申请/专利权人：盛年科技有限公司

申请日：2023-06-28

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN116628821B

主分类号：G06F30/13

分类号：G06F30/13;G06T17/00;G06F16/215

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2023.09.26#著录事项变更;2023.09.08#实质审查的生效;2023.08.22#公开

摘要：本发明公开了基于数据库的宽频隔振支座逆向设计方法，涉及宽频隔振支座技术领域，为了解决支座参数存有异常以及逆向重构不完善的问题。本发明根据数值序列将数值序列进行标准检测，保证了对宽频隔振支座样品参数获取的重点和效率，通过对第一子序列和第二子序列的参数数值是否大于标准数值的判断，提高异常数据获取的准确性，根据构建的宽频隔振支座模型可以更好的判断宽频隔振支座实物是否存参数不符合标准的情况，根据验证结果将训练目标模型进行清洗，可以最大程度的优化宽频隔振支座实物的参数，通过非接触式扫描中的光学法对宽频隔振支座实物进行测量，可以使宽频隔振支座实物数据采样率大大提高。

主权项：1.基于数据库的宽频隔振支座逆向设计方法，其特征在于，包括：S1：支座样品参数获取：将宽频隔振支座的样品参数进行采集，其中，样品参数包括形状寸法参数、连接板参数和性能参数；S2：样品参数检测：根据宽频隔振支座样品的型号，将标准型号参数进行获取，其中，标准型号参数获取的方式通过工作人员将参数进行录入，并将标准型号参数与宽频隔振支座样品的参数进行对比检测，若检测出异常参数时，将异常数据自动提交至警报系统；S3：样品逆向建模：将检测合格的宽频隔振支座样品参数数据进行数据处理，数据处理完成后将样品实物通过扫描仪进行三维扫描，扫描完成后进行模型构建，并将构建完成的模型的参数进行获取，模型参数获取后进行独立存储；S4：逆向建模模型判定：根据获取的模型参数，将模型参数与标准模型参数进行参数判定，并将判定结果进行分析，根据分析的判定结果将不符合标准模型参数的模型参数进行模型重新构建，并将重新构建后的模型标注为目标模型数据；S5：逆向目标模型处理：将目标模型数据通过神经网络模型进行训练，其中，将神经网络模型训练后的训练数据进行验证和清洗，验证和清洗后得出标准模型数据；S6：逆向标准模型生成：根据标准模型数据，将数据进行数据节点分析，其中，将标准模型数据划分成若干个节点数据，将节点数据与数据库中的标准节点数据进行数据对应，将对应完成的节点数据中的数据参数进行获取，数据参数获取后生成文档，文档可在显示终端进行查看；基于数据库的宽频隔振支座逆向设计方法，还包括：提取所述文档的生成时间和文档的数据量，根据所述文档的生成时间将所述文档进行排列，生成文档数据集；实时监测所述文档数据集的数据量，当所述文档数据集的数据量达到或超过预设的数据量阈值时，将所述文档数据集发送至云端进行云存储；其中，数据阈值通过如下公式获取： 其中，Cy表示数据量阈值；Cx表示当前本地端最大存储空间；C1max表示当前本地端针对所述文档数据集预设的最大预留存储空间；C2max表示当前本地端与云端之间所有信道对应的最大信道传输容量对应的数据量；A表示预设的调整系数，A的取值范围为0.21-0.28；当所述文档数据集发送至云端进行云存储后，根据所述文档数据集的实际数据量，判断文档是否需要在本地端进行数据删除；当所述文档数据集发送至云端进行云存储后，根据所述文档数据集的实际数据量，判断文档是否需要在本地端进行数据删除，包括：当所述文档数据集发送至云端进行云存储后，提取当前所述文档数据集的实际数据量；提取所述本地端的空间占用量；提取所述文档数据集中每个文档的数据占比例；根据所述本地端的空间占用量、所述文档数据集中每个文档的数据占比例和当前所述文档数据集的实际数据量，确定当前所述文档数据集的存储评价值；其中，所述当前所述文档数据集的存储评价值通过如下公式获取： 其中，Cp表示当前所述文档数据集的存储评价值；Cz2表示当前所述文档数据集的实际数据量；Cz1表示所述本地端的空间占用量；Pi表示文档数据集中第i个文档的数据占比例；P1i表示当第i个文档进行数据传输中，利用通信容量最大的信道进行数据传输时对应的信道容量占比例；当所述存储评价值高于预设的存储评价值时，删除则在所述文档数据集传输至云端进行存储后，将在本地端对所述文档数据集进行删除。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 盛年科技有限公司 基于数据库的宽频隔振支座逆向设计方法

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