“互联网+”定制装备设计方案碳足迹关联演化技术研究

结题报告
项目介绍
AI项目解读

基本信息

  • 批准号:
    51905476
  • 项目类别:
    青年科学基金项目
  • 资助金额:
    23.0万
  • 负责人:
  • 依托单位:
  • 学科分类:
    E0506.机械设计学
  • 结题年份:
    2022
  • 批准年份:
    2019
  • 项目状态:
    已结题
  • 起止时间:
    2020-01-01 至2022-12-31

项目摘要

Aiming at the problems of the carbon footprint fuzziness and the low carbon weak correlation in the design stage of customized equipment, the key technologies of carbon footprint correlation evolution of the "Internet +" customized equipment design scheme are going to be studied. The carbon footprint variable dimension correlation model of customized equipment design scheme is established. The multi-granularity fusion evolution technology of customized equipment function and low-carbon performance is proposed. The functional modules are divided into multi-granularity layers driven by low-carbon design requirements, so that the balanced fusion of customized equipment function and low-carbon performance is realized. The technology of carbon footprint retrospective growth evolution of customized equipment design scheme is proposed. The carbon footprint retrospect of customized equipment low carbon design scheme is realized by mining multi-domain low carbon design rules. The technology of low-carbon migration assessment evolution of customized equipment design scheme is proposed. Through virtual access of low-carbon design resources, the low-carbon fidelity assessment of customized equipment design scheme is realized. At the end, the "Internet +" customized equipment design carbon footprint correlation evolution prototype system will be developed based on the technologies mentioned above, and the prototype system will be applied to the low-carbon scheme design of precision injection molding equipment to verify the feasibility of those technologies.
针对定制装备方案设计阶段碳足迹模糊、低碳关联性弱的问题,开展“互联网+”定制装备设计方案碳足迹关联演化关键技术研究。建立定制装备设计方案碳足迹变维关联模型。提出定制装备功能与低碳性能多粒度融合演化技术,在低碳设计需求驱动下对功能模块进行多粒度分层划分,实现定制装备功能与低碳性能的均衡融合。提出定制装备设计方案碳足迹回溯生长演化技术,通过挖掘多域低碳设计规则,实现定制装备低碳设计方案碳足迹回溯。提出定制装备设计方案低碳性迁移评估演化技术,通过低碳设计资源的虚拟接入,实现定制装备设计方案低碳性保真评估。开发“互联网+”定制装备方案设计碳足迹关联演化原型系统,并在精密注塑装备的低碳方案设计中进行应用验证。

结项摘要

在定制装备设计阶段考虑低碳性是实现定制装备绿色设计和绿色制造的有效途径。现有定制装备低碳设计方法存在定制装备设计方案与碳足迹难以有效关联、定制装备功能与低碳性能难以平衡、定制装备低碳设计方案碳足迹难以回溯等问题。为此,本项目开展了“互联网+”定制装备设计方案碳足迹关联演化技术研究,并取得了一系列重要进展:(1)构建了定制装备设计方案多域区间碳足迹变维关联模型。通过对定制装备多域区间碳足迹进行定量表达,将定制装备设计参数进行层次分类,根据不同类型参数的特点进行参数关联与区间化处理,构建基于碳排放计算关联图的定制装备设计方案碳足迹变维关联模型。(2)提出并实现了定制装备功能与低碳性能多粒度融合演化技术。利用区间数的可信度值判断种群的占优关系,结合ϵ-SPEA2算法对智能融合低碳设计方案进行求解,在方案设计阶段实现了定制装备功能性与低碳性的智能融合。(3)提出并实现了定制装备设计方案碳足迹回溯生长演化技术。挖掘碳足迹关联的多域低碳设计规则,将定制装备结构的主要性能指标以及定制装备结构总体碳排放量作为强化学习的回报函数进行模型训练,以获得满足精度要求的碳足迹回溯生长方案。(4)提出并实现了定制装备设计方案低碳性迁移评估演化技术。研究“互联网+”云模式下定制装备设计方案低碳性评估方法,获取用户层、设计层、专家层的定制装备设计方案低碳性评估结果,对具有不同低碳特征分布的低碳设计方案进行演化评估预测。(5)研发了具有自主知识产权的“互联网+”定制装备设计方案碳足迹关联演化系统,并在面向低碳的精密注塑装备、定制导管弯曲成形装备、高速电梯等机电装备方案设计中进行应用验证。本项目在执行期内发表国际高水平SCI期刊论文共15篇,国际会议论文2篇,授权美国发明专利2项、中国发明专利2项,获软著3项。为进一步实现定制装备低碳设计提供了技术支撑。

项目成果

期刊论文数量(15)
专著数量(0)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(2)
专利数量(4)
Multi-objective optimization of process parameters in plastic injection molding using a differential sensitivity fusion method
使用微分灵敏度融合方法对塑料注射成型工艺参数进行多目标优化
  • DOI:
    10.1007/s00170-021-06762-8
  • 发表时间:
    2021-03-16
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED MANUFACTURING TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Zhou, Huifang;Zhang, Shuyou;Wang, Zili
  • 通讯作者:
    Wang, Zili
A hierarchical prediction method based on hybrid-kernel GWO-SVM for metal tube bending wrinkling detection
基于混合核GWO-SVM的金属管弯曲起皱检测分层预测方法
  • DOI:
    10.1007/s00170-022-09691-2
  • 发表时间:
    2022-01
  • 期刊:
    International Journal of Advanced Manufacturing Technology
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Shuyou Zhang;Yujun Yuan;Zili Wang;Yaochen Lin;Lanfang Jiang;Mengyu Fu
  • 通讯作者:
    Mengyu Fu
Toward axial accuracy prediction and optimization of metal tube bending forming: A novel GRU-integrated Pb-NSGA-III optimization framework
金属管弯曲成形的轴向精度预测和优化:一种新型的 GRU 集成 Pb-NSGA-III 优化框架
  • DOI:
    10.1016/j.engappai.2022.105193
  • 发表时间:
    2022-09
  • 期刊:
    Engineering Applications of Artificial Intelligence
  • 影响因子:
    8
  • 作者:
    Chang Sun;Zili Wang;Shuyou Zhang;Xiaojian Liu;Le Wang;Jianrong Tan
  • 通讯作者:
    Jianrong Tan
Spatial variable curvature metallic tube bending springback numerical approximation prediction and compensation method considering cross-section distortion defect
考虑截面畸变缺陷的空间变曲率金属管弯曲回弹数值逼近预测与补偿方法
  • DOI:
    10.1007/s00170-021-08051-w
  • 发表时间:
    2021-09
  • 期刊:
    INTERNATIONAL JOURNAL OF ADVANCED MANUFACTURING TECHNOLOGY
  • 影响因子:
    3.4
  • 作者:
    Wang Zili;Lin Yaochen;Qiu Lemiao;Zhang Shuyou;Fang Dingyu;He Ci;Wang Le
  • 通讯作者:
    Wang Le
High-speed elevator car horizontal vibration fluid–solid interaction modeling method
高速电梯轿厢水平振动流固耦合建模方法
  • DOI:
    10.1177/10775463211023361
  • 发表时间:
    2021-06
  • 期刊:
    Journal of Vibration and Control
  • 影响因子:
    2.8
  • 作者:
    Lemiao Qiu;Guannan Su;Zili Wang;Shuyou Zhang;Lichun Zhang;Heng Li
  • 通讯作者:
    Heng Li

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  • 通讯作者:
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  • 通讯作者:
    2.The General Hospital of Ningxia Medical Universi

其他文献

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课题项目:调控A型流感病毒诱导IFN-β表达的机制研究

AI项目摘要:

本研究聚焦于TRIM2蛋白在A型流感病毒诱导的IFN-β表达中的调控机制。A型流感病毒是全球性健康问题,其感染可导致严重的呼吸道疾病。IFN-β作为关键的抗病毒因子,其表达水平对抗病毒防御至关重要。然而,TRIM2如何调控IFN-β的表达尚未明确。本研究假设TRIM2通过与病毒RNA或宿主因子相互作用,影响IFN-β的产生。我们将采用分子生物学、细胞生物学和免疫学方法,探索TRIM2与A型流感病毒诱导IFN-β表达的关系。预期结果将揭示TRIM2在抗病毒免疫反应中的作用,为开发新的抗病毒策略提供理论基础。该研究对理解宿主抗病毒机制具有重要科学意义,并可能对临床治疗流感病毒感染提供新的视角。

AI项目思路:

科学问题:TRIM2如何调控A型流感病毒诱导的IFN-β表达?
前期研究:已有研究表明TRIM2参与抗病毒反应,但其具体机制尚不明确。
研究创新点:本研究将深入探讨TRIM2在IFN-β表达中的直接作用机制。
技术路线:包括病毒学、分子生物学、细胞培养和免疫检测技术。
关键技术:TRIM2与病毒RNA的相互作用分析,IFN-β启动子活性检测。
实验模型:使用A型流感病毒感染的细胞模型进行研究。

AI技术路线图

        graph TD
          A[研究起始] --> B[文献回顾与假设提出]
          B --> C[实验设计与方法学准备]
          C --> D[A型流感病毒感染模型建立]
          D --> E[TRIM2与病毒RNA相互作用分析]
          E --> F[TRIM2对IFN-β启动子活性的影响]
          F --> G[IFN-β表达水平测定]
          G --> H[TRIM2功能丧失与获得研究]
          H --> I[数据收集与分析]
          I --> J[结果解释与科学验证]
          J --> K[研究结论与未来方向]
          K --> L[研究结束]
      
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