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公开(公告)号：CN113158785B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110263751.2
申请日：2021-03-11
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种振荡信号模态参数的识别方法，包括以下步骤：获取系统原始信号，通过经验模态分解方法对原始信号进行处理，提取本征模态分量，构造新信号；用随机子空间识别法对新信号进行处理，获取系统的频率和阻尼比；采用Prony方法对新信号进行处理，获取系统的频率、振幅和相角；基于频率相同法则，对随机子空间识别法与Prony方法获得的模态参数进行配对，获取完整且精确的模态参数。与现有技术相比，本发明使用经验模态分解方法对振荡信号平稳化处理，克服Prony算法对噪声的敏感，避免随机子空间算法在处理非线性、非平稳信号中产生的虚假模态，融合随机子空间识别法、Prony方法进行模态识别，提高模态参数识别精度。
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公开(公告)号：CN112329159A
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN202011052285.5
申请日：2020-09-29
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于机械设计技术领域，具体为一种复杂机械动态装配关系多级嵌套可靠性优化设计方法。本发明的优化设计方法是基于混合智能回归技术的，具体分为五个步骤：装配体模型分解，单对象单学科可靠性优化，单对象多学科可靠性优化，机械动态装配关系可靠性优化，机械动态装配关系可靠性优化设计结果输出。相比于传统的二次函数模型等，本发明采用改进支持向量机回归模型，能够很好地权衡可靠性与工作效率这一对矛盾的两个方面，具有更高的计算精度和计算效率；采用多层嵌套模型，考虑了各个装配体径向变形可靠性优化中可能存在的特定影响因素和约束条件，能收敛到更精确的解。本发明优化设计方法具有广阔的实际应用前景。
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公开(公告)号：CN111967098A
公开(公告)日：2020-11-20
申请号：CN202010695314.3
申请日：2020-07-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明属于机械设计技术领域，具体为一种涡轮机械叶尖径向运行间隙概率优化设计方法。本发明主要步骤包括：将含有大规模参数的叶尖径向运行间隙的多对象概率优化设计问题分解为轮盘、叶片和机匣3个含有少量参数的单对象的径向变形概率优化设计问题；根据叶尖径向间隙与涡轮盘、叶片、机匣、预留间隙之间的关系，将各径向变形的概率分析结果协同起来，进行叶尖径向运行间隙概率优化设计；最终得到优化结果。本发明将分布式协同响应面方法与响应极值法、极值响应面方法的有效结合，解决了多参数的复杂概率优化设计难以解决的问题，降低计算难度，也解决了叶尖径向运行间隙概率优化设计的瞬态响应问题，有效地改善涡轮机械的工作效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN111663963A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010409025.2
申请日：2020-05-14
Applicant: 复旦大学
IPC: F01D11/00
Abstract: 本发明属于机械动密封结构技术领域，具体为一种可调节末级压降的多级刷式密封结构。本密封结构包括静子机匣、齿轮、齿轮轴、静子机匣放气孔、刷丝束、下游刷式密封件放气通孔、下游刷式密封上侧轮齿等；静子机匣静止不动下游圆周方向均匀开有4个齿轮轴孔、12个静子机匣放气孔；上游刷式密封件固定安装在静子机匣内侧。本发明通过给予齿轮轴逆向沿刷丝倾斜方向驱动力矩，并通过齿轮轴传递扭矩给齿轮，下游刷式密封件轮齿啮合传递给下游刷式密封件，使下游刷式密封件绕转子旋转；本密封结构可以在保证泄漏量低的情况下，平衡下游刷式密封压降，并且通过改变放气孔有效流通面积，实现控制放气量的多少，保证多级刷式密封长期平稳安全可靠工作。
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公开(公告)号：CN111967098B
公开(公告)日：2022-06-21
申请号：CN202010695314.3
申请日：2020-07-19
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/08
Abstract: 本发明属于机械设计技术领域，具体为一种涡轮机械叶尖径向运行间隙概率优化设计方法。本发明主要步骤包括：将含有大规模参数的叶尖径向运行间隙的多对象概率优化设计问题分解为轮盘、叶片和机匣3个含有少量参数的单对象的径向变形概率优化设计问题；根据叶尖径向间隙与涡轮盘、叶片、机匣、预留间隙之间的关系，将各径向变形的概率分析结果协同起来，进行叶尖径向运行间隙概率优化设计；最终得到优化结果。本发明将分布式协同响应面方法与响应极值法、极值响应面方法的有效结合，解决了多参数的复杂概率优化设计难以解决的问题，降低计算难度，也解决了叶尖径向运行间隙概率优化设计的瞬态响应问题，有效地改善涡轮机械的工作效率和可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113239495A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110603383.1
申请日：2021-05-31
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F111/06 , G06F111/10 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种基于矢量混合代理模型的复杂结构可靠性设计方法，包括以下步骤：步骤1，获取复杂结构的可靠性设计目标；步骤2，获取每个可靠性设计目标的输入参数和响应参数并作为复杂结构的输入参数和响应参数；步骤3，对复杂结构的输入参数和响应参数进行混联抽样，获取输入参数样本和响应参数样本；步骤4，为每个可靠性设计目标选择代理模型；步骤5，使用输入参数样本和响应参数样本训练代理模型，通过自适应建模方法进行得到最优模型参数；步骤6，根据最优模型参数建立最优参数矩阵并建立矢量混合代理模型；步骤7，评估矢量混合代理模型的精度并进行精度修正；步骤8，根据矢量混合代理模型对复杂结构进行多目标可靠性设计。
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公开(公告)号：CN113158785A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110263751.2
申请日：2021-03-11
Applicant: 复旦大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明涉及一种振荡信号模态参数的识别方法，包括以下步骤：获取系统原始信号，通过经验模态分解方法对原始信号进行处理，提取本征模态分量，构造新信号；用随机子空间识别法对新信号进行处理，获取系统的频率和阻尼比；采用Prony方法对新信号进行处理，获取系统的频率、振幅和相角；基于频率相同法则，对随机子空间识别法与Prony方法获得的模态参数进行配对，获取完整且精确的模态参数。与现有技术相比，本发明使用经验模态分解方法对振荡信号平稳化处理，克服Prony算法对噪声的敏感，避免随机子空间算法在处理非线性、非平稳信号中产生的虚假模态，融合随机子空间识别法、Prony方法进行模态识别，提高模态参数识别精度。
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公开(公告)号：CN112287484A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011183215.3
申请日：2020-10-29
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F119/02 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及一种基于矢量代理模型的复杂工程系统可靠性设计方法，包括以下步骤：确认复杂工程系统的可靠性设计目标，所述的复杂工程系统的可靠性设计目标大于等于两个，并根据可靠性设计目标确认复杂工程系统的输入参数和响应参数，对复杂工程系统的所有输入参数和响应参数进行混联抽样，建立数据集，确认复杂工程系统的代理模型类型，并根据数据集获取代理模型的获取最优参数矩阵，根据最优参数矩阵确定可靠性设计目标的矢量代理模型，根据可靠性设计目标的矢量代理模型对复杂工程系统进行可靠性设计。与现有技术相比，本发明避免了传统方法对多各目标单独建模分析，有效提高复杂工程系统的代理模型建立的效率和准确性。
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公开(公告)号：CN118228411A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410358754.8
申请日：2024-03-27
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种航空复杂装配表面缺陷容限可靠度确定方法、设备及产品，涉及航空复杂装配技术领域。所述方法包括：根据预设应力阈值将目标航空复杂装配表面应力分布云图进行分区得到安全区和危险区；根据仿真样本集对疲劳寿命代理模型进行训练；根据各点的各不确定性能参数的概率分布模型得到各点对应的第二输入参数组合；将各点对应的第二输入参数组合输入训练好的疲劳寿命代理模型得到各点的预测疲劳寿命；根据各点的预测疲劳寿命、设计寿命、各点的联合概率密度和各点的蒙特卡洛抽样概率密度得到安全区和危险区的缺陷容限可靠度。本发明可分区确定航空复杂装配表面缺陷容限的可靠度。
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公开(公告)号：CN115526113A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211283229.1
申请日：2022-10-20
Applicant: 复旦大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F30/23 , G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开一种涡轮叶盘低周疲劳寿命预测方法及系统，涉及航空航天发动机技术领域，包括：获取涡轮叶盘有限元模型和待测涡轮叶盘的计算点；对计算点对应的物理数据进行抽样，以得到输入样本集；根据输入样本集和涡轮叶盘有限元模型确定训练集；根据训练集训练CNN‑DNN模型，以得到最优的CNN‑DNN模型；CNN‑DNN模型包括依次连接的输入层、第一卷积层、第二卷积层、池化层、扁平层、第一密集连接层、第二密集连接层和输出层；根据最优的CNN‑DNN模型，通过抽样确定多组涡轮叶盘疲劳寿命数据组，进而计算所述待测涡轮叶盘的可靠度，确定低周疲劳寿命。更高效、更准确地实现对于涡轮叶盘低周疲劳寿命的预测。
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