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公开(公告)号：CN116961177A
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN202310897707.6
申请日：2023-07-20
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于调度场算法的电池组最大可用容量利用方法，包括：S1、采集电池组中所有单体电池的荷电状态SOC，并对所述荷电状态SOC进行处理，计算SOC分数；S2、将所述电池组等效为有向图，计算所述有向图的边权值；S3、根据串联电池单体数量要求，基于调度场算法选取所述电池组能量流动的最短路径，确定被选定的电池单体，通过控制开关网络动作，实现电池组重组；S4、重复所述S1‑S3，直至达到所述电池组充放电截止电压，实现电池单体轮流充放电功能，即达到电池组可用容量最大化。本发明无需额外均衡电路，降低硬件成本和控制复杂度。
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公开(公告)号：CN118875484B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202411275477.0
申请日：2024-09-12
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互信息的电动汽车电池组激光焊接故障检测方法，属于焊接技术领域，包括：获取电动汽车电池组激光焊接的焊点激光数据，对所述电动汽车电池组激光焊接的焊点激光数据进行预处理，获得预处理数据；对所述预处理数据进行分类，生成分类数据；计算所述分类数据中同一类激光数据之间的互信息；基于实际工程应用中的无故障数据集确定互信息阈值范围；将所述同一类激光数据之间的互信息与所述互信息阈值范围进行对比，获得故障的焊点数据。本发明方法可以在电动汽车电池组集成制造的过程中实现对焊点故障的检测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117610739A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311730743.X
申请日：2023-12-15
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0637 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种基于离散金豺优化算法的原材料采购量和采购时间点的优化方法，包括：1构建单周期原料采购决策优化模型，2离散金豺优化算法求解采购决策优化模型，得到最优采购方案。本发明能从多个供应商处得到采购的最优原材料采购量以及最优采购时间点，从而在保证连续生产的基础上，降低库存水平以及总不合格品采购数量，以提高采购供应链效率，实现智能化采购决策。
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公开(公告)号：CN118940986A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410621434.7
申请日：2024-05-20
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/04 , G06F40/30 , G06F40/284 , G06F40/16 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于多特征融合深度神经网络的焦炭需求预测方法，包括：1、对焦炭需求的数值型数据集进行预处理；2、对焦炭需求的文本型数据集进行预处理；3、通过Transformer对特征进行预提取；4、利用GRU、BiGRU、BiLSTM进行特征提取；5、将提取的特征融合后进行需求预测。本发明能实现焦炭需求的准确预测，不仅为采购人员的生产和采购规划提供了强有力的决策支持，还最大化地提升了生产资源的有效使用，从而帮助企业在降低成本的同时提高效率。
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公开(公告)号：CN117077963A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311098551.1
申请日：2023-08-29
IPC: G06Q10/0631 , G06N3/006 , G06Q50/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑机器均衡负载的混合流水车间智能排产方法，其步骤包括：1、获取加工工序与加工时间等数据；2、构建混合流水车间排产模型；3、改进灰狼算法并求解排产模型。本发明改进灰狼算法的初始化方法与更新机制，并针对子种群设计群狼交流、狼群迁徙等机制，并用于求解混合流水车间排产问题，更符合现实排产中快速响应需求；在求解多工件多阶段排产的问题上较传统精确式排产效率更高，从而减少时间成本；同时以最小化最大机器负载为目标函数，利于平衡所有机器工作负载，并在工件选择机器底层机制考虑机器负载，能有效避免部分机器长时间高负载运转，并能提升机器持续运行能力。
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公开(公告)号：CN118875484A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411275477.0
申请日：2024-09-12
Applicant: 安徽大学
Abstract: 本发明公开了一种基于互信息的电动汽车电池组激光焊接故障检测方法，属于焊接技术领域，包括：获取电动汽车电池组激光焊接的焊点激光数据，对所述电动汽车电池组激光焊接的焊点激光数据进行预处理，获得预处理数据；对所述预处理数据进行分类，生成分类数据；计算所述分类数据中同一类激光数据之间的互信息；基于实际工程应用中的无故障数据集确定互信息阈值范围；将所述同一类激光数据之间的互信息与所述互信息阈值范围进行对比，获得故障的焊点数据。本发明方法可以在电动汽车电池组集成制造的过程中实现对焊点故障的检测。
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公开(公告)号：CN117195889A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311326870.3
申请日：2023-10-13
IPC: G06F40/289 , G06N3/0442 , G06F18/25 , G06F18/213 , G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种基于多源多模态数据协同驱动的焦炭需求预测方法，其步骤包括：1、构建多模态焦炭需求的数据集；2、构建特征提取模型，用于提取多模态焦炭需求的特征；3、构建跨模态注意力机制模型，用于融合多模态焦炭需求的特征；4、利用融合后的特征预测需求。本发明通过深度学习方法辅助采购人员进行生产、采购计划的制定，充分利用生产资源，从而能实现企业降本增效的目标。
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