-19
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/006 , G06N20/00 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于禁忌空间划定的机器学习协助的差分进化方法，适用于全回转推进器驱动轴的服役时间最大化问题，包括：考虑驱动轴结构参数与交变载荷进行种群与参数初始化，构建确定禁忌空间；设计机器学习驱动的潜力空间确定策略来构造潜力空间与机器学习模型；基于潜力空间贪婪信息与禁忌空间反向位置信息构造贪婪协同进化操作；采用二项交叉策略获得对应的候选子代个体池；基于机器学习构建特性推导候选子代个体不确定性评估方法；更新种群与重构禁忌空间与潜力空间，重复判断是否达到收敛条件，直到输出优化解。本发明能够针对全回转推进器驱动轴服役时间最大化问题构造实时禁忌空间与潜力空间，加快最优结构参数优化效率，缩短设计周期。
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公开(公告)号：CN117556691B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202311482150.6
申请日：2023-11-08
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F30/15 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种面向高维昂贵优化问题的梯度信息驱动维度扰动变异方法，包括：(1)确定设计空间与优化目标，种群与关键迭代参数初始化，给出收敛条件；(2)根据相似筛选准则构建全局径向基函数代理模型；(3)构建梯度信息驱动的维度扰动变异操作来产生候选子代池；(4)构建双层子代选择策略确定真正子代个体；(5)采用自编码器实现降维与升维，设计局部搜索策略；(6)更新种群与关键迭代参数信息，判断算法是否达到收敛条件，若收敛则输出算法所得优化解，否则转至步骤(2)，直至算法达到收敛条件。本发明有效融合了梯度变异快速收敛与维度扰动全局搜索两者优势，能够加快收敛速度，针对高维问题的适用性较强、灵活性较好。
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公开(公告)号：CN118734720B
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411223433.3
申请日：2024-09-03
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种机器学习优化设计方法及系统，包括：根据载荷受力分析与边界条件构建翼形结构刚度仿真模型与对应的数学优化模型；基于拉丁超立方采样确定初始优化种群；推导空间导向与维度导向的搜索重心重构函数；基于重心扰动变异产生候选子代种群；采用翼形仿真数据构造径向基函数预测模型；基于可行性规则筛选最优个体，并采用翼形结构刚度仿真模型进行评估，更新种群并转至步骤，直至优化结构满足要求。本发明将翼形结构刚度优化问题转化为数学优化模型，融入两种搜索重心重构函数定位进化节点，并通过径向基函数预测信息引导进化，提高算法针对翼形结构刚度优化问题的优化效率。
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公开(公告)号：CN118431501A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410527205.9
申请日：2024-04-29
Applicant: 南昌大学
IPC: H01M8/0265
Abstract: 本发明提出一种新型燃料电池双极板及燃料电池，所述双极板的流道上设置有至少1个高度敛散结构和1个宽度敛散结构。宽度和高度敛散结构的收缩段与扩张段的形状及尺寸相同或者不同；同一流道及不同流道的宽度和高度敛散结构的数目、位置、尺寸及周期相同或者不同。宽度和高度敛散结构的形状、尺寸和布置需根据电池的水汽传输、热管理及功率密度要求进行设计，以达到最佳的反应气体分配、排水和散热性能。本发明基于流场整体结构优化的设计理念，根据燃料电池的性能需求灵活设计敛散结构的具体尺寸与布置方式，可显著增强燃料电池阴极板内反应气体分布均匀性，并有效减轻气体扩散层和气体通道中液态水的积累，提升燃料电池的传质效率和输出性能。
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公开(公告)号：CN117670748A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311606619.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明涉及图像增强技术领域，具体公开了一种夜间图像快速增强方法，包括步骤：获取摄像设备拍摄的原始图像，对原始图像进行边缘轮廓检测，之后将原始图像由RGB颜色空间转换至HSV颜色空间；采用盒式滤波对MSR算法进行改进，通过改进后MSR算法对原始亮度分量进行处理得到反射图像；通过预先设定的亮度调整方式调整反射图像的亮度分量；通过伽马变换对原始亮度分量进行处理，然后与调整后的反射图像进行自适应加权融合；将自适应加权融合后的图像亮度分量与边缘轮廓检测结果进行融合，之后将融合的新亮度图像与中HSV颜色空间的色度H、饱和度S合并，输出增强的图像。本发明算法处理速度快，且对于夜间图像的增强效果自然，能够有效避免图像的过度增强。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117494567A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311499733.X
申请日：2023-11-10
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种面向混合整数昂贵优化问题的代理模型辅助差分进化方法，包括：(1)确定设计空间与优化目标，种群与关键迭代参数初始化，给出收敛条件；(2)根据目标与约束评估耗时构建全局径向基函数代理模型；(3)构建动态种群筛选机制及相适应的变异操作；(4)设计变异标准差自适应缩放机制；(5)构建代理模型辅助的差分变异‑筛选‑选择框架；(6)分别针对两类局部区域构建局部搜索策略；(7)更新种群与关键迭代参数信息，判断是否达到收敛条件，若收敛则输出优化解，否则转至步骤(2)，直至达到收敛条件。本发明有效融合了代理模型辅助的全局维度扰动预筛与差分进化策略，针对混合整数变量昂贵优化问题的收敛速度较快。
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公开(公告)号：CN119066983B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411534758.3
申请日：2024-10-31
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F30/17 , G06N3/006 , G06F16/901 , G06F111/04 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种机器学习引导的动态种群优化设计方法，适用于全回转推进器驱动轴轻量化设计问题，包括：考虑驱动轴结构参数与服役约束进行种群与参数初始化；基于迭代信息与多目标非支配排序法确定动态种群；构造适应种群个体潜力的进化操作来产生候选子代池；在每个候选子代个体邻域范围内确定机器学习模型建模样本；构造高斯过程机器学习模型，并推导候选子代个体期望提升量；根据松弛因子与多目标非支配排序法筛选真实子代个体，并更新种群；构造基于高斯过程的局部搜索定位局部高潜力个体，更新迭代信息。本发明综合考虑重量目标与疲劳约束来设计算法优化轨迹，提高了算法针对全回转推进器驱动轴轻量化设计问题的全局适应性与收敛速度。
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公开(公告)号：CN118797819B
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411280855.4
申请日：2024-09-13
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种汽车后副车架轻量化设计方法及系统，涉及汽车后副车架设计技术领域，该方法包括：构建汽车后副车架的固有频率仿真模型，确定设计参数数目以及设计参数设计域，以设计参数设计域为设计空间，在设计空间内产生优化种群，评估种群个体的频率约束与重量目标值；对所有已评估的个体进行低维映射，筛选得到低维空间的关键设计参数，根据关键设计参数构建二阶多项式径向基函数机器学习模型；确定二阶多项式径向基函数机器学习模型映射的局部优化问题的最优解；评估最优解的目标与约束值，判断最优解对应的固有频率与轻量化指标是否满足设计需求。本发明解决了现有技术中在汽车后副车架轻量化设计时无法兼顾效率和准确性的问题。
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公开(公告)号：CN117421989B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202311500236.7
申请日：2023-11-10
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种面向高维昂贵优化问题的代理模型辅助的并行协同方法，包括：(1)确定设计空间与优化目标，种群与关键迭代参数初始化，给出收敛条件；(2)基于多目标非支配排序技术来构建并行维度扰动变异操作；(3)基于局部预测信息与个体分布来构建两层真实子代个体筛选机制；(4)采用DE/current‑to‑pbest/2/bin进行高潜力个体引导的协同变异；(5)基于全局预测信息与个体分布来构建两层真实子代个体筛选机制；(6)设计基于局部径向基函数的局部搜索策略；(7)更新种群与关键迭代参数信息，判断是否达到收敛条件，若收敛则输出优化解，否则转至步骤(2)，直至达到收敛条件。本发明能够加快收敛速度，针对高维问题的适用性较强、灵活性较好。
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公开(公告)号：CN118797819A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411280855.4
申请日：2024-09-13
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种汽车后副车架轻量化设计方法及系统，涉及汽车后副车架设计技术领域，该方法包括：构建汽车后副车架的固有频率仿真模型，确定设计参数数目以及设计参数设计域，以设计参数设计域为设计空间，在设计空间内产生优化种群，评估种群个体的频率约束与重量目标值；对所有已评估的个体进行低维映射，筛选得到低维空间的关键设计参数，根据关键设计参数构建二阶多项式径向基函数机器学习模型；确定二阶多项式径向基函数机器学习模型映射的局部优化问题的最优解；评估最优解的目标与约束值，判断最优解对应的固有频率与轻量化指标是否满足设计需求。本发明解决了现有技术中在汽车后副车架轻量化设计时无法兼顾效率和准确性的问题。
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