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公开(公告)号：CN119293614A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411814959.9
申请日：2024-12-11
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/214
Abstract: 本发明提供一种基于全局与局部代理模型辅助的双区域协同优化方法，涉及桁架平面结构设计优化领域，该方法通过采用双层协同框架，以区分处理不同类型变量，解决混合整数变量的昂贵约束问题。具体的，基于径向基函数的协同框架包括基于历史有潜力区域的局部搜索策略和基于径向基函数辅助的预筛选策略；基于高斯过程的混合整数协同框架包括基于当前可能有潜力区域的局部搜索策略和基于高斯过程辅助的预筛选策略；利用基于径向基函数的协同框架，充分发挥经典基于代理模型的协作框架的快速收敛能力，快速定位高潜力区域；利用基于高斯过程的混合整数协同框架通过提供稳定的优化轨迹来搜索不连通的可行区域，平衡了高潜力区域的收敛性和可行性。
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公开(公告)号：CN118761012B
公开(公告)日：2024-12-27
申请号：CN202411237627.9
申请日：2024-09-05
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/22 , G16C60/00 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了基于机器学习的IN718镍基合金成形缺失数据生成与预测方法，包括：构造IN718镍基合金成形核心数据集并进行数据预处理；基于数据相似性筛选准则与分布特性剔除异常数据；针对核心工艺参数完整数据集构造机器学习模型；根据核心工艺参数不完整数据集构造核心工艺参数缺失数据矩阵；以最小化均方误差为优化目标，采用梯度优化生成核心工艺参数缺失数据的最优填补值，形成核心工艺参数的填补数据集；合并填补数据集与完整数据集来构造机器学习模型，根据留一验证法评估机器学习模型精度，输出机器学习模型。本发明能够对IN718镍基合金成形的核心性能指标预测与核心工艺参数缺失数据填补，实现缺失数据的最优化填补，显著提高预测能力。
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公开(公告)号：CN117494567B
公开(公告)日：2024-10-11
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：CN117627136A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311498330.3
申请日：2023-11-10
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种磁吸伸缩式的防漏气负压污水收集井，属于负压污水收集技术领域，其技术方案要点是，包括井体，所述井体的侧壁开设有进水口，所述井体的内部设置有套筒，所述套筒内设置用于防漏气的封堵机构，所述井体底部设置有底座，所述底座与所述套筒连接，所述井体内设置有负压管，所述负压管与所述底座连接。该装置能够加快堵头封堵速度，避免外部空气通过负压管进入到外接负压站。
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公开(公告)号：CN117421989A
公开(公告)日：2024-01-19
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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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117418606A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311475113.2
申请日：2023-11-07
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种隔板式的防漏气负压污水收集井，属于负压污水收集技术领域，其技术方案要点是，包括井体，所述井体的侧壁开设有进水口，所述井体内设置有阻挡机构，所述井体的内部设置有套筒，所述套筒内设置用于防漏气的封堵机构，所述井体底部设置有底座，所述底座与所述套筒连接，所述井体内设置有负压管，所述负压管与所述底座连接。该装置不仅减少了堵头碰撞调整的时间，还极大程度地避免了因各种原因产生的液面波动而导致的漏气，减少负压站真空泵的频繁启停，提高装置使用寿命。
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公开(公告)号：CN107808215A
公开(公告)日：2018-03-16
申请号：CN201710992846.1
申请日：2017-10-23
Applicant: 南昌大学
CPC classification number: G06Q10/043 , G06N3/126 , G06Q10/087
Abstract: 本发明提供了一种应用于Flying-V型非传统布局仓库的货位分配优化方法，其特征在于，包括如下步骤：S1.设置Flying-V型仓库货位分配相关参数；S2.初始化货位分配参数；S3.依据待入库货物信息单，初始化种群；S4.采用自适应遗传算法，对种群进行个体最优选择；S5.判断是否达到算法终止迭代次数，如是则进行S6，否则继续循环S4步骤；S6.输出最优的货位分配方案。本发明专利提到的货位分配优化方法应用场合是“Flying-V型非传统仓储布局”，对货物出入库效率和货架摆放货物后重心最低进行优化，提供了一种量纲不同的多目标优化问题处理方法，采用自适应遗传算法，交叉率和变异率随适应值变化，既保持了种群多样性，也保证了遗传算法的全局收敛性。
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公开(公告)号：CN107464013A
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201710569808.5
申请日：2017-07-13
Applicant: 南昌大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/087
Abstract: 一种应用于V型非传统布局仓库通道优化设计的方法，主要步骤有：S1.根据仓库货物EIQ历史数据，按物动量对V型布局仓库货架进行ABC分区；S2.基于存取货物作业概率不相等的非完全随机存储策略，计算各通道的拣货作业概率；S3.将主通道抽象为若干个点连接而成的折线通道，建立最小化平均拣货距离的主通道优化设计模型；S4.应用基于极值扰动的改进粒子群算法求解所对应主通道最佳优化设计位置。其中步骤S4基于极值扰动的改进粒子群算法可解决粒子陷入局部最优、克服“早熟”现象，具有较高性能，能有效地解决V型非传统布局仓库通道优化设计的难题，达到缩短V型非传统布局仓库总拣货距离的目的。
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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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