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公开(公告)号：CN118886716A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410967693.5
申请日：2024-07-18
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/04 , G06F18/20
Abstract: 本申请所公开的一种基于NQI数据基线的重燃高温透平叶片质量风险评估方法，属于复杂产品制造过程质量风险评估领域，NQI数据基线以数据驱动的方式提供了计量、标准、检验检测等方面全域全要素的管控要求；质量控制点发生异常有多种因素综合作用，在先验信息的条件下对质量风险进行前后向推理及关键风险点分析，有助于提供日常质量风险预控的重点目标和依据，在最大程度地对质量风险进行预控；结合直觉模糊集、区间模糊概率以及D‑S证据融合的节点先验信息获取方法以在有限信息下获得更加准确的先验信息，解决重燃高温透平叶片制造过程数据不完备、机理不清晰以及企业相关数据的保密性，导致不能精确获取各节点先验信息的问题。
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公开(公告)号：CN118886561A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410967743.X
申请日：2024-07-18
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/241 , G06F18/2415 , G06Q50/04 , G06F18/15 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种重燃高温投屏叶片铸件质量预测模型的构建方法和预测方法，属于铸件质量预测技术领域，利用ABPSO算法识别关键质量影响参数，能够更精准地定位到影响铸件质量的关键因素，显著增强了质量控制的准确性和及时性。采用Stacking集成学习方法构建质量预测模型，能够充分利用不同基础学习器的优势，通过集成学习的方式提高模型的泛化能力和预测精度。通过多个评估指标确保模型在多个方面均达到预设要求，进一步提升模型的可靠性和稳定性。通过构建质量预测模型，企业能够在生产初期就识别出可能影响铸件质量的关键工艺参数，从而提前调整和优化生产工艺，有助于减少废品率，提高生产效率和产品质量，进而降低生产成本。
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公开(公告)号：CN111581831B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202010393899.3
申请日：2020-05-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种失效相关多状态系统可靠性评估方法，考虑子系统性能衰退与子系统失效对相关子系统的影响，并引入概率模型检测方法，实现了基于概率模型检测的失效相关多状态系统可靠性评估，本发明可以应用于功能与结构日益复杂、系统功能与故障模式表现出多状态特点的复杂机电系统，并充分考虑到子系统之间的性能依赖与子系统失效对相关子系统的影响，保证可靠性评估结果的准确性；此外，概率模型检测方法的应用，大大降低了可靠性评估在工程实践中的应用难度，提高了可靠性评估结果的准确性。本发明可以灵活有效的应用于复杂机电系统的可靠性评估过程，并为系统优化设计、维修策略制定以及其他工程应用奠定基础。
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公开(公告)号：CN115690527A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211020093.5
申请日：2022-08-24
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06V10/774 , G06F17/16 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06V10/82
Abstract: 本发明公开了一种基于熵正则模糊非负矩阵分解的图像处理方法及系统，所述基于熵正则模糊非负矩阵分解的图像处理方法包括以下步骤：获取待处理的图像矩阵；采用基于熵正则模糊非负矩阵分解模型将所述图像矩阵分解为两个矩阵的乘积；基于分解获得的两个矩阵，获得图像处理结果。本发明提供的图像处理方法，可解决现有传统非负矩阵分解模型处理图像聚类或高光谱解混时存在的精度低、可解释性差等技术问题。
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公开(公告)号：CN113988696A
公开(公告)日：2022-01-28
申请号：CN202111335551.X
申请日：2021-11-11
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种制造与服役特征融合的非API石油专用管集成质量评价方法，本发明根据非API石油专用管服役过程中的特点，构建了制造与服役特征融合的非API石油专用管质量水平评价指标体系；在层次分析法和属性数学的理论基础上提出了非API石油专用管服役质量指数的概念，并给出其计算方法，实现了制造和服役特征融合的非API石油专用管质量量化评价；本发明能够通过计算非API石油专用管服役质量指数，实现制造和服役特征融合的定量化质量评价，直观、实时地反映该油田油管服役质量状态，满足实际生产中油管的评价和管理需求，实现从非API石油专用管的制造到服役过程、从底层数据到宏观质量状态的集成、量化和直观分析。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108681524B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201810415701.X
申请日：2018-05-03
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合进化算法的自由曲线轮廓度误差评定方法，该方法是基于最小二乘法、结合非均匀有理B样条插值函数和多维混合进化算法的用于自由曲线轮廓度误差评定的数据处理方法。本发明采用并行自适应权重的粒子群算法和基于DC的小生境遗传算法的混合进化算法，依据最小二乘法准则实现实测坐标系与理论坐标系的自适应调整，并将位置误差从轮廓度误差剔除，这种方法不用预设初值，避免了预设初值对最后位置误差结果的影响，加快了优化算法的收敛速度，提高了优化算法在局部寻优的能力，避免了全局搜索时容易陷入局部最优，并将位置误差从轮廓度误差结果中剔除出来，以保证评定线轮廓度误差的精度。
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公开(公告)号：CN111581831A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010393899.3
申请日：2020-05-11
Applicant: 西安交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种失效相关多状态系统可靠性评估方法，考虑子系统性能衰退与子系统失效对相关子系统的影响，并引入概率模型检测方法，实现了基于概率模型检测的失效相关多状态系统可靠性评估，本发明可以应用于功能与结构日益复杂、系统功能与故障模式表现出多状态特点的复杂机电系统，并充分考虑到子系统之间的性能依赖与子系统失效对相关子系统的影响，保证可靠性评估结果的准确性；此外，概率模型检测方法的应用，大大降低了可靠性评估在工程实践中的应用难度，提高了可靠性评估结果的准确性。本发明可以灵活有效的应用于复杂机电系统的可靠性评估过程，并为系统优化设计、维修策略制定以及其他工程应用奠定基础。
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公开(公告)号：CN111310284A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010066216.3
申请日：2020-01-20
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于复杂网络的复杂机械产品装配建模方法，综合考虑了装配零件层和装配特征层两个层级的信息，建立一种双层结构模型，从而弥补了传统装配模型仅侧重单一层级的不足，扩展了复杂机械产品装配模型的表达能力；引入复杂网络理论，更加清晰地表达出复杂机械产品的拓扑结构和统计特性，有利于进一步开展后续研究工作；采用模糊层次分析法对零件间的关联关系进行加权，与传统的专家打分法相比，有效提高了结果的客观性；采用改进的连边社团检测算法对零件级网络进行社团划分，考虑了零件间关联关系的强度，提高了零件级网络的层次性，同时降低了特征级网络的建模难度，而且更便于特征级开展后续的分析工作。本发明具有较强的扩展能力，提供了一个较为完备的分析平台。
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公开(公告)号：CN110245587A
公开(公告)日：2019-09-17
申请号：CN201910457619.8
申请日：2019-05-29
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提供的一种基于贝叶斯迁移学习的光学遥感图像目标检测方法，使用了费希尔信息矩阵来表征源数据集上预训练的目标检测子中包含的知识，并利用该费希尔信息矩阵构造了目标检测子的目标函数，在训练过程中，该项将参与目标数据集上目标检测子的学习，使之在一定程度上保留已经学习到的知识，提高了检测精度；与现有其他光学遥感图像目标检测算法相比，本发明在没有引入额外待学习参数的前提下，有效提升了光学遥感图像目标检测的精度；能够高效、准确地辅助人类判读，节省人力。
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公开(公告)号：CN109034483A
公开(公告)日：2018-12-18
申请号：CN201810866891.7
申请日：2018-08-01
Applicant: 西安交通大学
Abstract: 本发明提供的一种基于质量功能配置的质量检测规划方法，包括计算产品生产过程中各个工序的重要度权重；归纳重要工序的检测项目；建立重要工序与检测项目之间的关系矩阵，计算重要工序和检测项目之间的相关系数；建立检测项目的自相关矩阵，计算两检测项目之间的相关系数；根据重要工序和检测项目之间的相关系数两检测项目之间的相关系数计算检测项目的重要度；重要度越大的检测项目给与更高的配置优先级；本发明解决了现有的企业现有检测规划主要依据工程师自身经验进行主观判断，存在主观性和片面性，缺少判断各工序重要程度的定量化描述方法以及系统化的检测规划措施。
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