[發明專利]基于人工智能的制造零件設計

在審

• 申請號: 201910958833.1
• 申請日: 2019-10-10
• 公開（公告）號: CN111209634A
• 公開（公告）日: 2020-05-29
• 發明（設計）人: D·S·雷米內;K·瓦斯科;A·R·卡茨;C·S·波斯馬
• 申請（專利權）人: 波音公司
• 主分類號: G06F30/17
• 分類號: G06F30/17
• 代理公司: 北京三友知識產權代理有限公司 11127
• 代理人: 王小東;黃綸偉

基于人工智能的制造零件設計。公開了用于基于人工智能的制造零件設計的系統、方法以及設備。一種用于設計零件的系統包括被配置成執行以下操作的至少一個處理器：對期望零件設計進行編碼以生成編碼期望零件設計；通過把編碼期望零件設計與空間內的編碼實現零件設計、編碼設想零件設計、真實元數據以及設想元數據進行比較來對空間內的與期望零件設計類似的零件設計的組進行識別；通過根據由用戶提供的目標和權重對零件設計的組進行分析來生成編碼最佳零件設計；以及對編碼最佳零件設計進行解碼，以生成最佳零件設計。另外，系統包括被配置為向用戶顯示最佳零件設計的顯示器，用戶可以相應地把最佳零件設計用作修改期望零件設計的指導。

技術領域

本公開涉及零件設計。具體地，本公開涉及基于人工智能的制造零件設計。

背景技術

當前，零件的工程設計需要設計工程師反復地人工生成并分析零件的多版設計，以便實現具有該零件的期望特性的最終零件設計。即使在那時，最終零件設計也尚未針對成本、可制造性和/或質量進行專門優化。因為該設計過程需要反復地設計并分析單個零件的多版設計來實現期望零件設計，所以該過程對于設計工程師來說是乏味且緩慢的。然而，一些設計程序確實允許設計工程師把參數化規則人工錄入到零件的幾何設計中。但該過程勞動強度非常大、技術先進、緩慢、成本較高且需要高度專業化的技能。由此可見，零件的當前常規工程設計是緩慢的、人工的并且在成本、可制造性以及質量方面是次優的。

鑒于前述內容，需要一種用于零件設計的改進技術。

發明內容

本公開涉及基于人工智能的制造零件設計的方法、系統以及設備。在一個或更多個示例中，一種用于設計零件的方法包括以下步驟：用戶把期望零件設計、所述期望零件設計的目標、所述目標的權重以及相似性邊界(similarity bound)輸入到用戶界面中。所述方法還包括以下步驟：至少一個處理器對所述期望零件設計進行編碼，以生成編碼期望零件設計。此外，所述方法包括以下步驟：至少一個處理器通過把所述編碼期望零件設計與空間內的編碼實現零件設計、編碼設想零件設計、真實元數據以及設想元數據進行比較，基于所述相似性邊界，來對所述空間內的與所述期望零件設計類似的零件設計的組進行識別。另外，所述方法包括以下步驟：至少一個處理器通過根據所述目標和所述權重對零件設計的所述組進行分析，來生成編碼最佳零件設計。另外，所述方法包括以下步驟：至少一個處理器對所述編碼最佳零件設計進行解碼，以生成最佳零件設計。進一步地，所述方法包括以下步驟：在顯示器上顯示所述最佳零件設計。

在一個或更多個示例中，所述方法還包括以下步驟：所述用戶根據所述最佳零件設計來修正所述期望零件設計，以生成最終零件設計。在至少一個實施方式中，所述方法還包括以下步驟：機械設備(machinery)使用所述最終零件設計來制造所述零件。在一個或更多個示例中，所述方法還包括以下步驟：把所述零件安裝到單元上。在至少一個實施方式中，所述單元是運載工具、結構或裝置。

在至少一個實施方式中，所述方法還包括以下步驟：輸入針對具有零件設計的零件的實現零件設計。此外，所述方法包括以下步驟：至少一個處理器對所述實現零件設計進行編碼，以生成所述編碼實現零件設計。另外，所述方法包括以下步驟：把所述編碼實現零件設計輸入到所述空間中。另外，所述方法包括以下步驟：至少一個處理器通過使用所述空間中的所述編碼實現零件設計來生成針對所述空間的所述編碼設想零件設計。另外，所述方法包括以下步驟：把所述編碼實現零件設計中的至少一些編碼實現零件設計的所述真實元數據輸入到所述空間中。進一步地，所述方法包括以下步驟：至少一個處理器通過使用所述空間中的所述真實元數據來生成針對不具有真實元數據的所述編碼設想零件設計和/或所述編碼實現零件設計的所述設想元數據。

在一個或更多個示例中，至少一個處理器使用機器學習算法來生成所述編碼設想零件設計。在至少一個實施方式中，所述機器學習算法是自動編碼器。在一個或更多個示例中，至少一個處理器使用回歸和分類模型或非統計算法來生成所述設想元數據。