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龙图腾网恭喜南京我乐家居智能制造有限公司申请的专利一种基于物联网开发的玻璃铝框门研发集成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：CN119180210B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25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：202411287371.2，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权一种基于物联网开发的玻璃铝框门研发集成系统是由李双喜;胡志鹏;邵湘设计研发完成，并于2024-09-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于物联网开发的玻璃铝框门研发集成系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于物联网开发的玻璃铝框门研发集成系统，属于物联网研发技术领域，包括需求分析模块、优化调整模块、制造监控模块、安装指导模块、质量检测模块、维护管理模块、用户互动模块、演化博弈模块以及数据分析模块；本发明增强材料选择的科学性和客观性，最大程度地降低成本，提高经济效益，能高效地做出最佳选择，通过科学的材料选择，提升玻璃铝框门的整体质量，从而提高用户满意度和市场竞争力，确保在研发和生产过程中资源得到最优配置，能够帮助系统找到各模块之间的最佳连接方式，提高灵活性和响应速度，减少了人为因素的干扰，提高了决策的准确性。

本发明授权一种基于物联网开发的玻璃铝框门研发集成系统在权利要求书中公布了：1.一种基于物联网开发的玻璃铝框门研发集成系统，其特征在于，包括需求分析模块、优化调整模块、制造监控模块、安装指导模块、质量检测模块、维护管理模块、用户互动模块、演化博弈模块以及数据分析模块；所述需求分析模块用于挖掘出用户对玻璃铝框门的潜在需求和偏好；所述优化调整模块包括设计优化单元、材料选择单元以及制造工艺单元；其中，所述设计优化单元用于利用3D建模和仿真技术进行门体设计，并对设计效果进行优化；所述材料选择单元用于对不同材料的性能、成本和可持续性进行综合评价，并选择最优材料组合，所述制造工艺单元用于依据设计方案以及材料选择结果优化制造工艺流程；所述材料选择单元最优材料组合选择具体步骤如下：S2.1：依据材料选择的总目标、评价标准、具体的子标准以及备选材料，建立层次结构模型结构图，针对层次结构模型中每一层的标准，构造两两比较的判断矩阵A＝[aij]，并使用1到9的尺度表示两两标准之间的重要性，其中aij表示标准i相对于标准j的重要性；S2.2：对判断矩阵进行特征值分解，计算最大特征值对应的特征向量，并归一化得到各标准的权重向量，以没有选择任何材料表示为初始状态，以初始状态作为根节点，初始化搜索树，其中每个节点代表一种状态，每条边代表一种材料选择；S2.3：从根节点开始，根据上限置信区间策略选择子节点，逐层向下选择直到到达当前没有完全展开的节点，即叶节点，在到达的叶节点上，若该节点不是终止节点，则扩展新节点，其中新节点表示在当前状态下选择一种新的材料；S2.4：从扩展的新节点开始，进行一次完整的模拟，即从当前状态开始随机选择材料直到达到终止状态,按照预定的性能、成本以及可持续性各项评价标准随机生成结果，并计算模拟结果的累积奖励；S2.5：将模拟结果的累积奖励回传到路径上的所有节点，更新每个节点的访问次数和平均回报，重复选择、扩展、模拟和回溯步骤，迭代多次，直到达到预设的时间或模拟次数；S2.6：将层次分析法计算得到的各标准权重与搜索树的模拟结果相结合，并计算每种材料组合的综合得分，选择综合得分最高的材料组合作为最优方案；所述制造监控模块用于通过物联网传感器实时监控制造过程中的各项参数，并进行动态调整；所述安装指导模块提供直观的安装指导，帮助安装人员完成安装工作；所述质量检测模块对玻璃铝框门进行全方位的检测，并生成检测报告；所述维护管理模块用于实时监测门体的使用状况，预测故障并提供维护建议；所述用户互动模块用于搭建用户与研发团队之间的互动平台，以供用户反馈问题和建议；所述演化博弈模块用于模拟市场竞争环境，预测不同设计和营销策略的效果；所述数据分析模块用于为对产品设计、制造和使用过程提供决策支持，并对各研发过程之间的关系进行建模和分析，识别关键环节和潜在风险；所述数据分析模块关键环节和潜在风险识别具体步骤如下：S6.1：确定系统中的各个模块，对每个模块进行分析，确定其输入和输出,列出每组模块依赖的其他模块，以及它们对其他模块的影响，将节点表示模块，边表示依赖关系或影响；S6.2：在节点之间绘制有向边，且边的方向从影响者指向被影响者，以表示一个模块对另一个模块的影响或依赖，之后根据模块的性质，将各组节点划分为决策节点、机会节点以及价值节点，将识别的所有模块和关系综合起来，绘制完整的影响图；S6.3：在影响图的节点和边上初始化信息素以及启发式信息，随机生成多组个体，并初始化各组个体位置信息，每组个体根据信息素和启发式信息计算各可选节点的选择概率，并选择概率最大的节点进行移动；S6.4：在下一轮迭代开始时，对所有边上的信息素进行挥发处理，减少其浓度以避免信息素过度集中在某些路径上，并根据个体找到的路径的质量，在路径上增加信息素，路径质量越高，增加的信息素越多，重复路径构建和信息素更新步骤，迭代进行多轮优化，每一轮迭代完成后，评估各条路径的质量；S6.5：记录最佳路径和其对应的信息素浓度，分析最终影响图中信息素浓度最高的路径，确定这些路径上的关键模块和依赖关系，同时识别信息素浓度较低但可能导致系统问题的路径，并评估这些路径上的风险因素，制定相应的风险管理策略。

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