公开(公告)号：CN116414095A

公开(公告)日：2023-07-11

申请号：CN202310413626.4

申请日：2023-04-18

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 秦威 ,  胡锦华 ,  孙衍宁 ,  郭良训 ,  王勇

IPC: G05B19/418

Abstract: 一种数据驱动的中医药制造过程工艺参数优化方法，通过计算中医药产品生产过程历史工艺参数和产品质量间的最大互信息系数(MIC)，同时构建质量预测模型(PM‑AdaBoost)，根据最大互信息系数和质量预测模型的均方误差计算适应度函数，通过粒子群的初始化、计算适应度函数、多次迭代更新粒子在工艺参数搜索空间的速度和位置，得到中医药产品生产过程中的关键工艺参数和优化质量预测模型，进一步将优化质量预测模型的均方误差作为适应度函数，利用粒子群优化算法得到优化关键工艺参数。本发明通过最大信息系数衡量变量间的线性及非线性关系，选用最大信息系数和质量预测均方误差作为筛选关键工艺参数和构建质量预测模型的标准，在准确性上占有绝对优势；基于质量预测模型通过粒子群算法优化关键，粒子群作为工艺参数优化算法，在收敛速度上占有绝对优势。

公开(公告)号：CN116541987A

公开(公告)日：2023-08-04

申请号：CN202310526129.5

申请日：2023-05-11

Applicant: 上海交通大学

Inventor： 秦威 ,  胡锦华 ,  孙衍宁

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 一种数据驱动的基于不平衡装配数据的发动机质量预测方法，通过分析工艺参数在预测产品质量过程中的互补性和冗余性，减少输入变量间的冗余性，提高互补性，选择冗余性最小的关键变量集合，基于所选的关键变量识别柴油发动机不同模态，针对少数类模态基于关键变量的流形距离合成新样本，平滑不平衡训练数据的分布，通过自适应参数优化的集成模型实现柴油发动机的质量预测，显著减少质量预测模型的输入变量间的冗余性，改善数据的不平衡现状，提高质量预测模型的泛化能力，可以帮助现场工程师准确掌握柴油发动机装配过程生产状态和产品质量信息，进而为复杂机械装配产品的决策提供有效参考信息，以便为后续生产的智能化调度参数优化提供指导。