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    • 7. 发明授权
    • 一种基于异构图注意力网络的产品制造质量预测方法
    • CN116894180B
    • 2023-11-24
    • CN202311161640.6
    • 2023-09-11
    • 南京航空航天大学
    • 汪俊张朔山单忠德易程
    • G06F18/213G06N3/0442G06N3/08G06Q50/04
    • 本发明公开了一种基于异构图注意力网络的产品制造质量预测方法,包括:获取工业产品样本数据,建立不同的节点集合及节点特征矩阵、边集合,构建异构图;根据产品制造工序的顺序进行特征编码并提取样本的初始特征编码,作为初始工件节点特征;采用多头注意力机制,对每个节点根据不同含义的元路径进行特征提取与表示学习;训练异构图注意力网络;将工业产品样本数据输入至更新后的异构图注意力网络进行工业制造过程的产品制造质量预测。本发明能够实现对航空航天领域复杂结构件加工状态的预测,并进一步实现工艺调控,显著提高航空发动机关键构件的加工效率和质量,并能保证加工过程的安全性。(56)对比文件Lequn Chen等.Multisensor fusion-baseddigital twin for localized qualityprediction in robotic laser-directedenergy deposition《.Robotics and Computer-Integrated Manufacturing》.2023,1-38.李伟豪.面向航空制造过程排产的关键参数智能感知计算研究《.中国硕士学位论文全文数据库(工程科技Ⅱ辑)》.2023,C031-806.Zhengyu Liu等.An Adversarialbidirectional serial-parallel LSTM-basedQTD framework《.Journal of IntelligentManufacturing》.2020,第31卷1511-1529.Donghao Zhang等.Path EnhancedBidirectional Graph Attention Network forQuality Prediction in MultistageManufacturing Process《.IEEE TRANSACTIONSON INDUSTRIAL INFORMATICS》.2021,第18卷(第02期),1018-1027.