公开(公告)号：CN117010202A

公开(公告)日：2023-11-07

申请号：CN202311001527.1

申请日：2023-08-10

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 黄思翰 ,  黄金棠 ,  杨泽浩 ,  王国新 ,  阎艳

IPC: G06F30/20 ,  G06T17/00 ,  G06Q50/04 ,  G06F111/18

Abstract: 本发明公开了一种面向智能制造系统的数字孪生可重构建模方法，属于先进制造技术领域，包括以下步骤：S1：进行重构需求分析；S2：制造系统中设备的物理构形发生变化时，对虚拟模型进行重构；S3：进行虚拟‑物理映射重构；S4：进行虚拟场景重构。本发明采用开放式架构，提高了数字孪生模型的复用能力；提出数字孪生四维融合虚拟模型，增强了虚实模型对物理实体描述能力；提出了多源异构数据统一描述与管理方法，增强了对动态数据的处理能力；提出了智能制造系统数字孪生可重构建方法，以适应物理场景的动态调整。

公开(公告)号：CN117252725A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311029991.1

申请日：2023-08-15

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 黄思翰 ,  莫广豫 ,  黄金棠 ,  董威 ,  王国新 ,  阎艳

IPC: G06Q50/04 ,  G06F18/214

Abstract: 本发明提出一种智能制造系统自适应重构优化方法，属于先进制造技术领域，通过设定设备集合、状态空间、动作空间和奖励函数，基于强化学习通过上述数据计算各设备生产各个工件族的设备效用，让设备加入设备效用最小的集合，然后通过迭代优化找到最稳定的集合，本方法基于强化学习过程自适应形成能够实现订单需求的虚拟制造单元，完成针对生产过程的合理化分配。

公开(公告)号：CN115185245A

公开(公告)日：2022-10-14

申请号：CN202210895278.4

申请日：2022-07-26

Applicant: 北京理工大学

Inventor： 黄思翰 ,  黄金棠 ,  王国新 ,  阎艳

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的制造系统重构规划方法，该方法的实施过程如下：对现有的可重构机床和待加工产品进行分析，获取机床构形集合与产品待加工特征集合；采用马尔可夫决策过程对制造系统重构规划问题进行建模，形成重构规划的马尔可夫模型，根据机床构形集合与产品待加工特征集合明确状态空间和动作空间，根据确定的优化目标，确定奖励函数和转换概率矩阵；基于重构规划的马尔可夫模型，利用重构规划智能体与环境不断交互获得的样本数据对DQN算法的神经网络进行训练；利用训练好的DQN网络，输入的工件特征，快速求解获得制造系统重构规划的优化方案。本发明能够解决制造系统重构规划问题。