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公开(公告)号：CN118862699A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411341043.6
申请日：2024-09-25
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络自学习的SPR2失效卡片拓展方法，包括以下操作方法：试制FDS或SPR接头；建立数据库，根据后续机器学习的输入与输出设置，进行针对性的数据库建立；建立人工神经网络通路；改善后的机器学习架构搭建，先判断待预测数据集的失效形式，并输出，随后采用相对应的失效数据子集进行后续的预测与运算；读取数据并输出SPR2参数通过针对拉剪工况，调整参数值；自动调节个别参数；整体模式使用方法，直接输入待测的FDS的材料新组合，最后可以直接输出失效形式、预测的力位移曲线，以及新的材料卡片参数值，该发明涉及热熔自攻丝连接技术仿真领域，是一种基于神经网络自学习的高效高质适用于热熔自攻丝与自冲铆的SPR2失效卡片拓展方法。
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公开(公告)号：CN118332702B
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202410757718.9
申请日：2024-06-13
Applicant: 湖南大学苏州研究院 , 安徽江淮汽车集团股份有限公司 , 湖南大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14 , G06F119/18
Abstract: 本发明公开了一种一体式压铸件结构精准设计方法及设计系统，其包括（1）压铸件结构设计模块进行整体的结构设计；（2）建立一体力学性能影响因子数据库模块，获取影响压铸件力学性能分布的最大影响因子T或者P或者V；（3）通过耦合决策模块获取不同#imgabs0#下的最大影响因子下的衰减因子#imgabs1#或者#imgabs2#或者#imgabs3#；（4）通过结构精准设计模块优化设计步骤（1）中的一体式压铸件结构。该一体式压铸件结构精准设计方法及设计系统用于对一体式压铸件部件进行精准优化设计，在保证压铸件力学性能的情况下实现压铸件产品的轻量化、集成化，有利于提高设计效率和设计合理性，降低压铸件产品成本。
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公开(公告)号：CN118553347A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410629527.4
申请日：2024-05-21
Applicant: 安徽江淮汽车集团股份有限公司 , 湖南大学苏州研究院 , 湖南大学
IPC: G16C60/00 , G06F30/27 , G06N3/048 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种异种材料连接力学性能预测与失效评价方法，包括(1)设计不同上板厚度、下板厚度、铆钉直径、胶接厚度的连接方案；(2)构建材料本构模型，基于Lsdyn建立异种材料连接仿真模型；(3)获取不同设计方案下的最佳切向负载函数指数值；(4)构建上板厚度、下板厚度、铆钉直径、胶接厚度与最大峰值力、最大峰值力对应的位移、断裂位移、最佳的切向负载函数指数值、失效模式之间的映射关系；(5)计算得出仿真的力位移曲线，结合径向基神经网络模型获得的失效模式，实现异种材料连接力学性能预测与失效评价。该异种材料连接力学性能预测与失效评价方法用于异种材料连接力学性能预测与失效评价，可以辅助轻量化产品结构设计。
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公开(公告)号：CN118094824A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410524247.7
申请日：2024-04-29
Applicant: 湖南大学苏州研究院 , 安徽江淮汽车集团股份有限公司 , 湖南大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种一体化铝合金压铸部件力学性能可视化分析方法与系统，其包括如下步骤：（1）将一体化铝合金压铸件进行扫描并逆向建模；（2）对一体化铝合金压铸件进行拉伸件的切割制作拉伸试样；（3）将每一个拉伸试样的代号与其在一体化铝合金压铸件中的具体位置一一对应并记录；（4）将拉伸试样进行力学拉伸试验；（5）向每一个拉伸试样的几何位置赋值；（6）相近的两个参考点之间的无数据的空白点采用反权重插值方法进行数值插值；（7）形成拉伸试样不同位置点的力学性能云图。该一体化铝合金压铸部件力学性能可视化分析方法与系统用于对一体化铝合金压铸部件进行力学性能分析，实现实际铝合金压铸部件产品的性能与设计仿真的一致性。
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公开(公告)号：CN117754061A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202311752538.3
申请日：2023-12-19
Applicant: 湖南大学苏州研究院
Abstract: 本发明公开了基于人工神经网络的热熔自攻丝连接优化方法和优化系统，包括：(1)通过无损检测得到热熔自攻丝连接接头截面的图片数据库；(2)对热熔自攻丝连接接头截面的图片进行视觉识别；(3)建立多组板间间隙、有效螺纹啮合长度参数的数据库，通过人工神经网络来构建热熔自攻丝连接工艺参数与接头质量的非线性映射关系预测模型；(4)通过监控模块得到热熔自攻丝与材料连接过程中不同阶段的工艺参数；(5)控制模块把正确的工艺参数发送给热熔自攻丝自动拧紧装置实时控制热熔自攻丝自动拧紧装置工作。本发明的基于人工神经网络的热熔自攻丝连接优化方法和优化系统可以实现热熔自攻丝连接工艺的优化，提高热熔自攻丝连接接头成型的质量。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118862699B
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411341043.6
申请日：2024-09-25
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络自学习的SPR2失效卡片拓展方法，包括以下操作方法：试制FDS或SPR接头；建立数据库，根据后续机器学习的输入与输出设置，进行针对性的数据库建立；建立人工神经网络通路；改善后的机器学习架构搭建，先判断待预测数据集的失效形式，并输出，随后采用相对应的失效数据子集进行后续的预测与运算；读取数据并输出SPR2参数通过针对拉剪工况，调整参数值；自动调节个别参数；整体模式使用方法，直接输入待测的FDS的材料新组合，最后可以直接输出失效形式、预测的力位移曲线，以及新的材料卡片参数值，该发明涉及热熔自攻丝连接技术仿真领域，是一种基于神经网络自学习的高效高质适用于热熔自攻丝与自冲铆的SPR2失效卡片拓展方法。
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公开(公告)号：CN119249925A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411793247.3
申请日：2024-12-09
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F18/2113 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N3/0464 , G06N5/01 , G06N20/20 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的机械多接头力学性能预测方法，包括：进行SPR、FDS、焊点的多个接头的精细模型仿真，创建若干机械连接接头精细模型，实现数据构建；采集CAE精细模型或者实验料片的布局特征信息；对接头数据库基于随机森林方法进行特征选择；基于卷积神经网络构建强度特征模型，通过随机森林方法选择的特征信息数据作为训练集，对应的接头强度特征信息作为标签，对多接头的强度特征模型进行训练；集成多个卷积神经网络模型，综合获取预测的多接头强度特征信息，模型的评估与模型应用，该发明通过将历史数据和仿真结果作为训练数据，深度学习模型可以高效地预测接头数量与位置变化时的力学性能。
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公开(公告)号：CN118332702A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410757718.9
申请日：2024-06-13
Applicant: 湖南大学苏州研究院 , 安徽江淮汽车集团股份有限公司 , 湖南大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/20 , G06F119/14 , G06F119/18
Abstract: 本发明公开了一种一体式压铸件结构精准设计方法及设计系统，其包括（1）压铸件结构设计模块进行整体的结构设计；（2）建立一体力学性能影响因子数据库模块，获取影响压铸件力学性能分布的最大影响因子T或者P或者V；（3）通过耦合决策模块获取不同#imgabs0#下的最大影响因子下的衰减因子#imgabs1#或者#imgabs2#或者#imgabs3#；（4）通过结构精准设计模块优化设计步骤（1）中的一体式压铸件结构。该一体式压铸件结构精准设计方法及设计系统用于对一体式压铸件部件进行精准优化设计，在保证压铸件力学性能的情况下实现压铸件产品的轻量化、集成化，有利于提高设计效率和设计合理性，降低压铸件产品成本。
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公开(公告)号：CN117754061B
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202311752538.3
申请日：2023-12-19
Applicant: 湖南大学苏州研究院
Abstract: 本发明公开了基于人工神经网络的热熔自攻丝连接优化方法和优化系统，包括：(1)通过无损检测得到热熔自攻丝连接接头截面的图片数据库；(2)对热熔自攻丝连接接头截面的图片进行视觉识别；(3)建立多组板间间隙、有效螺纹啮合长度参数的数据库，通过人工神经网络来构建热熔自攻丝连接工艺参数与接头质量的非线性映射关系预测模型；(4)通过监控模块得到热熔自攻丝与材料连接过程中不同阶段的工艺参数；(5)控制模块把正确的工艺参数发送给热熔自攻丝自动拧紧装置实时控制热熔自攻丝自动拧紧装置工作。本发明的基于人工神经网络的热熔自攻丝连接优化方法和优化系统可以实现热熔自攻丝连接工艺的优化，提高热熔自攻丝连接接头成型的质量。
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公开(公告)号：CN119760872A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411822918.4
申请日：2024-12-12
IPC: G06F30/15
Abstract: 本发明公开了一种考虑成本与效率的钢铝混合连接接头智能布钉系统，包括确定输入目标，输入目标分为：模糊的使用场景、具体的强度ST、成本PT或偏好的连接形式；讨论单一连接方式，分为选型与先选型再优化；对于步骤S2给出的方案进行自优化：基于多接头力学性能预测模型建立数据库模块，引入强度因子Si，成本因子Pi，轻量化因子Li，密封及NVH因子Ni。得到目标强度，根据接头的数量多少、成本的高低、强度、轻量化以及密封与NVH性能的高低，进行布置方案优化，该发明在输入目标环节可实现柔性升级，即添加多项可量化的指标X，在后续的优化环节添加进入相应的指标因子Xi，从而可以符合更多工况需求的优选系统。
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