【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于人工智能，具体地说，涉及基于5g深层神经网络模型的协同设计仿真系统。
技术介绍
1、在当今日益竞争激烈的
，设计和创新的速度已成为企业和研发团队不可或缺的核心竞争力。随着科技的迅速发展，新产品和系统的设计变得越发复杂，需要多个设计团队之间高效的协同工作，以及准确的数据分析和仿真模拟，以确保产品在市场上的成功和优势。然而，在传统的设计过程中，信息传递滞后、数据分析耗时、设计优化困难等问题限制了设计团队的创新潜力。
2、为了应对这些挑战，深度学习和通信技术的崛起为协同设计和仿真提供了新的机遇。深度神经网络模型的兴起为数据分析和预测提供了更为精确和高效的工具，其能力远超传统的数据处理方法。同时，5g通信技术的普及，为团队成员之间的实时通信和数据共享提供了前所未有的便利，突破了地理位置的限制，使得团队协作更加紧密和迅速。
3、基于这些背景，本方案旨在构建一个基于5g深度神经网络模型的协同设计仿真系统，充分利用深度学习技术和高速通信特性，以优化设计流程并提升团队效率。通过实时通信和协同设计模块，设计团队成员能够无时差地共享信息和沟通交流，推动协作效率的飞速提升。大规模数据处理和分析模块通过神经网络模型，使得设计数据的挖掘和性能预测变得更加准确和可靠，为优化设计提供更有力的支持。自动化设计过程的引入减少了重复性的工作，提升了设计的创新性。知识库的构建和共享则进一步加强了设计团队之间的互通，避免了重复劳动，提升了整体的创新能力。
4、在当前技术发展的浪潮下，本方案的提出不仅符合协同设计和
5、有鉴于此特提出本专利技术。
技术实现思路
1、为解决上述技术问题，本专利技术采用技术方案的基本构思是：
2、一种基于5g深层神经网络模型的协同设计仿真系统，包括：
3、实时通信和协同设计模块；
4、所述实时通信和协同设计模块包括通信子模块、协同设计子模块和5g网络；
5、通过5g网络实现高速传输和低延迟通信，设计团队成员可以实时沟通、协作和共享设计方案、数据和信息；
6、大规模数据处理和分析模块；
7、所述大规模数据处理和分析模块包括数据采集子模块、神经网络模型子模块和预测分析子模块；
8、基于深度神经网络处理历史设计数据，优化设计方案；
9、自动化设计过程模块；
10、所述自动化设计过程模块包括改进优化子模块和自动生成子模块；
11、利用深度神经网络模型实现部分自动化设计，生成初始设计方案；
12、知识库的构建和知识共享模块；
13、所述知识库的构建和只是共享模块包括知识积累子模块和共享应用子模块；
14、基于深度神经网络模型建立设计知识库，提供共享和应用；
15、风险评估和模拟仿真模块；
16、所述风险评估和模拟仿真模块包括风险评估子模块和仿真实验子模块；
17、利用深度神经网络模型进行风险评估和模拟仿真；
18、所述5g网络提供高速传输和低延迟的网络环境，用于连接整个系统；
19、所述通信子模块的输出端与大规模数据处理和分析模块的数据采集子模块的输入端电性连接，用于传递设计数据和性能测试数据；
20、所述通信子模块的输出端与知识库的构建和知识共享模块的共享应用子模块的输入端电性连接，使得不同设计团队可以共享和获取设计知识；
21、所述数据采集子模块的输出端与神经网络模型子模块的输入端电性连接，将历史设计数据和性能测试数据传递给神经网络模型进行训练；
22、所述神经网络模型子模块的输出端与预测分析子模块的输入端电性连接，提供已训练的模型，用于预测产品性能和优化建议；
23、所述自动生成子模块的输出端与改进优化子模块的输入端电性连接，将自动生成的初始设计方案传递给改进优化子模块进行进一步优化；
24、所述知识积累子模块的输出端与风险评估和模拟仿真模块的风险评估子模块的输入端电性连接，将设计知识库作为评估的参考；
25、所述知识积累子模块的输出端与风险评估和模拟仿真模块的仿真实验子模块的输入端电性连接，为仿真实验提供知识背景；
26、所述风险评估子模块的输出端与自动化设计过程模块的改进优化子模块的输入端电性连接，提供评估结果，指导改进优化过程；
27、所述仿真实验子模块的输出端与自动化设计过程模块的自动生成子模块的输入端电性连接，用于评估自动生成的方案在仿真环境中的表现。
28、作为本专利技术的进一步方案：所述通信子模块包括设计团队成员之间的实时消息传递和数据共享，使用5g网络的高速传输和低延迟特性，确保信息能够快速传递；
29、所述协同设计子模块包括多名设计成员可以同时对设计方案进行编辑，系统记录各个成员的操作，利用通信子模块的实时通信能力，多个团队成员可以同时编辑设计方案，形成实时共享和协同的设计方案和数据。
30、作为本专利技术的进一步方案：所述数据采集子模块包括构建深度神经网络模型，用于特征提取和预测分析，从数据库、测试记录等中提取数据，形成数据集，且数据集包括历史设计数据或性能测试数据的数据集；
31、神经网络模型子模块包括基于收集的数据集训练深度神经网络，提取设计特征和模式，获取训练完成的神经网络模型。
32、作为本专利技术的进一步方案：所述预测分析子模块包括基于神经网络模型进行设计参数优化和预测分析，输入设计参数，模型分析预测产品性能，并生成优化建议。
33、作为本专利技术的进一步方案：所述自动生成子模块利用深度神经网络模型生成具备优良性能的初始设计方案，输入设计要求，模型生成初始设计方案；
34、所述改进优化子模块设计团队基于自动生成的方案进行改进和优化，分析自动生成方案，根据需求进行修改和优化。
35、作为本专利技术的进一步方案：所述知识积累子模块将各种设计数据、特征和规律纳入神经网络模型，构建设计知识库，将各类数据整合入模型，形成包含丰富知识的模型，设计知识库的神经网络模型；
36、所述共享应用子模块支持多个设计团队的知识共享和应用，不同设计团队可以调用模型来获取设计知识和经验，可供共享和应用的设计知识。
37、作为本专利技术的进一步方案：所述风险评估子模块分析不同参数设置对产品性能的影响，评估设计方案的可行性和风险，输入不同参数，模型分析性能影响，提供风险评估结果，获取设计方案的风险评估结果；
38、所述仿真实验子模块在模型中进行仿真实验，预测潜在问题，基于参数设置，模型模拟产品行为，检测潜在问题，获取仿真实验的结果。
39、有益效果：
40本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于5G深层神经网络模型的协同设计仿真系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于5G深层神经网络模型的协同设计仿真系统，其特征在于，所述通信子模块包括设计团队成员之间的实时消息传递和数据共享，使用5G网络的高速传输和低延迟特性，确保信息能够快速传递；
3.根据权利要求1所述的一种基于5G深层神经网络模型的协同设计仿真系统，其特征在于，所述数据采集子模块包括构建深度神经网络模型，用于特征提取和预测分析，从数据库、测试记录等中提取数据，形成数据集，且数据集包括历史设计数据或性能测试数据的数据集；
4.根据权利要求2所述的一种基于5G深层神经网络模型的协同设计仿真系统，其特征在于，所述预测分析子模块包括基于神经网络模型进行设计参数优化和预测分析，输入设计参数，模型分析预测产品性能，并生成优化建议。
5.根据权利要求1所述的一种基于5G深层神经网络模型的协同设计仿真系统，其特征在于，所述自动生成子模块利用深度神经网络模型生成具备优良性能的初始设计方案，输入设计要求，模型生成初始设计方案；
6.根据权利要求
7.根据权利要求5所述的一种基于5G深层神经网络模型的协同设计仿真系统，其特征在于，所述风险评估子模块分析不同参数设置对产品性能的影响，评估设计方案的可行性和风险，输入不同参数，模型分析性能影响，提供风险评估结果，获取设计方案的风险评估结果；
...【技术特征摘要】
1.一种基于5g深层神经网络模型的协同设计仿真系统，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的一种基于5g深层神经网络模型的协同设计仿真系统，其特征在于，所述通信子模块包括设计团队成员之间的实时消息传递和数据共享，使用5g网络的高速传输和低延迟特性，确保信息能够快速传递；
3.根据权利要求1所述的一种基于5g深层神经网络模型的协同设计仿真系统，其特征在于，所述数据采集子模块包括构建深度神经网络模型，用于特征提取和预测分析，从数据库、测试记录等中提取数据，形成数据集，且数据集包括历史设计数据或性能测试数据的数据集；
4.根据权利要求2所述的一种基于5g深层神经网络模型的协同设计仿真系统，其特征在于，所述预测分析子模块包括基于神经网络模型进行设计参数优化和预测分析，输入设计参数，模型分析预测...
【专利技术属性】
技术研发人员：张春荣，顾春澍，
申请(专利权)人：南通市红星空压机配件制造有限公司，
类型：发明
国别省市：
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