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公开(公告)号:CN114037079B
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202111411980.0
申请日:2021-11-25
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06N5/02 , G06F16/36 , G06F16/338 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G01M15/05
Abstract: 本发明公开智能故障诊断领域中的一种基于图神经网络与知识图谱的气缸盖多故障整体诊断方法,通过传感器采集船用柴油机气缸盖振动数据,并对其进行预处理,然后构建故障训练数据集;再构建关系图卷积网络模型并训练网络,基于Matlab的Neo4j访问接口创建故障知识图谱,并通过Neo4j图数据库进行可视化展示,将所有故障模型与知识图谱中的故障实体通过构建映射表联系起来,通过映射表,将关系图卷积网络扩展到知识图谱中的推理任务中,将故障特征输入关联后的故障知识图谱中进行检索,得到故障知识图谱中对应的故障实体的解释,从而判定出故障,实现船用柴油机气缸盖多故障整体诊断决策的快速响应,提高故障诊断的准确率。
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公开(公告)号:CN116992758A
公开(公告)日:2023-11-03
申请号:CN202310878291.3
申请日:2023-07-17
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的复杂机械智能装配方法,步骤如下:根据企业调研,构建产品模型库;在装配工艺复用的基础上,首先对能进行工艺复用的装配对象进行过滤,对于剩余待识别装配对象,分析影响其装配序列规划的因素,针对各种影响因素制定局部适应性评价函数和全局适应性评价函数;通过SolidWorks二次开发获取剩余待识别装配对象之间的装配关系数据;通过改进人工蜂群算法获取最小全局适应性值所对应的装配序列,该装配序列为待识别装配对象所对应的最优装配序列。本发明通过机器学习实现复杂机械的智能装配,不仅充分利用了企业的优质资源,而且还提高装配工艺生成效率和自动化水平。
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公开(公告)号:CN112488207B
公开(公告)日:2023-09-22
申请号:CN202011388570.4
申请日:2020-12-02
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于仿真图像的高相似度零件视觉识别方法及系统,该方法针对左右对称、形状差异较小的高相似度零件,设计了一种基于机器视觉与仿真图像的识别方法。首先对零件进行三维建模,再进行高还原度的图形渲染,模拟真实环境下的图像样貌;接着采集高相似度零件区分度最高的视角下的图像;接着将零件放置在旋转工作平台上,并采集图像;通过将真实图像与仿真图像进行匹配对齐,获取虚实图像变换矩阵;通过算法得到旋转工作台的旋转角度,将零件旋转至区分度最高的视角,再次采集图像;最后获取零件的轮廓信息,通过与模板进行匹配得到最终识别结果。
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公开(公告)号:CN116595857A
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202310335856.3
申请日:2023-03-29
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06F119/04
Abstract: 一种基于深度迁移学习的滚动轴承多级退化剩余寿命预测方法,先采集滚动轴承的原始振动信号数据,对其采用滑窗分割方法得到多端振动信号数据。其次通过计算自健康数据与多段振动信号数据之间的最大均值差异度量值得到健康指标曲线变化。然后,通过对健康指标曲线引用统计过程分析方法得到轴承退化阶段。将原始振动信号数据进行数据预处理、数据集划分和打上标签送入残差网络和Adaptive‑Transformer进行训练。最后,将测试集送入Adaptive‑Transformer网络中进行预测,输出最终的滚动轴承剩余寿命预测结果。该方法考虑了各阶段轴承的RUL,将预测损失RMSE降低了0.1左右,预测精度提升4%~6%。
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公开(公告)号:CN116306218A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202211621898.5
申请日:2022-12-16
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06F30/27 , G06T17/00 , G06F40/194 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的三维模型智能化出图方法和系统,所述方法包括视图的自动选择、智能选择图幅、视图比例调整、视图位置合理排布、自动标注尺寸、自动生成BOM表,所述系统包括建立三维模型及工程图信息数据库模块、读取零部件模型模块、零部件模型数据预处理模块、零部件模型信息计算、匹配、预测模块和工程图出图模块。本发明通过利用文本相似性检索技术、图像相似性检索技术以及KNN算法,调用相应的SolidWorks API函数,实现对工程图的自动出图,并保证视图的正确性、尺寸的规范性、布局的合理性,节省了大量人工手动出图的时间,将图纸设计人员从枯燥、重复的简单劳动中解放出来,缩短了产品的研发周期。
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公开(公告)号:CN115221333A
公开(公告)日:2022-10-21
申请号:CN202210666174.6
申请日:2022-06-14
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/35 , G06F40/295 , G05B19/05
Abstract: 本发明公开了一种数控编程领域知识图谱构建方法,步骤如下:数控编程知识收集与分类;数控编程领域知识图谱模式层构建;数控编程领域知识图谱数据层构建;数控编程知识知识融合与推理;数控编程知识图谱知识存储;数控编程领域知识图谱可视化。本发明分析了数控编程领域知识的表示形式,提出了多种策略的知识抽取方法,有效覆盖了整个数控编程领域。因而,基于本发明所构建的数控编程领域知识图谱规模更大、知识种类更全。本发明利用基于本体和语义规则的知识推理方式挖掘出所构建数控编程知识图谱间隐含的语义关系,保证了所构建的知识图谱的知识质量并进一步扩展了数控编程领域知识图谱的规模。
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公开(公告)号:CN110722371B
公开(公告)日:2022-03-08
申请号:CN201910966634.5
申请日:2019-10-12
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 一种船用螺旋桨数控加工定位安装夹具,包括机床工作台、液压升降装置、快速定位装置、防撺动装置、驱动装置与激光辅助对刀装置,机床工作台中间部位开设有用于放置待加工螺旋桨的地坑,快速定位装置设置于地坑两边,地坑两边分别布置液压升降装置,两液压升降装置外侧分别布置快速定位装置,地坑一侧布置防撺动装置且在快速定位装置外侧,地坑另一侧布置驱动装置且在快速定位装置外侧,布置防撺动装置的一侧同时布置激光辅助对刀装置,激光辅助对刀装置布置在靠近螺旋桨桨叶位置。本发明通过两个中心轴滚子结构使螺旋桨快速实现径向定位,解决了螺旋桨在机床加工平台上定位难的问题,同时提供了一种对船用螺旋桨快速对刀的方法。
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公开(公告)号:CN114089645A
公开(公告)日:2022-02-25
申请号:CN202111390855.6
申请日:2021-11-19
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G05B17/02
Abstract: 本发明公开一种机床仿真与监控方法。步骤是:构建机床三维模型,对模型渲染后导入仿真软件;对机床零部件重新分解与重组;在需要监控的位置安装传感器;根据机床NC代码,利用仿真软件读取文件,通过脚本对代码逐行分解,通过关键字对机床运动件进行驱动仿真;将数据信息传输至仿真软件中,实现对机床运动的实时监控;对所有零件、刀具和加工材料构建碰撞检测模型;添加UI按钮和界面,设置碰撞触发临界值,在刀具与机床碰撞模型达到临界值触发UI按钮控制机床急停,在UI界面中显示运行的NC代码和重要机床数据,并绘制折线图。本发明能快速对机床NC代码仿真、监控机床运动状态,并在机床将要发生碰撞时远程停机。
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公开(公告)号:CN113963118A
公开(公告)日:2022-01-21
申请号:CN202111371400.X
申请日:2021-11-18
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明公开三维模型智能识别领域中的一种基于特征简化和神经网络的三维模型识别方法,对原始模型中的三角网格的每条有效边的所有的收缩成本排序,移除最小收缩成本对应的有效边并收缩该有效边,获得三角网格模型;将三角网格模型上的关键特征与原始模型上的关键特征对比,若两者相匹配则该三角网格模型为最优的网格简化模型;对最优的网格简化模型的每个三角网格数据提取,得到每个三角形对应的中心坐标、法向量、角向量以及邻接三角形编号这些三角网格数据;将三角网格数据作为神经网络的输入,实际三维模型类型作为输出训练神经网络;本发明将改进的QEM简化算法与神经网络相结合,进而提高了整个三维模型的识别效率和准确性。
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公开(公告)号:CN110793460B
公开(公告)日:2021-08-10
申请号:CN201911075021.9
申请日:2019-11-06
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种螺旋桨叶片的快速准确定位自动检测装置,本发明的检测机构在螺旋桨的叶面叶背上下布局,可以同时测量叶面叶背两个面,减少螺旋桨的翻面次数,降低总体检测时间,采用快速定心夹紧机构,更好的使螺旋桨与回转平台同心,减少螺旋桨的安装时间,减少定位误差,保证了检测精度,提高检测质量,在检测过程中,回转平台转一个角度后,根据三角公式和回转平台内部的编码器,控制系统获得数据计算,控制系统对各个运动机构发出信号,各个机构在各自的位置都会做出相应的移动,以补偿回转平台的定位误差,采用检测标记延伸机构可以检测到小直径螺旋桨的最小范围也可以检测到大直径螺旋桨的最大范围,极大地提高了检测范围,更具通用性。
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