复杂产品变型设计的案例推理方法

    公开(公告)号:CN114385670B

    公开(公告)日:2025-05-02

    申请号:CN202210048843.3

    申请日:2022-01-17

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本申请涉及复杂产品变型设计的案例推理方法。本申请所述的复杂产品变型设计的案例推理方法包括步骤:案例表示,包括基于产品案例数据库的信息及设计方案的信息,构建复杂产品设计知识领域本体,概念之间形成语义关系,使类和属性为可控状态;本体映射,包括采用基于本体的数据访问技术,编辑映射文件,得到具有语义信息的案例推理案例库;设计问题重写,包括将以自然语言描述的设计问题,重写为资源描述框架三元组表示形式;语义查询,包括通过查询语句对案例库进行推理访问,获得满足设计要求的案例子集;以及,综合相似度计算。本申请所述的复杂产品变型设计的案例推理方法具有高效的优点。

    基于GAT和AE的产业链扰动识别方法及检测系统

    公开(公告)号:CN118710082B

    公开(公告)日:2024-12-03

    申请号:CN202410994955.7

    申请日:2024-07-24

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本申请涉及基于GAT和AE的产业链扰动识别方法及检测系统,该方法包括:获取待检测的目标产业链的属性网络图,属性网络图包括目标产业链上所有企业节点所对应的邻接参数和每个企业节点对应的节点参数,邻接参数用于表征企业节点之间是否存在供应关系,节点参数用于表征每个企业节点的生产状态信息;将目标产业链所对应的所有邻接参数和所有所述企业节点对应的节点参数,输入GAT‑AE扰动检测模型中进行中断检测,得到所有企业节点所对应的扰动参数,扰动参数包括对应的所述企业节点对应的扰动指数;从每个企业节点对应的扰动参数中,获取对应的扰动指数,并根据对扰动指数是否小于扰动指数阈值的判断结果,确定产业链扰动识别结果。

    大规模家电制造产业链多级协同决策方法及服务平台

    公开(公告)号:CN118396570A

    公开(公告)日:2024-07-26

    申请号:CN202410827585.8

    申请日:2024-06-25

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本申请涉及大规模家电制造产业链多级协同决策方法及服务平台,该方法包括:接收处于当前生产作业环节的各个层级的决策节点所上传的第一决策结果,获取每个层级对应的协同决策节点生成的第二决策结果;在根据同一层级对应的第一决策结果和第二决策结果,确定出每个层级当次协同优化的不一致性惩罚参数之后,分别计算所有层级前后两次协同优化对应的不一致性惩罚参数的第一差值,根据第一差值,指引各个层级的决策节点和所属的协同决策节点进行作业决策规划迭代,直至第一差值小于预设阈值,以及迭代生成的每个层级对应的候选不一致性惩罚参数为预设目标值时,将与所有层级对应的候选不一致性惩罚参数所对应的第一决策结果作为多级协同决策结果。

    一种面向高动态生产物流环境的智能物联管理系统

    公开(公告)号:CN111917831A

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN202010648253.5

    申请日:2020-07-07

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种面向高动态生产物流环境的智能物联管理系统,第一层为智能对象层,旨在于使用工业可穿戴和物联网设备将“生产-物流”过程中的“人”和“物”进行智能封装,下达工作任务并反馈任务状态;第二层为资源管理层,支持智能对象以工作流方式自主接入、动态管理;第三层为服务层,支持管理者和操作者基于特定业务流程进行双向信息交互,任务下达与执行反馈;上三层为面向智能对象的生产物流管理平台;第四层为应用层,是执行特定生产物流管理的用户接口层。本发明具有实现“管理手段-信息交互-物理操作”有机融合,操作过程与任务接收/反馈并行发生,并保证其携带的便利和成本的低廉的优点。

    大规模家电制造产业链多级协同决策方法及服务平台

    公开(公告)号:CN118396570B

    公开(公告)日:2024-08-27

    申请号:CN202410827585.8

    申请日:2024-06-25

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本申请涉及大规模家电制造产业链多级协同决策方法及服务平台,该方法包括:接收处于当前生产作业环节的各个层级的决策节点所上传的第一决策结果,获取每个层级对应的协同决策节点生成的第二决策结果;在根据同一层级对应的第一决策结果和第二决策结果,确定出每个层级当次协同优化的不一致性惩罚参数之后,分别计算所有层级前后两次协同优化对应的不一致性惩罚参数的第一差值,根据第一差值,指引各个层级的决策节点和所属的协同决策节点进行作业决策规划迭代,直至第一差值小于预设阈值,以及迭代生成的每个层级对应的候选不一致性惩罚参数为预设目标值时,将与所有层级对应的候选不一致性惩罚参数所对应的第一决策结果作为多级协同决策结果。

    多目标概念设计方案生成方法

    公开(公告)号:CN114818249B

    公开(公告)日:2024-07-16

    申请号:CN202210099023.7

    申请日:2022-01-25

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本申请涉及多目标概念设计方案生成方法。本申请所述的多目标概念设计方案生成方法包括步骤:将设计要求进行功能分解,以解构为多个功能元素;将所得的多个功能元素构造为形态学矩阵,以找到功能元素对应的原理解;对多个所述原理解进行综合,得到原理解集合;对所述原理解集合进行多目标优化处理,得到最优解集合。本申请所述的多目标概念设计方案生成方法具有综合考虑多目标的优化,以得到最优成本下的方案的优点。

    工程变更的变更传播路径的优化选择方法

    公开(公告)号:CN114662734A

    公开(公告)日:2022-06-24

    申请号:CN202210081325.1

    申请日:2022-01-24

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本申请涉及工程变更的变更传播路径的优化选择方法。本申请所述的工程变更的变更传播路径的优化选择方法包括步骤:基于多阶段的知识特征,构建多阶段网络;根据构建的所述多阶段网络,通过工程变更传播指标的评价,得到网络特征评价,以分析复杂产品多阶段生产中,变更成本指标和变更碳排放指标;构建优化模型;对所述优化模型进行多目标算法求解;其中,所述工程变更传播指标,包括节点重要性、工程变更时间、工程变更费用以及碳排放。本申请所述的工程变更的变更传播路径的优化选择方法具有降本增效的优点。

    复杂产品变型设计的案例推理方法

    公开(公告)号:CN114385670A

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202210048843.3

    申请日:2022-01-17

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本申请涉及复杂产品变型设计的案例推理方法。本申请所述的复杂产品变型设计的案例推理方法包括步骤:案例表示,包括基于产品案例数据库的信息及设计方案的信息,构建复杂产品设计知识领域本体,概念之间形成语义关系,使类和属性为可控状态;本体映射,包括采用基于本体的数据访问技术,编辑映射文件,得到具有语义信息的案例推理案例库;设计问题重写,包括将以自然语言描述的设计问题,重写为资源描述框架三元组表示形式;语义查询,包括通过查询语句对案例库进行推理访问,获得满足设计要求的案例子集;以及,综合相似度计算。本申请所述的复杂产品变型设计的案例推理方法具有高效的优点。

    一种捆状物品搬运机器人

    公开(公告)号:CN108436894A

    公开(公告)日:2018-08-24

    申请号:CN201810592379.8

    申请日:2018-06-11

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开了一种捆状物品搬运机器人,包括底盘和控制系统,底盘底端设四对称设置的行走单元,行走单元的车轮同步转动和/或差速转动能带动底盘行走或转向;底盘上设支架,支架上设两导柱,两导柱上设沿两导柱滑动的滑座,滑座与传动组件连接并由传动组件传动而竖向移动,滑座还与桁臂垂直连接,桁臂的另一端设安装座,安装座上设能相对安装座轴转的旋转组件,旋转组件连接第一旋转组件,第一旋转组件连接旋转座,旋转座上设由第一驱动装置传动带动相互铰转合拢/张开的机械手臂;传动组件传动机械手臂竖向移动,配合旋转组件、第一旋转组件和第一驱动装置的传动带动,使机械手臂匹配夹取捆状物品或钩挂捆状物品匹配完成对捆状物品的搬运。

    一种用于厚壁无缝钢管材料δ铁素体含量测量的方法

    公开(公告)号:CN108414554A

    公开(公告)日:2018-08-17

    申请号:CN201810193937.3

    申请日:2018-03-09

    Applicant: 暨南大学

    Abstract: 本发明公开一种用于厚壁无缝钢管材料δ铁素体含量测量的方法,包括:切取10×10×10mm的块状试样留存;将留存的试样在回火炉内以1200℃~1300℃的恒定高温淬火0.5~2小时,出炉空冷,以700℃~760℃的恒定温度在回火炉内回火1.5~2小时,出炉空冷;使用砂轮将经热处理后的块状试样的一横向面磨平,对磨平的横向面进行磨光和抛光处理;将研磨后的块状试样置于匹配的烧杯或腐蚀杯中,在烧杯或腐蚀杯中加入如下重量百分数组份的腐蚀剂:硫酸铜8%~10%,盐酸45%~50%,水40%~50%,冷蚀15~20秒后,使用清水配合酒精对腐蚀的横向面进行清洁并气吹/风干块状试样;使用金相显微镜拍摄块状试样的横向面的金相照片,并利用金相图像分析软件统计横向面内δ铁素体含量。

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