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公开(公告)号：CN118395624A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410498793.8
申请日：2024-04-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明属于优化设计技术领域，涉及用于主蒸汽隔离阀的单循环期望改进主动学习可靠性优化方法。首先，根据主蒸汽隔离阀可靠性优化问题确定变量的维度以及其概率分布，确定开启时间目标函数以及其他时间指标的性能函数。采用拉丁超立方采样方法生成初始样本，构建目标函数和性能函数的Kriging代理模型。用单循环方法对当前解进行优化，并将得到的点进行评估并加入样本集中，通过最大化单循环期望改进的准则进行主动学习加点，找到单循环期望改进最大的点，对其进行评估并将其加入到训练集中。重复代理模型训练、可靠性优化以及主动学习的过程，直到满足停止准则，得到满足可靠性要求的主蒸汽隔离阀优化问题的最优解。
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公开(公告)号：CN116542083A
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202310174185.7
申请日：2023-02-28
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F3/14 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G01M99/00 , G01D21/02 , G06F119/08 , G06F119/02
Abstract: 一种空气冷却散热器散热特性的数字孪生系统构建及使用方法，属于数字孪生领域。其基于数字孪生系统，包括散热物理模块、传感器模块、算法模块和实时虚拟显示模块。散热物理模块为真实散热模组物理实体；传感器模块在散热物理模块的热源部分安装热电阻用于采集实时温度，在其空气冷却散热器附近安装红外摄像机采集环境的实时温度，在空气冷却散热器附近安装分贝采集器采集散热器工作时的环境实时噪音；算法模块建立散热器工作信息的训练集，并搭建神经网络；通过实时显示模块对散热器散热特性进行显示。本发明能够实时分析、监测和预测散热器在长时间不同负荷下工作时散热特性；可在没有物理实体的情况下预测散热器的散热特性，为散热器的优化设计提供直观、可靠的信息。
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公开(公告)号：CN113868803A
公开(公告)日：2021-12-31
申请号：CN202111191507.6
申请日：2021-10-13
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F111/10
Abstract: 一种机理模型和动态数据联合驱动的“云‑边”结合数字孪生方法，用于构建多种物理实体的数字孪生。获取特定的物理实体信息，对采集数据进行筛选和简单分析，采用实时通讯技术将处理后的数据传输到计算和分析部分，根据所得到数据由相应的仿真分析方法模拟并预测物理实体的外在行为和内在性能信息，将预处理数据、分析数据和物理实体的几何数据相结合，利用多源数据融合方法将多种数据集成并存储，同时满足数字孪生数据的历史可溯性、当下实时性和未来预测性。本发明实现了针对多种物理实体形貌和性能一体的数字孪生快速构建，利用有限的传感器信息实时得到物理实体的姿态和全局性能信息，有助于实现针对物理实体的有效评估、精准预测和最优决策。
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公开(公告)号：CN118734660A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202411230426.6
申请日：2024-09-04
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 面向载荷识别的应变片最优布局方法，属于机械结构载荷识别中应变片最优布局技术领域。首先，建立机械结构的几何有限元模型，获得其单元、节点信息及在多种载荷分别独立作用下的应变响应数据。其次，通过单元和节点信息创建模型表面的局部坐标系，通过应变响应数据获得其余各方向上的切应变；根据各方向上的切应变及对应载荷大小求得对应的应变‑载荷系数，运用代理模型建立应变片布局与应变‑载荷系数之间连续映射关系。最后，选择安装范围作为位置约束，约束应变片之间的最小距离，以载荷识别误差最小为目标函数，对应变片布局进行优化。本发明可对大型或复杂机械结构进行分析，获得应变片安装候选区域中的全局最优布局，识别机械结构上的载荷。
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公开(公告)号：CN118395624B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410498793.8
申请日：2024-04-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明属于优化设计技术领域，涉及用于主蒸汽隔离阀的单循环期望改进主动学习可靠性优化方法。首先，根据主蒸汽隔离阀可靠性优化问题确定变量的维度以及其概率分布，确定开启时间目标函数以及其他时间指标的性能函数。采用拉丁超立方采样方法生成初始样本，构建目标函数和性能函数的Kriging代理模型。用单循环方法对当前解进行优化，并将得到的点进行评估并加入样本集中，通过最大化单循环期望改进的准则进行主动学习加点，找到单循环期望改进最大的点，对其进行评估并将其加入到训练集中。重复代理模型训练、可靠性优化以及主动学习的过程，直到满足停止准则，得到满足可靠性要求的主蒸汽隔离阀优化问题的最优解。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116306263A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310174499.7
申请日：2023-02-28
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06N3/04 , G01M99/00 , G01D21/02 , G06F119/08 , G06F119/02 , G06F113/08
Abstract: 一种液体冷却散热器散热特性的数字孪生系统构建及使用方法，属于数字孪生领域。其基于数字孪生系统，由散热物理模块、传感器模块、算法模块和实时虚拟显示模块四个模块组成。散热物理模块为真实散热器物理实体；传感器模块在散热物理模块的热源部分和散热器部分安装热电阻用于采集实时温度；算法模块建立散热器工作信息的训练集，并搭建神经网络，将训练集和神经网络记录在数据库中；通过实时显示模块对散热器散热特性进行实时显示。本发明能够实时分析、监测和预测散热器在长时间不同负荷下工作时散热特性；本发明可在没有物理实体的情况下预测散热器的散热特性，为散热器的优化设计提供直观、可靠的信息。
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公开(公告)号：CN114626165A
公开(公告)日：2022-06-14
申请号：CN202210322885.1
申请日：2022-03-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及数字孪生技术领域，尤其是一种臂架起重机数字孪生体的构建方法。该臂架起重机数字孪生体的构建方法包括如下步骤：(1)在物理空间模块的臂架起重机中布置若干传感器，对臂架起重机的动作、状态进行数据采集；(2)通过通信模块的通讯手段将物理空间模块采集的数据传输到算法模块；(3)在算法模块中完成起臂架重机数据的虚实融合，以实时传感器数据作为输入，实现对起重机几何形态和结构力学性能的在线计算；(4)将算法模块计算得到的数据与物理空间模块的传感器采集的数据分别以三维模型和信息量化的形式在客户端可视化，辅助用户合理决策。本发明可实现对整机几何形态的实时监测和结构力学性能的动态预测，保障起重机安全运行。
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公开(公告)号：CN118734660B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411230426.6
申请日：2024-09-04
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 面向载荷识别的应变片最优布局方法，属于机械结构载荷识别中应变片最优布局技术领域。首先，建立机械结构的几何有限元模型，获得其单元、节点信息及在多种载荷分别独立作用下的应变响应数据。其次，通过单元和节点信息创建模型表面的局部坐标系，通过应变响应数据获得其余各方向上的切应变；根据各方向上的切应变及对应载荷大小求得对应的应变‑载荷系数，运用代理模型建立应变片布局与应变‑载荷系数之间连续映射关系。最后，选择安装范围作为位置约束，约束应变片之间的最小距离，以载荷识别误差最小为目标函数，对应变片布局进行优化。本发明可对大型或复杂机械结构进行分析，获得应变片安装候选区域中的全局最优布局，识别机械结构上的载荷。
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公开(公告)号：CN113901379B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111135158.6
申请日：2021-09-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于信号处理技术领域，涉及一种边缘端的实时数据动态在线快速处理方法。本发明采用在线动态去噪方法去除速度中包含的噪音量，确保去噪结果有的效性和准确性；针对在线积分后的位移，采用高效的数据去噪方法进行动态在线去噪，进一步减少位移值中漂移对最终积分结果的有效性；在确保积分方法准确性的条件下，将积分算法嵌入边缘设备端，在近数据源实现数据快速计算分析，实现边缘端的在线信号动态快速积分，为数据的高效处理和计算提供有效参考。
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公开(公告)号：CN113868911B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202111134347.1
申请日：2021-09-27
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/23 , G06T17/20 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于数字孪生领域，涉及一种基于结构应力法的焊缝疲劳数字孪生框架生成方法，该框架分为离线阶段和在线阶段，其中离线阶段包括有限元模型建立、等效结构应力计算和人工智能算法训练；在线阶段包括传感器数据读取、人工智能算法预测、雨流计数法统计和累积损伤计算剩余寿命。该框架结合了有限元法、结构应力法、人工智能算法、上包络线方法、雨流计数法以及Miner线性累积损伤五种方法。本发明通过对焊缝力学性能和疲劳损伤的实时预测，实现对焊缝危险部位的可视反馈和提前预警。
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