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公开(公告)号：CN113610112A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110778414.7
申请日：2021-07-09
Applicant: 中国商用飞机有限责任公司上海飞机设计研究院 , 中国商用飞机有限责任公司 , 上海交通大学
IPC: G06K9/62 , G06F40/284 , G06N20/00 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 一种飞机装配质量缺陷辅助决策方法，将专家知识与机器学习算法相结合，提高了特征提取的准确度和智能性；计算新问题与历史案例的各属性匹配度时，将专家知识与KNN模型相结合，由专家制定权重，对于文本向量计算余弦值，对于结构化数据相同取1不同取0，从而计算案例相似度。完成非结构化文本到结构化数据的准确高效的转化，充分利用历史数据匹配相似案例，为工作人员快速给出处理意见提供参考，从而提高飞机装配阶段质量问题的处理效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119918539A
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202311422725.5
申请日：2023-10-31
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06F40/289 , G06F18/2415 , G06F40/242 , G06Q10/20 , G06F40/30 , G06N3/0464 , G06N3/0442
Abstract: 一种基于深度学习的飞机装配质量缺陷修复方案生成方法，通过在离线阶段构建文本分类网络模型，并以历史故障特征向量进行训练的同时，通过提取模块化处置操作中的关键词特征，根据文本与每个处置操作的语义坐标的相关性，筛选出相关度较大的候选处置操作构成模块化修复方案手册，在在线阶段根据飞机质量问题表单数据进行预处理和分词后，通过训练后的文本分类网络模型预测得到故障类别，进而检索得到推荐相关度较高的关键词特征，并输出对应的推荐处置操作。本发明通过质量缺陷诊断模型和知识挖掘与处置方案生成算法进行质量故障修复。
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公开(公告)号：CN118332841A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202310159396.3
申请日：2023-02-24
Applicant: 上海交通大学 , 上海外高桥造船有限公司
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 一种船舶柔性零件小组立制造过程中形变预测方法，首先在有限元仿真环境中对船舶柔性零件进行有限元建模并划分网格以生成样本空间；通过改进过后的两阶段拉丁超立方采样对样本空间进行采样得到样本集以训练基于改进Transformer的代理模型，再通过训练后的代理模型在船舶小组立制造过程中预测当前夹具定位点下船舶柔性零件将会产生的形变。本发明通过建立代理模型根据夹具定位点位置的变化对船舶柔性零件变形进行预测，并集成改进的两阶段拉丁超立方采样方法，解决以往船舶柔性零件放置时夹具定位点过于依赖人工经验导致船舶柔性零件形变大的问题，显著提高船舶小组立制造精度并减少后续修配成本。
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公开(公告)号：CN118312896A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410415072.6
申请日：2024-04-08
Applicant: 上海宝信软件股份有限公司 , 上海交通大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/042
Abstract: 本发明提供了一种基于大语言模型的故障诊断专家系统及实现方法，包括：模块M1：将设备的故障诊断转化为包含多条故障诊断规则的规则库；模块M2：利用大语言模型从故障诊断规则中提取特征；模块M3：利用传感器采集设备的运行数据，并基于采集到的运行数据计算相应的提取特征数值；模块M4：基于计算得到的相应的提取特征数值基于故障诊断规则对设备进行故障诊断。本发明将故障特征和故障诊断规则利用自然语言描述，在大语言模型输入中可以动态修改规则参数，不存在传统方法的硬编辑问题。
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公开(公告)号：CN117992070A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410130337.8
申请日：2024-01-31
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种面向装备智能运维程序的端‑边‑云部署优化方法，针对待部署应用的各装备智能运维程序和端‑边‑云计算设施分别进行完整规范定义，结合计算硬件与部署软件的兼容性判断，筛选装备智能运维程序在制造系统端‑边‑云计算设施中的部署方案集合，通过深度回溯贪心搜索算法与兼容性剪枝算法优化输出最终部署方案，并实时评估最终程序部署方案的计算资源消耗与程序服务水平。本发明实现了指数级复杂度下运维程序部署问题的多步线性化求解与快速化寻优，有助于在确保端‑边‑云计算设施高效利用的基础上，实现装备运维水平与系统制造效率的显著提升。
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公开(公告)号：CN113610112B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202110778414.7
申请日：2021-07-09
Applicant: 中国商用飞机有限责任公司上海飞机设计研究院 , 中国商用飞机有限责任公司 , 上海交通大学
IPC: G06N5/01 , G06F40/284 , G06N20/00 , G06F18/22 , G06F18/214 , G06F18/2431
Abstract: 一种飞机装配质量缺陷辅助决策方法，将专家知识与机器学习算法相结合，提高了特征提取的准确度和智能性；计算新问题与历史案例的各属性匹配度时，将专家知识与KNN模型相结合，由专家制定权重，对于文本向量计算余弦值，对于结构化数据相同取1不同取0，从而计算案例相似度。完成非结构化文本到结构化数据的准确高效的转化，充分利用历史数据匹配相似案例，为工作人员快速给出处理意见提供参考，从而提高飞机装配阶段质量问题的处理效率。
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