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公开(公告)号：CN116090132A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202310156198.1
申请日：2023-02-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 一种面向复杂产品设计的决策支持方法与系统，针对复杂产品设计中概念设计过程和设计决策过程的“元设计”需求和特点，通过将产品概念设计过程、决策过程进行定义，构建可重用且可配置的概念流程模板和概念决策模板，将设计人员的概念设计过程描述、设计决策求解过程进行整体建模，检索利用可重用模板，并对既有模板进行重新配置，实现复杂产品设计过程的实例化并求解，解决了目前复杂产品设计存在的设计效率低、对设计人员领域知识及相关经验要求高的问题。
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公开(公告)号：CN109117491B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN201810622595.2
申请日：2018-06-15
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/126
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：CN113190929B
公开(公告)日：2022-12-30
申请号：CN202110560654.X
申请日：2021-05-21
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本公开的基于机器学习的延迟重构制造系统的工件族构建方法，基于延迟重构制造系统的任意两个工件的工艺路线，确定两个工件的最长公共子序列；根据最长公共子序列和所述最长公共子序列在所述两个工件的工艺路线的位置，提取两个工件之间的相对位置的最长公共子序列；根据所述工件的工艺路线的长度和所述相对位置的最长公共子序列的特征值计算所述两个工件的相似系数；计算延迟重构制造系统的所有工件之间的相似系数，得到所述延迟重构制造系统的工件的相似矩阵；利用机器学习聚类算法对所述工件的相似矩阵进行聚类收敛，完成所述延迟重构制造系统的工件族构建。能够提高工件族构建的效率和有效性，进而提高延迟重构制造系统的运行效率。
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公开(公告)号：CN115439101A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211249411.5
申请日：2022-10-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/10 , G06Q10/06 , G06Q50/04 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 一种基于人机协同作业平衡的智能制造系统重构方法，通过建立多目标模型，充分考虑了人机双方的生产成本、最大完工时间以及协同作业任务量的平衡性，进而利用NSGAⅡ算法进行寻优，获取成本最低、最大完工时间最短、人机协同作业最平衡的协同任务分配方案。该方法能够有效减少人机协同作业分配方案的计算复杂度和计算量，提高重构效率。
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公开(公告)号：CN112597700B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202011477057.2
申请日：2020-12-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的飞行器弹道仿真方法，能够在保证仿真精度的前提下，提高弹道仿真计算的速度。本发明的基于神经网络的飞行器弹道仿真方法，基于神经网络算法方法，依托神经网络的万能逼近性质，实现了与传统数值求解方法相近的求解精度。同时由于神经网络方法的可重用性，使得训练的优化模型可以不断重用在已有飞行器的弹道方程求解神经网络，实现了弹道方程求解神经网络有目的的初始化，将求解原有弹道方程的神经网络模型作为初始化模型，极大的缩短了求解新的飞行器弹道运动方程的神经网络的训练时间，提升了弹道方程的求解速度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114721514A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210285159.7
申请日：2022-03-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F3/01
Abstract: 本发明涉及一种基于脑电信号的几何模型选择意图判别方法及系统。该方法包括根据实时脑电信号，利用空间滤波器提取四个不同频段的脑电特征；所述空间滤波器以脑电信号为输入，以四个不同频段的脑电特征为输出；根据四个不同频段的脑电特征，利用训练好的具有自适应机制的卷积神经网络，确定选择意图判别结果；所述选择意图判别结果包括：选择或不选择；计算机辅助设计CAD软件根据所述选择意图判别结果进行模型选择操作。本发明能够提供一种自然、高效的模型选择交互模式。
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公开(公告)号：CN108681829B
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN201810612166.7
申请日：2018-06-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种可重构制造系统部分重构方法，包括如下步骤：针对工件族的每种工件构建可重构制造系统RMS；针对工件i，将工件i的工艺路线分为Pi1部分和Pi2部分；计算工件i的收益Bi；计算当Bi＝0时，对应的Oisp的值其中将工件i的工艺路线分成Pi1部分和Pi2部分，即为工件i的重构点；则工件1～n的重构点分别为计算D‑RMS的总体收益在B>0的情况下，从中选择一个重构点作为D‑RMS的重构点O1sp；利用O1sp，将工件i的工艺路线分成P’i1部分，P’i2部分；利用工件族内所有工件的P’i1部分构建D‑RMS的第一子系统；利用工件族内所有工件的P’i2部分构建D‑RMS的第二子系统，两子系统之间增加半成品的存储仓库从而构建延迟制造系统D‑RMS；利用D‑RMS对工件族中工件进行制造。
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公开(公告)号：CN111914361A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010676474.3
申请日：2020-07-14
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于强化学习的风力机叶片快速设计优化方法。该方法基于强化学习方法，在叶片TAD优化的过程中提供方向性指导，促进叶片模型向更大的能量获取方向进行进化，优化效率大幅提升。同时由于强化学习方法的可重用性，使得训练的优化模型可以不断重用在不同的风速下，不同风速下叶片最优TAD的搜索过程将摆脱从0开始的窘境。使用原先风速下训练的优化模型作为初始模型，随后进行优化模型的调整来适应新的风速环境下的方式，极大的缩短的优化模型的训练时间，提升了叶片TAD优化速度。
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公开(公告)号：CN107358063B
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN201710447862.2
申请日：2017-06-14
Applicant: 北京理工大学
IPC: G16B25/00
Abstract: 本发明提供一种面向产品概念设计的FBAS功能模型以及基于FBAS功能模型和基因表达的产品概念设计方法，能够解决传统概念设计中因设计信息模糊不全造成的结构方案可行性低，设计周期长，耗费成本高的问题。该方法通过分析自顶向下的产品正向设计过程，建立基于功能、行为、属性和结构的功能扩展模型；然后类比生物基因，提出产品基因的概念、模型和编码方法；根据产品基因的交叉、组合、转录和翻译等操作进行产品概念设计。本发明利用产品基因明确概念设计中的关键信息，通过基因的交叉、组合得到对应各功能元的更多基因形式，将这些基因进行转录和翻译，能够得到更多设计方案可行解，为产品的创新设计提供更多的选择空间，有效提高产品的创新性。
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