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公开(公告)号：CN117151302A
公开(公告)日：2023-12-01
申请号：CN202311162876.1
申请日：2023-09-08
Applicant: 西北工业大学深圳研究院 , 西北工业大学
Abstract: 为解决现有集中式制造服务优化配置方法所存在的难以获得全局最优解、优化时间长、很难对不同企业不同制造服务供应模式和制造能力的动态变化做出响应和协调以及当前缺少以绿色、低碳为指标的优化配置方法的技术问题，本发明提供了一种基于目标层解法的面向服务的绿色智能制造配置优化方法，首先构建绿色智能制造服务配置的目标层解模型，然后识别目标层解模型中各层元素间的关键连接，再构建各层元素的数学模型，最后采用较低层先收敛的策略求解所述数学模型，得到最优绿色智能制造服务配置结果。本发明采用分布式协同优化策略，能够处理因制造任务复杂、制造服务较多时产生的计算复杂度高、优化时间长等问题，且在优化配置时考虑了绿色低碳指标。
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公开(公告)号：CN119963158A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510020771.5
申请日：2025-01-07
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06Q10/20 , G06Q10/063 , G06Q10/067 , G06N5/022 , G06F17/16 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 为解决现有工业产品运维信息来源单一而导致产品运维知识库缺乏灵活与全面性，本发明提供了一种基于群智感知的工业产品的运维知识图谱构建方法，通过可靠性评估流程对用户经验进行筛选，经筛选后得到的可靠用户经验包括用户在实际生产过程中遇到的具体问题与相应解决策略，将这些可靠用户经验整合到工业产品的基础知识图谱中，进一步完善知识图谱并提升群智感知在工业产品运维中的效率。进一步地，为解决现有工业产品运维方法存在运维流程中各环节难以有效协同和信息共享的问题，本发明提供了一种基于群智感知的工业产品可信运维方法，该运维方法涉及实时监测、故障预警、维修决策支持的全流程，各环节能够有效协同和信息共享，形成闭环管理。
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公开(公告)号：CN112732787B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110000266.6
申请日：2021-01-02
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06F16/2458 , G06F40/289 , G06F16/35 , G06Q10/20 , G06F18/22 , G06Q50/40
Abstract: 本发明提出一种面向动车组重要部件的设备画像与个性化运维服务方法，首先针对动车组的各个重要部件进行FMEA分析，获取每一个子系统可能发生的故障类别，对故障案例样本抽取故障现象关键词及其权重后，形成特征案例库；其次，构建动车组运维故障的标签库，针对每一个动车组个体建立设备画像模型并进行周期性更新，精确刻画动车组故障规律；最后，基于最近邻搜索算法实现最佳相似案例推荐，最终实现动车组个性化和差异化运维，以降低运维成本，提高运维效率。
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公开(公告)号：CN113172880B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202110487221.6
申请日：2021-05-05
Applicant: 西北工业大学
IPC: B29C64/124 , B29C64/236 , B29C64/194 , B29C64/386 , B29C64/35 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y40/00 , B33Y40/20 , B33Y50/00 , B33Y70/00 , C12N5/077
Abstract: 本发明提出一种基于气动精准控制活性软骨支架的连续梯度化仿生制造方法，基于海藻酸钠SA离子交联与明胶Gel低温凝固成形机理，以SA、Gel、羟基磷灰石HA和软骨细胞悬浮液为支架基体材料，根据天然软体组织形态特征，采用基于高压可控气体的挤压沉积3D打印技术实现内嵌活细胞三维软体支架的制备；制备过程中通过对不同料筒所施压力的实时动态精准调控，实现组分含量的精准可控，而后经动态混合喷头实现不同组分材料的实时动态混合及连续梯度铺放，并在CaCl2溶液及低温平台的共同作用下使支架交联成。解决了现有软骨支架材料浓度单一，分层结构中各层材料成分单一等与天然软骨连续梯度的解剖学特性不符的问题。
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公开(公告)号：CN113209376B
公开(公告)日：2022-07-26
申请号：CN202110487223.5
申请日：2021-05-05
Applicant: 西北工业大学
IPC: A61L27/20 , A61L27/12 , A61L27/16 , A61L27/02 , A61L27/50 , A61L27/54 , A61L27/58 , C04B26/04 , C04B38/00 , B33Y70/10 , B33Y10/00
Abstract: 本发明提出一种强韧兼顾功能型HA/CMCS复合生物陶瓷骨支架的常温中性制备方法，以羟基磷灰石(HA)/羧甲基壳聚糖(CMCS)复合粉体和PVA高分子水溶液为基体材料，结合压电喷墨打印技术(3DP)和氯化钙(CaCl2)溶液交联后处理制备出一种强韧兼顾HA/CMCS复合生物陶瓷骨支架。本发明首次提出以HA和CMCS复合粉体为基体材料，结合3DP打印工艺，实现功能型HA/CMCS复合生物陶瓷人工骨支架的常温中性制造。此外，该制备方法的常温中性成型特性满足了活性物质(氨基酸、生长因子、活性蛋白质)协同制造的工艺需求，使得生物陶瓷骨支架在兼具材料组分、力学特性、孔隙结构可调的基础上，还具有生物活性物质所赋予的生物学功能特性，这是以往工艺所难以实现的。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107742168B
公开(公告)日：2021-04-02
申请号：CN201710981256.9
申请日：2017-10-20
Applicant: 西北工业大学 , 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院
Abstract: 本发明提出一种基于物联技术的生产车间动态瓶颈预测方法，首先通过物联网技术给生产车间配置合适的传感器和传感网络，实时采集生产车间的多源制造数据；其次，基于事件驱动对采集的数据分类后，进行数据预处理操作使之可直接使用，在通过处理过的数据计算出需要的生产参数；再次，建立基于LMBP神经网络模型动态瓶颈预测模型，根据生产车间所处状态的不同选择不同的预测模型预测动态瓶颈，异常事件发生时，匹配相应的异常事件模型，然后通过动态的三次指数平滑法判断瓶颈状态稳定时，采用稳态数据模型预测瓶颈；最后，使用综合瓶颈指数来识别生产过程中的实时瓶颈，并将模型预测结果与实际瓶颈对比，在预测结果有偏差时对相应的模型进行修正、更新。
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公开(公告)号：CN107742168A
公开(公告)日：2018-02-27
申请号：CN201710981256.9
申请日：2017-10-20
Applicant: 西北工业大学 , 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院
CPC classification number: G06Q10/04 , G06Q10/06375 , G06Q10/06393 , G06Q50/04 , H04L67/12
Abstract: 本发明提出一种基于物联技术的生产车间动态瓶颈预测方法，首先通过物联网技术给生产车间配置合适的传感器和传感网络，实时采集生产车间的多源制造数据；其次，基于事件驱动对采集的数据分类后，进行数据预处理操作使之可直接使用，在通过处理过的数据计算出需要的生产参数；再次，建立基于LMBP神经网络模型动态瓶颈预测模型，根据生产车间所处状态的不同选择不同的预测模型预测动态瓶颈，异常事件发生时，匹配相应的异常事件模型，然后通过动态的三次指数平滑法判断瓶颈状态稳定时，采用稳态数据模型预测瓶颈；最后，使用综合瓶颈指数来识别生产过程中的实时瓶颈，并将模型预测结果与实际瓶颈对比，在预测结果有偏差时对相应的模型进行修正、更新。
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公开(公告)号：CN107703897A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201710981257.3
申请日：2017-10-20
Applicant: 西北工业大学 , 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提出一种面向固定式装配过程的协同导航优化方法，通过运用物联技术于基层各装配资源，在装配车间建立一个物联传感网络，将所有的装配单元和装配工人通过局域网互联起来，实现制造资源信息的实时共享。通过分层着色Petri网技术对装配过程建模，结合层次分析法和灰色关联矩阵，对装配工序进行动态优先级排序并计算出高优先级工序和装配工人之间的最优匹配方案。本发明基于物联制造技术，从装配工人的角度进行优化，寻求工人与工人之间协同优化策略。避免了传统固定式装配优化方法中各装配单元间实时信息难以共享，动态优化调度方案难以执行等弊端。并通过实时优化匹配，从根本上减少了装配过程中局部异常给整个装配系统带来的影响。
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公开(公告)号：CN107577208A
公开(公告)日：2018-01-12
申请号：CN201710981284.0
申请日：2017-10-20
Applicant: 西北工业大学 , 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院
IPC: G05B19/4062
Abstract: 本发明提出了一种数控机床能耗数据测试分析装置及方法，属于能耗测试技术领域。该能耗数据采集装置可以通过简单操作实时测试数控机床功率和能耗。其技术方案为：该数控机床能耗数据采集装置包括电路板、电流传感器、电压传感器、精密电阻、插座、数据采集卡、传感器电源、外接机箱和计算机。其中电流传感器、电压传感器、精密电阻和传感器电源所连电路用于检测数控机床的电流和电压，数据采集卡和外界机箱用来采集所测的电流和电压数据，计算机可以处理采集来的数据得出机床实时能耗数据并将其存储在数据库。该能耗数据采集装置采样频率高，测试范围大，测试精度高，价格适中，结构简单，使用方便，能够用于监测各种机床功率及能耗，在低碳节能方面有较广的应用前景。
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公开(公告)号：CN102789599B
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201210232227.X
申请日：2012-07-06
Applicant: 西北工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 本发明提出了一种新的基于聚类思想及多属性决策理论的作业车间瓶颈簇识别方法。第一，将调度优化方案作为瓶颈识别的输入，确定识别瓶颈的机器特征属性，根据调度优化结果计算机器的特征属性值。第二，采用层次聚类法，基于机器的特征属性挖掘机器的相似性，获得不同距离下机器的聚类簇及其父子关系树状结构图。第三，确定最终聚类簇两个子簇的簇中心，基于TOPSIS法比较簇中心的属性值，确定出包含少数机器成员的瓶颈簇。第四，对瓶颈簇的子簇依次进行比较，逐步获得不同阶次的主瓶颈簇。实施例表明，本发明能解决现有方法不能解决的多瓶颈识别问题。
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