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公开(公告)号：CN106990763A
公开(公告)日：2017-07-28
申请号：CN201710262112.8
申请日：2017-04-20
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B19/418 , B24B51/00
CPC classification number: Y02P90/02 , G05B19/41885 , B24B51/00 , G05B2219/32339
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的立磨运行调控系统及方法，利用一种综合的特征筛选方法对工况数据进行挖掘分析，得到立磨健康状态评估指标；对工况状态进行聚类挖掘分析，得到的各个工况簇的特点，获得历史工况中的各个状态分布情况；定义历史工况中的运行状态类别，得到稳定模式工况库；利用ARIMA算法对立磨健康状态特征获取模块中确定的特征值训练模型，对参数的变化趋势进行预测，用预测值辅助状态识别；结合ARIMA模型给出的预测值，对立磨的运行状态进行判断，当判定为异常时，从稳定工况模式库中读取工况记录，得到推荐的调控目标值，对该时刻的可控参数进行调控。本发明可以准确地给出立磨的定性和定量调控建议，实现磨机长期稳定运行。
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公开(公告)号：CN102662973B
公开(公告)日：2014-04-09
申请号：CN201210063186.6
申请日：2012-03-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F17/30
Abstract: 本发明公开了一种机械产品设计文档的推荐系统及方法，现有推荐系统及方法以用户兴趣模型为推荐基础，不能适应用户需求快速变化的情况。本发明系统括任务监听模块、本体解释模块、推荐规则学习模块、推荐模块、推荐规则库、用户活动日志、决策表、本体库；本发明方法包括如下五个步骤：1.创建本体模型、2.收集用户活动日志、3.推荐规则生成、4.捕获新分配的设计任务、5推荐设计文档。本发明考虑了推荐对象的特点，并采用本体建立相关模型，为推荐对象增加了语义信息，提高了推荐规则的精确度；对用户的设计活动进行监听，使文档推荐和用户的工作流程紧密结合；能迅速适应用户文档需求的变化，保证文档推荐的质量。
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公开(公告)号：CN119150713A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411650266.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 浙江大学 , 宁波精达成形装备股份有限公司
IPC: G06F30/27 , B30B15/26 , B21D22/02 , G06N3/126 , G06F119/14 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了冲压装备高速执行机构间隙分配与运动稳定性控制方法，属于高速冲压装备技术领域，通过建立以冲压装备高速执行机构运动稳定性为目标，以加工成本和总间隙为约束的运动副间隙分配优化模型；通过提出基于局部曲率的自适应采样方法获取高价值设计变量的采样来训练代理模型，利用归一化交叉验证误差高效终止训练过程；采用遗传算法求解冲压装备高速执行机构间隙分配优化模型并输出结果。本发明基于局部曲率的自适应采样方法建立了运动副间隙与目标函数之间的代理模型，减少了优化过程中冲压装备高速执行机构动力学仿真次数，缓解了冲压装备间隙分配的计算负担。
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公开(公告)号：CN112100940B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202010978830.7
申请日：2020-09-17
Applicant: 浙江大学 , 中天科技精密材料有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/20 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/084 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明实施方式提供一种光纤预制棒一次拉伸工艺参数预测方法及装置，属于光纤预制棒及机器学习技术领域。方法包括：获取光纤预制棒的棒径参数；以棒径参数为输入，经预设的BP神经网络模型，预测光纤预制棒的拉伸工艺参数；预设的BP神经网络模型通过遗传算法对BP神经网络进行结构优化，以及通过光纤预制棒的历史加工数据对经遗传算法优化后的BP神经网络进行训练后得到。本发明通过对遗传算法和BP神经网络进行结合与优势互补，利用遗传算法对BP神经网络进行优化，从而构建工艺参数预测模型对光纤预制棒的一次拉伸工艺参数进行预测，有效解决了现有技术中对参数选择随意且无法根据光纤预制棒的性质调整工艺参数的问题。
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公开(公告)号：CN111695730B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202010517591.5
申请日：2020-06-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q10/04 , G06F16/2455 , G06F16/2458 , G06Q10/0639 , G06N3/0442 , G06Q50/04
Abstract: 本发明实施方式提供一种基于ARIMA及RNN的立磨振动预测方法及装置，属于立磨振动预测技术领域。方法包括：获取表征立磨实时振动值的第一时序数据及表征影响因子的实时值的第二时序数据；建立表征立磨的振动值与影响因子关联关系的第一时间序列矩阵；以第一时序数据为输入，经ARIMA自回归移动平均模型输出预测立磨未来振动值的第三时序数据；以第一时间序列矩阵为输入，经RNN循环神经网络模型输出预测立磨未来振动值的残差的第四时序数据；对第三时序数据及第四时序数据求和，输出最终预测立磨未来振动值的第五时序数据。本发明通过ARIMA和RNN混合建模，解决了现有技术在实时生产过程中具有较大的滞后性的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113289759B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110610256.4
申请日：2021-06-01
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及干法粉磨领域，具体地涉及一种干法粉磨系统微粉粒度分布调控方法及装置。所述方法包括：在线获取所述干法粉磨系统的微粉粒度的第一分布状态数据；根据离线获取的基于所述干法粉磨系统的微粉粒度的第二分布状态数据，对所述第一分布状态数据进行修正，得到最终分布状态数据；根据所述最终分布状态数据和参数调控模型，生成对应的干法粉磨系统的调控参数；基于所述调控参数对所述干法粉磨系统的对应部件的工作状态进行调控。本发明提供的实施方式可应用于立磨粉磨系统和辊压机粉磨系统，通过建立微粉粒度在线自动检测系统，解决质量控制的难点，防止过度粉磨而浪费能量。
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公开(公告)号：CN112100940A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010978830.7
申请日：2020-09-17
Applicant: 浙江大学 , 中天科技精密材料有限公司
IPC: G06F30/28 , G06F30/20 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明实施方式提供一种光纤预制棒一次拉伸工艺参数预测方法及装置，属于光纤预制棒及机器学习技术领域。方法包括：获取光纤预制棒的棒径参数；以棒径参数为输入，经预设的BP神经网络模型，预测光纤预制棒的拉伸工艺参数；预设的BP神经网络模型通过遗传算法对BP神经网络进行结构优化，以及通过光纤预制棒的历史加工数据对经遗传算法优化后的BP神经网络进行训练后得到。本发明通过对遗传算法和BP神经网络进行结合与优势互补，利用遗传算法对BP神经网络进行优化，从而构建工艺参数预测模型对光纤预制棒的一次拉伸工艺参数进行预测，有效解决了现有技术中对参数选择随意且无法根据光纤预制棒的性质调整工艺参数的问题。
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公开(公告)号：CN112084723A
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202010767068.8
申请日：2020-08-03
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明实施方式提供一种光纤预制棒一次拉伸工艺仿真方法及装置，属于光纤预制棒技术领域。方法包括：获取光纤预制棒的几何参数及材料参数；依据几何参数构建光纤预制棒的几何仿真模型；依据材料参数对光纤预制棒的一次拉伸工艺中各物理场进行耦合瞬态模拟计算；响应于选择指令，依据选择指令对计算结果进行可视化处理。本发明基于光纤预制棒几何模型对光纤预制棒的一次拉伸工艺中各物理场进行耦合瞬态模拟计算，得到光纤预制棒在拉伸工艺过程中的流体速度分布、温度分布、压力分布、空间点颈缩量、拉伸后棒径值等参数并可选择地进行可视化，为光纤预制棒一次拉伸工艺参数优化提供了支持，有效降低了现场试验成本，提高了生产效率。
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公开(公告)号：CN110717105A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201910970138.7
申请日：2019-10-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/9535
Abstract: 本发明公开了一种科技资源个性化主动推送方法，所述推送方法包括：建立知识分类信息，并基于所述知识分类信息建立知识-专家库；获取用户的提问信息；对所述提问信息进行解析，以获得所述提问信息的类别信息；基于所述知识-专家库获取与所述类别信息对应的专家信息；将所述提问信息推送至所述专家信息对应的专家账户。通过首先建立各个技术领域的专家库，根据用户提出的问题采用主动推送的方式，将问题推送至专业的解答专家以进行及时且专业的解答，从而大大提高了对问题解答的解答效率，同时有效提高了解答问题的答案的精确性，提高了用户体验。
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公开(公告)号：CN110704642A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910969540.3
申请日：2019-10-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06F16/335
Abstract: 本发明公开了一种基于本体的多层次科技资源管理方法，所述管理方法包括：创建本体库；获取待搜索信息；判断所述本体库中是否存在与所述待搜索信息相匹配的匹配本体信息；若所述本体库中存在所述匹配本体信息，则基于所述匹配本体信息对所述待搜索信息进行优化以获得优化后待搜信息；基于所述优化后待搜信息获得对应的搜索结果；若所述本体库中不存在所述匹配本体信息，则基于所述待搜索信息对所述本体库进行优化以获得优化后本体库。通过采用自下而上的管理方法，由大量的实际使用者对这个本体库进行主动的管理，从而提高对多层次的本体资源的管理精确性，同时实现了对本体库的实时管理，因此还提高了对本体资源的管理效率。
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