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公开(公告)号：CN109918713B
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN201910065147.1
申请日：2019-01-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开一种产品概念设计的基因知识自动获取方法：一、采用一阶谓词逻辑方法分析目标产品的功能和行为信息，利用分解重构原理将功能信息分解为功能元；二、从产品实例库中找出与目标产品同族的产品实例组成样本集；三、将样本集聚为K类，K的值根据目标产品的类型设定，并计算目标产品与各个类中心点之间的欧式距离，距离最小的中心点所在类即为目标产品所属的类；四、从目标产品所属类的样本中提取与所述功能元相关的属性信息；五、采用K折交叉验证方法选出与功能元相关性较大的m个属性；六、将选出的m个属性与行为信息以编码链的形式存储到产品基因库中，获得目标产品的遗传知识，本发明能够自动获得影响概念设计过程中的关键知识。
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公开(公告)号：CN109993131B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201910269580.7
申请日：2019-04-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态信号融合的设计意图判别系统及方法，该系统通过多模态信号采集模块采集用户在产品设计过程中的多模态信号，并将多模态信号发送到多模态信号预处理模块；多模态信号分层整合模块，对预处理后的多模态信号进行特征提取，构建基于三层反向传播神经网络的信号识别分类模型，将提取的特征信息输入信号识别分类模型，将输出的识别结果进行统一表达和融合分析，确定用户的设计意图；产品设计指令生成模块，根据多模态信号分层整合模块输出的用户的设计意图，生成与用户的设计意图对应的产品设计指令。本发明降低了用户设计意图的表达的局限性，提高了用户设计意图表达的自然性和友好性。
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公开(公告)号：CN107229773B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201710280394.4
申请日：2017-04-26
Applicant: 中国舰船研究设计中心 , 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于AutoCAD和PDM的船舶总图数字化设计方法。该方法将船舶总图中甲板与舱室的名称、编号、几何信息通过扩展数据的格式存储在二维图纸的甲板与舱室的边界线上，基于Cauchy定理和Cauchy积分公式推导的算法可以判断舱室所属的甲板，并在PDM中建立了描述船舶总图的舱室接口、甲板接口、区域结构树，然后在AutoCAD中开发与PDM集成的接口，使得总图设计人员可以在AutoCAD环境中绘制数字总图并进行实时发布，同时还可以动态加载PDM中的数字总图。该方法可有效提升船舶总布置信息的综合分析能力，为装置、船舶保障、电力等系统的自动设计，以及自动提取设备重量重心、设备三维模型自动布置奠定有力条件。
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公开(公告)号：CN109960892B
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN201910269592.X
申请日：2019-04-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/10 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06F119/12
Abstract: 本发明公开了一种基于眼动信号的CAD指令生成方法。所述CAD指令生成方法包括：通过计算机上的摄像头实时采集眼动信号的原始数据；根据所述原始数据确定时间序列；所述时间序列与所述眼动信号相对应；采用卡尔曼滤波方法对所述时间序列进行滤波处理，确定滤波后的时间序列；根据所述时间序列训练SVM分类模型；将所述滤波后的时间序列输入至所述SVM分类模型，输出信号特征类别；根据所述信号特征类别生成CAD指令，绘制CAD图形。采用本发明所提供的CAD指令生成方法及系统能够准确识别出用户设计意图并生成正确的CAD指令以驱动CAD软件绘制相应图形。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109948592A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910269596.8
申请日：2019-04-04
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于手势信号识别的设计意图判别方法及系统。所述方法利用手势信号采集装置获取用户设计过程中的手势信号，利用训练好的HMM模型从设计者的手势信号中识别出用户的设计意图，通过设计手势驱动CAD软件完成对应的指令操作，达到让计算机理解设计者的设计意图并完成设计任务的效果。采用本发明方法能够把设计者的双手从设计过程中解放出来，用更加自然并贴合设计需求的手势来表达设计需求，避免了鼠标、键盘等手动操作设备对设计者的工作范围及设计方式的限制，提高了设计过程的智能化水平。
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公开(公告)号：CN108021756B
公开(公告)日：2019-02-22
申请号：CN201711281962.9
申请日：2017-12-07
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于D‑H表示法的可重构机床运动学误差模型建立方法，该方法首先建立微型可重构机床模型，然后在微型可重构机床运动模块的局部坐标系基础上，利用齐次坐标变换矩阵分析空间运动坐标系，得到微型可重构机床的运动误差模型。得到运动误差模型的过程包括：确定机床结构形式；定义机床的工件链和刀具链，建立坐标系描述各运动副之间的关系；相邻坐标系之间关系的变化使用齐次坐标矩阵变换表达；将刀心点在刀具坐标系下的坐标转化为在工件坐标系下的坐标；将相对运动误差加入刀具链和工件链的运动学模型中，形成微型可重构机床的误差模型。本发明利用D‑H法对微型可重构机床进行运动学建模，求得可重构机床的运动误差模型。
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公开(公告)号：CN109117491A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201810622595.2
申请日：2018-06-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种融合专家经验的高维小数据的代理模型构建方法。使用本发明能够得到在高维小数据情况下的高精度代理模型。本发明利用神经网络反映设计模型中设计变量与设计目标之间的函数关系，并利用遗传算法对神经网络的权值进行训练，并在训练过程中，融入专家对于设计变量和设计目标间的对应关系式的经验认识，补充缺失的映射规律，从而成功克服了高维小数据条件下代理模型精度不高的问题。本发明没有增加样本量，不会带来数据噪音。
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公开(公告)号：CN108846778A
公开(公告)日：2018-11-20
申请号：CN201810527244.3
申请日：2018-05-29
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于知识库的产品概念新颖性评价方法，能够根据产品概念直接计算得到产品概念新颖性值，能够避免专家评价带来的不确定性。该方法包括如下步骤：从现有产品中提取产品概念并将其转化为数据表达形式，存储为产品概念知识库；采用数理统计方法分析产品概念知识库，确定各产品概念的关键特性参数；确定作为评价标准的新颖性指标，通过专家评价法获得各新颖性指标的值以及权重，确定产品概念的新颖性值；以产品概念的关键特性参数作为人工神经网络的输入，以产品概念的新颖性值作为人工神经网络的输出，对人工神经网络进行训练，获得产品概念新颖性评价模型用于对待评价的产品概念进行新颖性评价。
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公开(公告)号：CN108804757A
公开(公告)日：2018-11-13
申请号：CN201810398040.4
申请日：2018-04-28
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5009
Abstract: 本发明公开了一种基于知识的可重构机床模块选择方法，通过建立零件特征库，根据专家知识确定零件特征所需的加工操作；再根据操作确定运动模块，并生成一组RMT配置，支持设计者找出最小且足够的模块来形成用于加工零件族的不同RMT配置，降低了对设计人员的设计经验要求，能够极大提高设计效率，具有很强的实用性；还将可重构机床(RMT)设计过程中包含的离散知识进行综合到protégé软件中，形成针对RMT配置设计的零件特征库、加工操作库、RMT模块库，用于在可重构机床(RMT)的初步设计中选择必要的模块，以便在设计过程中根据给定的零件族快速设计RMT配置，缩短机床设计周期，提高企业竞争力。
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