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恭喜西北工业大学宁波研究院卢乾波获国家专利权

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龙图腾网恭喜西北工业大学宁波研究院申请的专利一种重力敏感单元的弹簧结构设计方法和系统获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN118821356B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-25发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411299091.3,技术领域涉及:G06F30/17;该发明授权一种重力敏感单元的弹簧结构设计方法和系统是由卢乾波;王振山;孙佳欣;吴霜;周旭瑒;朱启轩;孙金帅;李楙沄设计研发完成,并于2024-09-18向国家知识产权局提交的专利申请。

一种重力敏感单元的弹簧结构设计方法和系统在说明书摘要公布了:本发明涉及一种重力敏感单元的弹簧结构设计方法和系统,其中系统基于方法,而方法则创造性地使用最优化模型与自适应精英学习粒子群算法的结合对该设计进行优化,经过多次模拟计算,以该结构的灵敏度和线性拟合度为评价指标来确定最优化的自由几何反弹簧重力敏感单元的参数设计,从而提升该结构的性能,解决现有设计方法获到的重力敏感单元性能不足的技术问题,实现在几何布局上对其进行优化,以此来提升其测量精度。

本发明授权一种重力敏感单元的弹簧结构设计方法和系统在权利要求书中公布了:1.一种重力敏感单元的弹簧结构设计方法,所述重力敏感单元包含敏感质量块(105)和通过两根连接杆(101)与所述敏感质量块(105)连接的四根弹簧(102);其特征在于:包括如下步骤:步骤一、将四根所述弹簧(102)的形状均设定为自由曲线所现形状;步骤二、以所述自由曲线的至少5个控制点的坐标和所述弹簧(102)的结构参数为决策参数,所述结构参数包括所述弹簧(102)的宽度和结构压缩量;步骤三、基于所述弹簧(102)的构型需求确定所述决策参数的取值空间,并在所述取值空间内均匀选取多个参数向量;步骤四、分别以各所述参数向量为基础构建相应的仿真参数以通过多物理场仿真模块对所述重力敏感单元进行结构仿真,获得各所述参数向量对应的仿真模型;步骤五、通过有限元分析方法分别对各所述参数向量对应的仿真模型进行模型计算,以获得所述决策参数与线性回归系数和位移差绝对值的对应关系;所述线性回归系数为所述敏感质量块(105)的敏感轴向位移量与重力加速度g的线性回归系数,重力加速度g的变化包含;所述位移差绝对值为重力加速度g值为974Gal时所述敏感质量块(105)在沿敏感轴方向上的位移量与重力加速度g值为984Gal时所述敏感质量块(105)在沿敏感轴方向上的位移量的差取绝对值;步骤六、基于所述取值空间构建搜索空间,将所述线性回归系数与所述位移差绝对值的线性组合作为适应度,以所述适应度为决策函数,获得最优化模型;步骤七、基于所述步骤五所获的对应关系,采用自适应精英学习粒子群算法求解所述最优化模型,获得最优解;步骤八、以所述最优解所决定的所述自由曲线所现形状作为所述弹簧(102)的形状,完成设计;所述步骤五包括如下步骤:步骤5.1、根据所述重力敏感单元的结构特性分别对各所述参数向量对应的仿真模型进行网格划分,获得各自对应的网格化模型;步骤5.2、分别对各所述参数向量各自对应的网格化模型进行平衡方程构建,获得各自对应的以所述敏感质量块(105)的敏感轴向位移量为未知量的平衡方程;步骤5.3、按初始步长为10Gal,将重力加速度g从0Gal增至970Gal,然后以0.1Gal的步长将所述重力加速度g从974Gal增至984Gal的规律对所述重力加速度g进行赋值,以求解器分别对各所述参数向量对应的平衡方程进行求解,获得各所述参数向量各自对应的所述敏感质量块(105)的敏感轴向位移量与所述重力加速度g的线性回归关系;步骤5.4、分别根据所述步骤5.3所获各所述参数向量各自对应的线性回归关系算出各所述线性回归关系的所述线性回归系数,获取各所述参数向量各自对应的所述线性回归系数;步骤5.5、通过数值逼近方法基于所有所述参数向量和各所述参数向量各自对应的所述线性回归系数获得所述决策参数与所述线性回归系数的对应关系;步骤5.6、分别基于所述步骤5.3所获各所述参数向量各自对应的线性回归关系获取各所述参数向量各自对应所述位移差绝对值;所述位移差绝对值为所述重力加速度g值为974Gal时所述敏感质量块(105)在沿敏感轴方向上的位移量与所述重力加速度g值为984Gal时所述敏感质量块(105)在沿敏感轴方向上的位移量的差取绝对值;步骤5.7、通过数值逼近方法基于所有所述参数向量和各所述参数向量各自对应所述位移差绝对值获得所述决策参数与所述位移差绝对值的对应关系。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人西北工业大学宁波研究院,其通讯地址为:315100 浙江省宁波市高新区清逸路218弄;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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