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公开(公告)号：CN113378482A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110766959.6
申请日：2021-07-07
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/17 , G06N5/04 , G06N7/00 , G06F119/02 , G06F119/14 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种基于变结构动态贝叶斯网络的数字孪生建模推理方法，主要包括：针对目标系统，确定构建其结构数字孪生框架所涉及的各类数据；围绕这5类数据，采用动态贝叶斯网络来表征所构建的数字孪生系统；进一步建立可变结构动态贝叶斯网络，以表征包含多损伤模式的数字孪生框架；制定网络的概率分布；基于建立的动态贝叶斯网络，进行结构诊断与预测推理。本发明所述的方法针对传统建模中存在大量的不确定性，以及鲜少考虑多损伤之间相互作用的问题，通过数据驱动模型结构和参数更新，提高了模型预测精度，并降低了预测不确定性，对保障大型复杂结构可靠运行、延长使用寿命、降低维护成本具有实际意义。
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公开(公告)号：CN114782658A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210412427.7
申请日：2022-04-19
申请人： 哈尔滨工业大学
IPC分类号： G06T19/00 , G06T7/60 , G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/02 , G06F119/08 , G06F119/14
摘要： 本发明公开了一种基于数字孪生与增强现实的结构试验监测预警系统及方法，所述结构试验监测预警系统包括机器视觉系统、试验控制系统、数字孪生模拟系统、增强现实服务器、增强现实眼镜。本发明采用机器视觉系统与增强现实眼镜协同完成观察者、试验件同时运动中的增强现实坐标构建与试验件位姿轮廓估计，采用试验监控系统与数字孪生系统结合实时分析试验件全场响应和潜在失效区域，通过增强现实服务器融合真实场景和数值分析、试验数据，并通过增强现实眼镜完成数据与真实场景叠加，实现人机交互，对于辅助试验人员进行大型结构试验过程的监控、预警，提高试验效率、安全性，直观理解试验过程和现象具有重要意义。
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公开(公告)号：CN113483764A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110767874.X
申请日：2021-07-07
摘要： 一种基于在线传感的智能飞行器任务路径规划方法；首先在离线条件下建立多种损伤状态与典型工况的仿真模型获取相应传感信息，并依特征对传感信息进行分类和降阶，构建离线损伤状态库。随后在飞行中，利用在线传感信息与离线库中各损伤状态的传感信息综合构建似然函数；同时，给定各损伤状态的先验概率，进而利用贝叶斯推理给出结构当前损伤状态。之后基于损伤状态对飞行器执行多种动作的可靠性进行判断，以给定的可靠性阈值为约束，以完成任务时间最短为目标，基于优化方法确定可选任务路径中的最优路径。本发明提供了一种从在线传感到结构损伤状态在线推理到任务路径规划的完整方法，为智能飞行器在线路径决策提供了支撑。
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公开(公告)号：CN113483764B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202110767874.X
申请日：2021-07-07
摘要： 一种基于在线传感的智能飞行器任务路径规划方法；首先在离线条件下建立多种损伤状态与典型工况的仿真模型获取相应传感信息，并依特征对传感信息进行分类和降阶，构建离线损伤状态库。随后在飞行中，利用在线传感信息与离线库中各损伤状态的传感信息综合构建似然函数；同时，给定各损伤状态的先验概率，进而利用贝叶斯推理给出结构当前损伤状态。之后基于损伤状态对飞行器执行多种动作的可靠性进行判断，以给定的可靠性阈值为约束，以完成任务时间最短为目标，基于优化方法确定可选任务路径中的最优路径。本发明提供了一种从在线传感到结构损伤状态在线推理到任务路径规划的完整方法，为智能飞行器在线路径决策提供了支撑。
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公开(公告)号：CN113378482B
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202110766959.6
申请日：2021-07-07
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/17 , G06N5/04 , G06N7/00 , G06F119/02 , G06F119/14 , G06F111/08
摘要： 本发明公开了一种基于变结构动态贝叶斯网络的数字孪生建模推理方法，主要包括：针对目标系统，确定构建其结构数字孪生框架所涉及的各类数据；围绕这5类数据，采用动态贝叶斯网络来表征所构建的数字孪生系统；进一步建立可变结构动态贝叶斯网络，以表征包含多损伤模式的数字孪生框架；制定网络的概率分布；基于建立的动态贝叶斯网络，进行结构诊断与预测推理。本发明所述的方法针对传统建模中存在大量的不确定性，以及鲜少考虑多损伤之间相互作用的问题，通过数据驱动模型结构和参数更新，提高了模型预测精度，并降低了预测不确定性，对保障大型复杂结构可靠运行、延长使用寿命、降低维护成本具有实际意义。
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