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公开(公告)号：CN116755681A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310734664.X
申请日：2023-06-20
Applicant: 华中科技大学 , 上海飞机制造有限公司
IPC: G06F8/35
Abstract: 本发明属于平台研发建模领域，并具体公开了一种分布式工厂平台SPS功能模块及其建模方法，其包括需求获取阶段：获取用户需求用需求图表示，并转化为需求文档；功能分析阶段：采用用例图将需求文档转化为相应用例并定义用例的外部执行者；将用例图转换为黑盒活动图，通过黑盒活动图对描述用例内部动作；架构设计阶段：静态架构分析，采用模块定义图描述模块组成结构，采用内部模块图描述模块定义图中组成结构间的关系；动态行为分配，根据用例图和模块定义图中的外部执行者，对黑盒活动图进行活动分区，将内部动作分配到相应的外部执行者，得到白盒活动图。本发明可提高平台开发过程中的需求变更响应速度以及不同人员间的协作效率。
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公开(公告)号：CN116127849A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310173460.3
申请日：2023-02-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F111/04
Abstract: 本发明属于神经网络故障预测领域，并具体公开了一种基于单路径单元神经网络架构搜索的故障预测方法及系统，其包括：采集设备故障信号，得到有标签的故障预测数据集，将其分为训练集和验证集；构建基于单路径单元的超网络模型，根据单路径单元中操作不同，超网络模型可生成搜索空间中所有子网络模型的权重；利用训练集，采用基于平衡性约束的超网络训练策略训练超网络模型，得到训练好的超网络模型；利用验证集，在训练好的超网络模型上搜索最优子网络模型；利用训练集对最优子网络模型进行训练，得到训练好的最优子网络模型，将其应用于故障预测。本发明实现了神经网络故障预测模型结构的自动设计，且模型在机械智能故障预测任务上的性能更高。
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公开(公告)号：CN115222086A
公开(公告)日：2022-10-21
申请号：CN202210162509.0
申请日：2022-02-22
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开邻域解集裁剪方法和作业车间调度问题的局部搜索方法，属于车间调度领域。包括：对当前可行调度解中的关键工序按照邻域结构进行移动，得到一组关键工序的移动组合；采用以下方式对每个关键工序的移动组合进行评估：若移动组合对应的关键工序的移动不能够减小至少一个关键块的开始时间，该移动组合对应的邻域解的制造期将不会减小；将邻域解的制造期增大的移动组合裁剪，剩余移动组合对应的邻域解构成邻域解集。本发明通过关键路径变化特征分析邻域解质量下降原因，剔除无法减小制造期的关键工序的移动组合，细化对邻域解质量的管理；经过裁剪，生成的邻域解数量减少，从而有效提高局部搜索的计算速度和计算效率，更快地得到局部最优解。
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公开(公告)号：CN115130744A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210728425.9
申请日：2022-06-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于车间调度技术领域，并具体公开了一种班次约束下带并行机作业车间的排产方法，其包括如下步骤：S1、以最小化拖期为目标构建约束条件下的作业车间调度模型，所述约束条件包括班次约束和工件优先级约束；所述班次约束为：工件的一道工序只能在选定设备上的一个班次内完成加工，且加工完成时刻不超过所在班次的结束时刻；所述工件优先级约束为：所有工件分为急件组和普通组，急件组不可逾期交付，普通组可逾期交付；S2、根据带并行机作业车间的生产信息，对作业车间调度模型进行求解，得到车间最佳排产方案。本发明可根据调度目标生成较优的调度方案，并且能够合理安排加班，保证急件按时交付。
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公开(公告)号：CN115130209A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210707182.0
申请日：2022-06-21
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/12 , G06F111/06 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于水下航行器的表面附体布局优化相关技术领域，其公开了一种自主水下航行器的表面附体布局优化方法，包括以下步骤：(1)构建水下航行器的附件的参数化模型；(2)构建优化问题模型；(3)构建目标函数的自动计算框架及样本数据库；(4)利用全局组合代理模型筛选差分进化算法种群最好布局，将结果放入数据库；(5)利用全局组合代理模型筛选差分进化种群不确性性最大的布局，并将结果放入数据库；(6)采用优化器搜索局部组合代理模型最优解，并将结果放入数据库；(7)判断真实函数值对应的样本数量是否达到预设值，进而确定得到最佳表面附体布局或者转至步骤(4)。本发明减少了仿真模型调用次数，高效地搜索最优布局设计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113435735B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202110701838.3
申请日：2021-06-24
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种作业车间中间调度方案的评估方法和系统，属于车间调度相关技术领域。本发明只计算邻域解中特定两个工序的“头长度+尾长度+工序加工时间”值，提高了评估效率；本发明将特定工序的参数求和结果中的较大值作为初步评估结果，并将初步评估结果分为两类：初步评估结果与原解中的完工时间进行比较，将初步评估结果大于或等于原解完工时间的作为第一类，并将初步评估结果作为该邻域解的最终评估结果；将初步评估结果小于原解完工时间的作为第二类，通过引入误差校正参数，减少关键路径上其他没有改变加工顺序的工序对评估结果的影响，从而对初步评估结果做进一步修正。通过上述操作，最终达到提高评估准确率，降低评估误差的效果。
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公开(公告)号：CN112541905B
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202011490170.4
申请日：2020-12-16
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于神经网络缺陷识别领域，并具体公开了一种基于终身学习卷积神经网络的产品表面缺陷识别方法，其包括：S1、构建卷积神经网络模型，其包括特征提取器、检测器和识别器；S2、通过已知类别缺陷图像对卷积神经网络模型进行训练，得到缺陷识别模型；S3、将待识别图像输入缺陷识别模型，由特征提取器提取图像中的特征向量，然后通过检测器对特征向量进行判别，若为已知类别缺陷，则通过识别器对特征向量进行分类，得到图像缺陷类别；若为未知类别缺陷，则识别器根据特征向量，通过终身学习策略对识别器中参数进行调整，并根据新已知类别缺陷再次训练检测器。本发明实现了未知缺陷类型的自动检测和识别，且识别结果更加准确。
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公开(公告)号：CN114742773A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210305558.5
申请日：2022-03-25
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于正样本诱导的不平衡异常图像检测方法，属于图像处理技术领域。异常图像检测对于提升工业视觉质量检测精度和效率具有重要意义，在大多数真实场景下的异常图像检测中，往往存在正、负样本比例不平衡的情况，使得异常图像检测更具挑战性。本发明通过提出一种新型的正样本诱导损失来训练深度神经网络，以处理异常图像检测中的正负样本不平衡问题。所提出的正样本诱导损失包括正样本分类分数诱导损失和正样本特征对比损失。为进一步提升正负样本不平衡问题下的检测精度，本发明通过将负样本划分为多个子集，提出了基于正样本诱导损失的多模型集成方法。能够有效提升异常图像检测精度。
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公开(公告)号：CN111028933B
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN201911337107.4
申请日：2019-12-23
Applicant: 华中科技大学
IPC: G16H40/20 , G06V20/00 , G06V40/10 , G06V40/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于医院库存管理相关技术领域，其公开了一种基于行为识别的医院耗材库存管理系统及方法，该方法包括以下步骤：(1)采集护士的骨骼点数据，进而得到扔弃耗材的位置范围及腕肘肩夹角，进一步基于实时检测到的骨骼点数据来实时识别护士的行为；(2)待判定护士的行为是扔弃耗材后，将护士所扔弃耗材的图片输入到卷积神经网络，以进行耗材识别；所述卷积神经网络是以不同种类耗材的图片作为训练数据的；(3)针对识别得到的耗材种类将对应类型的耗材库存进行减1操作，并判断当前的耗材库存量是否低于安全库存量，若是，则向主库房发出订单，以将对应的耗材进行补充；否则不进行任何操作。本发明降低了成本，适用性较强。
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公开(公告)号：CN111652412B
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202010430023.1
申请日：2020-05-20
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种应用于置换流水车间的邻域搜索调度方法及装置，所述方法包括：获取关于机床、工件和工件加工时间的时间矩阵，生成工件的初始加工序列，并形成甘特图；确定所述初始加工序列下的关键路径，所述关键路径为总加工时间最长的工序路径；基于目标工件及其相邻工件，确定邻域特征块和关键点，所述目标工件为首尾工件以及每个机床关键路径上的第一个工件，所述邻域特征块为交换相邻工件后所述甘特图结构发生改变的区域，所述关键点为所述关键路径与所述邻域特征块的交点；交换所述目标工件及其相邻工件后，若关键点前移，则进行交换；若关键点后移，则不进行交换；如此，在保证计算精度的同时大幅减少计算次数。
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