-
公开(公告)号：CN119150713B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202411650266.0
申请日：2024-11-19
Applicant: 浙江大学 , 宁波精达成形装备股份有限公司
IPC: G06F30/27 , B30B15/26 , B21D22/02 , G06N3/126 , G06F119/14 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了冲压装备高速执行机构间隙分配与运动稳定性控制方法，属于高速冲压装备技术领域，通过建立以冲压装备高速执行机构运动稳定性为目标，以加工成本和总间隙为约束的运动副间隙分配优化模型；通过提出基于局部曲率的自适应采样方法获取高价值设计变量的采样来训练代理模型，利用归一化交叉验证误差高效终止训练过程；采用遗传算法求解冲压装备高速执行机构间隙分配优化模型并输出结果。本发明基于局部曲率的自适应采样方法建立了运动副间隙与目标函数之间的代理模型，减少了优化过程中冲压装备高速执行机构动力学仿真次数，缓解了冲压装备间隙分配的计算负担。
-
公开(公告)号：CN117076885A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202311050235.7
申请日：2023-08-18
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F18/20 , G05B19/418 , G06F18/15 , G06N3/042 , G06N3/096 , G06F123/02
Abstract: 本发明实施例提供一种基于数知迁移的过程参数单变量时序预测方法及系统，属于流程工业技术领域。所述方法包括：采集单变量时序基础信息，并对所述基础信息进行预处理，获得训练基础信息；基于所述训练基础信息进行知识嵌入式DKN网络预训练，获得去噪参数；基于所述去噪参数和所述基础信息进行知识嵌入式DKN网络二次训练，获得训练后网络；基于所述训练后网络，执行非稳定工况下时序预测。本发明方案解决了传统基于数据驱动的单变量时序预测模型在输入不确定场景下出现的泛化性能退化以及流程工业工况的时变特征使得传统的DKN网络收敛慢、权值假饱的问题。
-
公开(公告)号：CN111062730B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN201911304752.6
申请日：2019-12-17
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q30/018 , G06K17/00 , G06Q10/0833
Abstract: 本发明实施方式提供一种基于物联网和区块链的猪肉信息管理方法及系统，属于区块链技术领域，方法包括：确定猪肉信息管理参与方对应的区块链节点；依据区块链节点构建猪肉信息管理联盟区块链，区块链节点将产生的业务处理信息发布至猪肉信息管理联盟区块链；基于猪肉信息管理联盟区块链中的业务处理信息及预设的智能合约，对猪肉信息进行管理。本发明通过建立猪肉产业全生命周期信息公开的区块联盟链，猪肉产业链生命周期所有环节的参与节点均通过联盟链发布、获取猪肉各个环节的相关的信息和记录数据，能有效的保证所有信息和记录不可篡改，从而避免信息造假，并能通过联盟链对猪肉信息进行溯源。
-
公开(公告)号：CN110992068B
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN201911303443.7
申请日：2019-12-17
Applicant: 浙江大学
IPC: G06Q30/018 , G06Q50/22
Abstract: 本发明实施方式提供一种基于区块链的疫苗全生命周期管理方法及系统，属于区块链技术领域，方法包括：依据疫苗全生命周期管理参与方，确定疫苗全生命周期管理参与方对应的区块链节点；根据区块链节点，构建疫苗全生命周期管理联盟链，区块链节点将产生的业务处理信息发布至疫苗全生命周期管理联盟链；基于疫苗全生命周期管理联盟链中的业务处理信息及预设的智能合约，对疫苗的全生命周期进行管理。本发明通过建立疫苗全生命周期信息公开的区块联盟链，疫苗生命周期所有环节的参与节点均通过联盟链发布、获取疫苗相关的信息和记录数据，能有效的保证所有信息和记录不可篡改，同时能对疫苗信息进行溯源。
-
公开(公告)号：CN115423333A
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202211109232.1
申请日：2022-09-13
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明涉及数字孪生技术领域，提供一种基于数字孪生的流程生产工艺多目标优化方法，根据实际需求建立具有明确优化目标和约束条件的多目标优化问题；建立相关数字孪生模型，实现物理生产系统与虚拟生产系统之间的实时交互，辅助优化；获取帕累托最优解后，综合利用动态参数组关联度评估、熵值赋权法及理想解相似度顺序偏好法，形成快速准确的工艺决策。本发明公开的该方法和系统能够解决相关工艺方案存在的多目标冲突、反馈不及时、决策不准确等技术问题，能够有效地提高加工质量、提升原材料利用率并降低全过程能耗。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113298170A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110613823.1
申请日：2021-06-02
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明实施例提供一种非稳定工况下能耗模式识别方法及一种非稳定工况下能耗模式识别系统，属于生产调控技术领域。所述方法包括：获取流程工业生产系统正常负荷工况下的时间序列数据；对时间序列数据进行预处理，并对预处理后的时间序列数据进行特征提取，获得工况数据集；通过预设切割算法对工况数据集进行切割，获得非平稳序列多变量时间序列样本集；根据非平稳序列多变量时间序列样本集构建多变量时间序列样本的相似性度量矩阵，并进行基于相似性度量矩阵的层次聚类；根据聚类结果进行非平稳过程能耗监测模型训练；采用训练获得的非平稳过程能耗监测模型进行流程工业生产系统非平稳过程监测。本发明方案对保证流程工业过程稳定快速过渡具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN107239066B
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710437494.3
申请日：2017-06-09
Applicant: 浙江大学
IPC: G05B19/418 , G06F17/30
CPC classification number: Y02P90/02
Abstract: 本发明公开了一种基于数据挖掘的立磨运行闭环控制装置及方法，利用一种综合的特征筛选方法对工况数据进行挖掘分析，得到立磨健康状态评估指标；对工况状态进行聚类挖掘分析，得到的各个工况簇的特点，获得历史工况中的各个状态分布情况；定义历史工况中的运行状态类别，得到稳定模式工况库；利用ARIMA算法对立磨健康状态特征获取单元中确定的特征值训练模型，对参数的变化趋势进行预测，用预测值辅助状态识别；结合ARIMA模型给出的预测值，对立磨的运行状态进行判断，当判定为异常时，从稳定工况模式库中读取工况记录，得到推荐的控制目标值，结合矿渣水分和微粉比表面积检测结果，对该时刻的可控参数进行闭环控制，实现磨机长期稳定运行。
-
公开(公告)号：CN119175300B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411650264.1
申请日：2024-11-19
Applicant: 浙江大学 , 宁波精达成形装备股份有限公司
Abstract: 本发明公开了多物理场协同的冲压装备滑块下死点动态精度保障方法，通过采集冲压装备主轴承温度、冲压力、冲次和滑块下死点位移等物理场因素的实时监测数据，构建训练和测试数据集；基于径向基函数神经网络建立物理场因素与滑块下死点误差间近似模型，采用贝叶斯方法求解模型参数；以冲次和主轴承温度等为控制变量，滑块下死点误差最小化为目标，构建滑块下死点精度补偿器，执行滑块下死点精度补偿器获得最优控制量；将最优控制量传递至冲压装备的控制系统，实时补偿滑块下死点精度。本发明考虑了冲压装备多物理场对滑块下死点动态精度的协同影响机制，通过冲压装备滑块下死点动态精度的实时补偿，有效保障了滑块下死点动态精度。
-
公开(公告)号：CN113298170B
公开(公告)日：2022-09-09
申请号：CN202110613823.1
申请日：2021-06-02
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明实施例提供一种非稳定工况下能耗模式识别方法及一种非稳定工况下能耗模式识别系统，属于生产调控技术领域。所述方法包括：获取流程工业生产系统正常负荷工况下的时间序列数据；对时间序列数据进行预处理，并对预处理后的时间序列数据进行特征提取，获得工况数据集；通过预设切割算法对工况数据集进行切割，获得非平稳序列多变量时间序列样本集；根据非平稳序列多变量时间序列样本集构建多变量时间序列样本的相似性度量矩阵，并进行基于相似性度量矩阵的层次聚类；根据聚类结果进行非平稳过程能耗监测模型训练；采用训练获得的非平稳过程能耗监测模型进行流程工业生产系统非平稳过程监测。本发明方案对保证流程工业过程稳定快速过渡具有重要意义。
-
公开(公告)号：CN110704642B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN201910969540.3
申请日：2019-10-12
Applicant: 浙江大学
IPC: G06F16/36 , G06F16/33 , G06F16/335
Abstract: 本发明公开了一种基于本体的多层次科技资源管理方法，所述管理方法包括：创建本体库；获取待搜索信息；判断所述本体库中是否存在与所述待搜索信息相匹配的匹配本体信息；若所述本体库中存在所述匹配本体信息，则基于所述匹配本体信息对所述待搜索信息进行优化以获得优化后待搜信息；基于所述优化后待搜信息获得对应的搜索结果；若所述本体库中不存在所述匹配本体信息，则基于所述待搜索信息对所述本体库进行优化以获得优化后本体库。通过采用自下而上的管理方法，由大量的实际使用者对这个本体库进行主动的管理，从而提高对多层次的本体资源的管理精确性，同时实现了对本体库的实时管理，因此还提高了对本体资源的管理效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
43
records
(took 0.021 seconds)
