集成雪融与敏度自适应感知的激光装备加工影响因素分析方法

    公开(公告)号:CN119658170A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202510144167.3

    申请日:2025-02-08

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种集成雪融与敏度自适应感知的激光装备加工影响因素分析方法,包括如下步骤:激光切割设备加工过程热力场分析;激光多源加工参数与质量等级在线监测;集成雪融与敏度自适应感知的理论模型建立;集成雪融与敏度自适应感知的模型参数高效动态调理;激光工艺参数对加工质量影响的量化分析。本发明能够更加精确地预测和优化激光切割过程中的关键参数对加工质量的影响,通过敏感性分析,模型可以识别出最具影响力的工艺参数,并利用雪消融优化算法调整工艺参数组合,从而实现加工质量的优化。

    一种基于反向间歇谱跃变修正的结构损伤识别方法

    公开(公告)号:CN118758729A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202410704418.4

    申请日:2024-05-31

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于反向间歇谱跃变修正的结构损伤识别方法,包括如下步骤:结构非连续间歇载荷谱的获取;多组非连续载荷谱转接修正系数的确定;反向间歇谱跃变修正值的确定;基于跃变修正的结构损伤识别。本发明能够实现装备结构损伤状况的实时检测,并从考虑载荷谱实时非连续性的角度出发进行损伤识别,从而考虑了实时载荷非阶段性跃变对结构应力集中部位的动态影响,避免了传统方法连续评估的局限性,有效提高了大型装备结构实时损伤状态检测的精度。

    基于自适应脉尔冲神经网络结构裂纹机理的表征方法

    公开(公告)号:CN117952172A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202410122375.9

    申请日:2024-01-29

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应脉尔冲神经网络结构裂纹机理的表征方法,包括如下步骤:提出结构裂纹机理的表征参数;表征参数的相关子集分析与确定;自适应脉尔冲神经网络的建立;自适应脉尔冲神经网络的权重评估;基于自适应脉尔冲神经网络结构裂纹机理的表征方法求解。本发明求解精度高,对于实现机械系统结构的安全稳定具有重要的现实意义。

    基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法

    公开(公告)号:CN119227538A

    公开(公告)日:2024-12-31

    申请号:CN202411352137.3

    申请日:2024-09-26

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于物理引导混沌高斯模型的机械系统剩余寿命预测方法,包括如下步骤:机械系统各项疲劳特性的提取与表征;疲劳特性的归一优化处理与确定;物理引导混沌高斯模型的建立;物理引导混沌高斯模型的优化;基于物理引导混沌高斯模型的机械系统寿命预测。本发明可以充分表征机械系统的剩余寿命,通过疲劳特性提取,构建物理引导混沌高斯模型实现对复杂非线性系统预测;可以有效捕捉复杂系统中的非线性演变,精准、高效地估算机械系统的剩余寿命,具有重要的现实研究意义。

    一种基于缺陷表征综合干扰系数的多维映射特征分析方法

    公开(公告)号:CN118132971A

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202410391453.5

    申请日:2024-04-01

    Applicant: 扬州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于缺陷表征综合干扰系数的多维映射特征分析方法,所述的方法包括如下步骤:确定需要分析的相关缺陷表征;基于缺陷表征的特征因子确定与计算;多维映射特征分析方法的建立;多维映射特征分析方法的共同因子识别输出;多维映射特征分析方法的效果评估与验证。本发明可以准确分析干扰系数大的缺陷表征,提高参数决策分析中参数权重确定的准确性和客观性,从而提高决策的可靠性,大大提高机械系统的可靠性和安全性,对于实现机械系统结构的安全稳定具有重要的现实意义。

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