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公开(公告)号：CN112132955A
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010902457.7
申请日：2020-09-01
Applicant: 大连理工大学 , 大连医科大学附属第一医院
Abstract: 一种人体骨骼的数字孪生体构建方法，针对真实人体骨骼利用VR动作捕捉和传感器技术采集人体重要位置处数据，通过人工智能进行数据分类、筛选、约简与计算得到关键数据。通过人体反向动力学与生物力学算法对关键数据求解得到目标骨骼的空间方位信息与力学信息，将部分传感器数据与计算结果融合后对目标骨骼进行仿真模拟，得到目标骨骼的生物力学性能并利用多种预测算法对未知姿态下骨骼的生物力学性能进行预测；最后将性能数据建模渲染得到真实骨骼的高保真数字孪生体，实现对骨骼生物力学性能的忠实孪生映射。本发明在多种人体动作姿态下，利用穿戴式VR设备和少量传感器即可实时计算出目标骨骼的生物力学性能，能够实现对目标骨骼实时的健康检测。
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公开(公告)号：CN112132955B
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202010902457.7
申请日：2020-09-01
Applicant: 大连理工大学 , 大连医科大学附属第一医院
Abstract: 一种人体骨骼的数字孪生体构建方法，针对真实人体骨骼利用VR动作捕捉和传感器技术采集人体重要位置处数据，通过人工智能进行数据分类、筛选、约简与计算得到关键数据。通过人体反向动力学与生物力学算法对关键数据求解得到目标骨骼的空间方位信息与力学信息，将部分传感器数据与计算结果融合后对目标骨骼进行仿真模拟，得到目标骨骼的生物力学性能并利用多种预测算法对未知姿态下骨骼的生物力学性能进行预测；最后将性能数据建模渲染得到真实骨骼的高保真数字孪生体，实现对骨骼生物力学性能的忠实孪生映射。本发明在多种人体动作姿态下，利用穿戴式VR设备和少量传感器即可实时计算出目标骨骼的生物力学性能，能够实现对目标骨骼实时的健康检测。
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公开(公告)号：CN117131737A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202311094310.X
申请日：2023-08-29
Applicant: 大连理工大学 , 大连医科大学附属第一医院
IPC: G06F30/23 , G16H40/63 , G16H50/50 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于数字孪生技术领域，提供一种基于数字孪生的骨科植入手术智能监测与辅助系统，针对骨科植入手术，通过利用位于手术器械上的传感设备，实时感知手术过程中手术器械的相关信息，通过数据关联系统，得到术中骨骼的关键数据。通过算法计算出骨骼内部力学数据，将传感器数据与算法得出的数据融合，将该融合数据通过仿真预测系统实时计算获得骨骼复杂的生物力学性能，并通过预测算法实现对手术过程中骨骼生物力学性能的预测，最后将该预测通过数字孪生显示系统进行实时显示。本发明以数字孪生体的形式对手术骨骼进行映射，实现了对骨科植入手术的实时监测，实时反映并预测手术骨骼内部状态，保障手术的顺利进行。
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公开(公告)号：CN116048028B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202310162833.7
申请日：2023-02-24
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明提供一种基于强化学习的工艺参数优化方法，属于工业设计技术领域。为了降低生产过程中的产品缺陷，通常需要调整工艺参数，该方法通过强化学习训练出一个对工艺参数的优化策略。步骤：1)通过不确定性量化，计算置信区间，将训练样本划分为高不确定性数据与低不确定性数据；2)使用低不确定性数据作为训练集，用神经网络拟合缺陷水平‑工艺参数的函数；3)训练强化学习模型；4)根据训练好的强化学习模型生成策略。本发明利用基于强化学习的机器学习方法训练出一个调优策略，能够解决在生产中对工艺参数的调控过程中人工调参的不可靠性，直接推荐出合适的工艺参数，避免多次调参带来的较高的试错成本。
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公开(公告)号：CN114742172B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202210437826.9
申请日：2022-04-25
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F18/20 , G06Q30/018 , G06Q10/063 , G06Q50/04 , G06N7/01
Abstract: 一种基于贝叶斯网络的钢铁缺陷溯源方法，属于工业设计技术领域，该方法以贝叶斯网络为基模型，对钢铁缺陷进行较为准确的溯源，主要步骤：1)对数据集中各样本参数进行异常检测，获得特征或参数的异常标签；2)给定贝叶斯网络初始权重矩阵；3)根据样本异常情况对权重矩阵进行调整；4)根据调整后的权重矩阵得到贝叶斯网络结构，从而确定各参数在钢铁产品缺陷产生过程中的重要性。针对钢铁生产过程中缺陷多、钢铁生产实测数据特征复杂、钢铁缺陷成因难以分析等困难，本发明能充分挖掘数据特征间的联系，在不依赖先验知识的情况下，可以便捷地得到样本缺陷与参数异常的对应关系，整体算法流程通俗易懂，具有较强的解释性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119511702A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411529073.X
申请日：2024-10-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: G05B13/04 , G06F30/20 , G06F17/10 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/04 , G06F119/06 , G06F119/14 , G06F119/08 , G06F119/02
Abstract: 一种基于全过程非对称多段S型曲线的矿用电铲轨迹规划方法，属于轨迹规划技术领域。第一，获取并处理物料面点云数据。第二，建立矿用电铲电机基于全过程非对称多段S型曲线速度控制算法的数学模型。第三，构建矿用电铲的铲斗齿尖的轨迹方程。第四，给定约束边界。第五，构造基于全过程非对称多段S型曲线速度控制算法的目标函数和约束函数的数学模型。第六，输入优化初值，优化。第七，输出最优挖掘轨迹，结束优化。本发明能够在传统七段S型曲线速度控制算法的基础上，优化和调整矿用电铲的电机的最大速度及其电机的各段运行时间，实现矿用电铲的挖掘轨迹的在线规划与能耗优化；能够有效捕捉挖掘过程中复杂的运动特性，确保在各种工况下的高效作业。
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公开(公告)号：CN114722568B
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202210215275.1
申请日：2022-03-07
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/22 , G06T17/10 , E02F9/22 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 一种基于动力系统功率匹配与液压系统流量匹配的液压挖掘机的节能方法，属于工程机械挖掘机控制技术领域。本方法以液压泵排量为控制对象，在不同负载需求时，选择不同的控制策略。在轻载与中载的负载要求时，选择高效作业为目标，按照发动机工作点，控制液压泵排量，提高作业效率。在重载的作业要求时，选择经济作业为目标，按照负载流量的需求，反向控制液压泵排量，选择合理工作点，降低作业的燃油消耗。本为挖掘机节能作业提供了新的策略选择方式，可以按照实际作业要求，选取最符合工程实际的节能方法。
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公开(公告)号：CN118114519A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410220629.0
申请日：2024-02-28
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F17/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于组件级共旋坐标法的柔性多体系统快速动力学分析方法，属于柔性多体动力学建模领域。所述分析方法步骤为：1)对多体系统进行有限元网格划分，得到由多个柔性构件组成的柔性多体系统；2)对柔性单元采用组件级共旋坐标法进行描述，得到各个柔性构件的内力；3)基于步骤2得到的柔性构件内力，对柔性多体系统采用Lagrange法进行建模得到柔性多体系统的指标‑3(Index‑3)微分‑代数方程组；4)对柔性多体系统的代数微分方程采用基于Newmark算法结合舒尔补策略的快速计算方法进行求解，得到柔性多体系统的动力学分析结果。本发明提出的组件级共旋坐标法将柔性构件视为一个组件，柔性构件内的所有柔性单元共享一个正交旋转矩阵，在面对大自由度有限元离散模型时依然能高效的进行隐式求解；同时，基于该组件级共旋坐标法的特性，针对性的提出一种快速数值求解算法。在二者的共同作用下，能够显著提高计算效率，缩短计算时间。
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公开(公告)号：CN117872752A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410016797.8
申请日：2024-01-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于径向基函数构建隐式曲面的矿用电铲挖掘轨迹规划方法，属于轨迹规划技术领域。首先，对激光雷达扫描返回的点云数据采用径向基函数构造待挖掘物料表面的隐式拟合曲面，采用五次多项式对挖掘轨迹进行规划预测，将挖掘轨迹规划问题转换为五次多项式系数寻优问题；其次，使用拉格朗日方程构建矿用电铲的动力学模型，通过构造的隐式拟合曲面和规划的挖掘轨迹使用积分计算理论挖掘体积，使用经验公式计算挖掘过程中的挖掘阻力；最后，以单位体积的挖掘功耗作为优化目标，确定约束条件，建立多目标寻优模型，获得优化后的挖掘轨迹曲线。本发明能够大幅提高矿用电铲的挖掘效率和矿场产量，合理分配矿用电铲的挖掘功率，提高燃料利用率，延长矿用电铲的使用寿命。
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公开(公告)号：CN116776720A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310583485.0
申请日：2023-05-23
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/126 , G06F17/11 , G06F111/06 , G06F119/14 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种基于进化算法的智能电铲多目标最优挖掘轨迹规划方法，采用PTP方法并使用高次多项式对挖掘轨迹进行插值，将轨迹寻优问题转化为多项式系数寻优问题，使用拉格朗日方程对简化后的电铲工作装置建立动力学模型，使用散列积分的方式对挖掘过程中的挖掘体积进行计算，使用经验公式计算挖掘阻力，以挖掘时间及单位体积物料的挖掘能耗作为优化目标，以电机性能与挖掘过程中几何条件等作为约束，以轨迹参数、挖掘时间、挖掘终止位置等作为设计变量，建立多目标优化模型，根据优化模型采用进化算法及决策方法进行优化处理，获取到满足设计需求的最优挖掘轨迹，实现挖掘能耗与挖掘时间综合最优，优化后挖掘轨迹满足实时节能的挖掘要求。
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