南京航空航天大學汪俊獲國家專利權
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龍圖騰網獲悉南京航空航天大學申請的專利一種航空航天智能制造大模型構建方法獲國家發明授權專利權,本發明授權專利權由國家知識產權局授予,授權公告號為:CN120372834B 。
龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-16發布的發明授權授權公告中獲悉:該發明授權的專利申請號/專利號為:202510884312.1,技術領域涉及:G06F30/15;該發明授權一種航空航天智能制造大模型構建方法是由汪俊;曹立群;宋雅各;吳巧云;易程設計研發完成,并于2025-06-30向國家知識產權局提交的專利申請。
本一種航空航天智能制造大模型構建方法在說明書摘要公布了:本發明公開一種航空航天智能制造大模型構建方法,包括:采集原始數據,進行預處理和數據關聯,構建航空航天智能制造數據庫;建立知識采集與結構化轉換流水線、多維度關聯的領域知識圖譜、知識質量控制體系和動態更新機制,構建專業知識庫;對齊跨模態制造數據,生成語料庫;結合基座通用大模型預訓練,注入專業術語語義及多模態關聯能力,完成知識遷移;基于預訓練后的航空航天智能制造大模型,構建航空航天制造認知智能體,形成復雜工程問題解決框架;通過兩階段漸進式多任務訓練策略優化專業能力,結合在線學習與增量更新機制,實現生產環境的動態適配。本發明顯著提升了航空航天智能制造的智能化水平。
本發明授權一種航空航天智能制造大模型構建方法在權利要求書中公布了:1.一種航空航天智能制造大模型構建方法,其特征在于,具體包括以下步驟: S1、搭建專業數據采集與管理系統,從航空航天智能制造實際場景中,采集大量的原始航空航天智能制造真實數據,并進行預處理和數據關聯,構建航空航天智能制造數據庫; S2、面向航空航天智能制造領域多模態知識源,建立知識采集與結構化轉換流水線、多維度關聯的領域知識圖譜、知識質量控制體系和動態更新機制,構建航空航天智能制造專業知識庫;步驟S2具體包括: S21、構建面向航空航天智能制造的多模態知識采集與結構化轉換流水線,具體為:對知識數據中的結構化文檔進行直接采集,對半結構化文本和非結構化數據,通過自然語言處理技術解析關鍵知識要素,并將其轉化為結構化的三元組形式;然后對視頻類非結構化數據,采用計算機視覺分析技術,提取操作步驟過程的關鍵幀序列,并標注其中的工藝要點;同時建立專家知識錄入界面,支持工藝工程師以表單化方式貢獻隱性經驗; S22、構建多維度關聯的航空航天智能制造領域知識圖譜,以產品族譜、工藝流、故障樹為核心軸線,進行知識網絡的組織;具體通過定義“零件-材料-工藝”三層本體模型,將零件設計規范關聯至材料特性庫,并映射至加工參數知識,同時構建工藝約束規則庫,通過邏輯表達式描述工序依賴關系,并鏈接至檢測標準;此外整合歷史故障案例庫,建立“異常現象-根因-解決措施”的因果鏈,形成可溯源的診斷知識網; 并采用圖數據庫Neo4j與向量數據庫Milvus的混合架構以滿足復雜知識網絡的高效存儲及應用;圖數據庫Neo4j存儲顯性結構化關系,向量數據庫Milvus則通過深度學習模型生成嵌入語義向量,支持相似性檢索;最后再建立知識證據庫,將每條知識節點關聯至原始依據,確保知識節點與來源證據的雙向鏈接; S23、構建貫穿全流程的知識質量控制體系;設立雙重知識驗證機制:通過邏輯一致性檢查自動發現并提報沖突規則,觸發人工審核流程,并基于歷史數據回溯來驗證知識有效性;建立版本控制體系,記錄知識項的修訂歷史與生效時間,確保適航認證時可追溯每項工藝規則的依據版本;在訪問與使用層面,采用屬性基訪問控制權限管理,根據人員角色、項目密級動態控制知識訪問范圍,為核心工藝參數設置審批解鎖流程,保障知識資產的安全性; S24、建立動態更新機制,持續推進知識庫優化;設置知識新鮮度監控指標KFI,定期同步國際標準更新;通過機器學習分析新產生的生產數據,自動提取有價值的潛在知識模式,且提取出的知識模式需經過領域專家的審核確認后才入庫;此外再搭建在線協作平臺匯集一線人員的隱性經驗,完成航空航天智能制造專業知識庫的構建; S3、對齊跨模態制造數據,生成航空航天智能制造領域語料庫;結合基座通用大模型進行預訓練,通過掩碼語言建模任務與對比學習注入專業術語語義及多模態關聯能力,完成基座模型的航空航天領域知識遷移,得到預訓練后的航空航天智能制造大模型; S4、基于預訓練后的航空航天智能制造大模型,構建航空航天制造認知智能體AMCA,形成一個完整、動態、可自我完善的復雜工程問題解決框架; S5、通過兩階段漸進式多任務訓練策略,對大模型進行監督微調和強化學習對齊,優化大模型在航空航天智能制造領域的專業能力,并結合在線學習與增量更新機制,實現航空航天智能制造大模型動態適配實際生產環境的需求;最終完成航空航天智能制造大模型的構建。
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