CN116595820A - 一种基于代理模型的飞机结构强度分析方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种基于代理模型的飞机结构强度分析方法及系统，包括：建立飞机结构强度有限元分析模型，并确定关键参数；基于所述关键参数进行样本数据的抽样，并根据抽样得到的样本数据构造样本矩阵；基于所述样本矩阵和所述飞机结构强度有限元分析模型进行计算，以获取所述样本矩阵中的每组样本数据对应的结构化强度数据；其中，所述结构化强度数据的类型，包括：应力、应变和位移值；基于所述结构化强度数据进行多项式响应面代理模型的训练，以获取每种类型的结构化强度数据对应的代理模型；将目标工况对应的关键参数数据分别输入至每种类型的结构化强度数据对应的代理模型，以获取所述目标工况下的结构化强度数据。
Description
技术领域
本发明涉及飞机结构强度分析技术领域，并且更具体地，涉及一种基于代理模型的飞机结构强度分析方法及系统。
背景技术
飞机结构强度分析是指通过应用数学方法和计算机模拟技术，对飞机结构在不同载荷条件下的受力、变形、应力和应变等进行分析和计算，以评估飞机结构的强度和可靠性，从而确保飞机的安全运行。飞机结构强度分析是航空航天工程领域中非常重要的一环，能够帮助工程师优化飞机结构设计，降低生产成本，提高飞机的性能和安全性。飞机结构强度分析技术是一种基于有限元理论的计算机辅助工程分析方法，广泛应用于航空航天工程领域。该技术的发展始于上世纪60年代，随着计算机技术和有限元理论的不断进步，飞机结构强度有限元分析技术得到了快速发展。
现有的飞机结构强度有限元分析的一般步骤是：1.建立飞机结构的三维模型：首先需要使用CAD软件建立飞机结构的三维模型，包括机身、机翼、尾翼、发动机等部件。模型应该准确反映飞机的实际几何形状。2.划分有限元网格：将飞机结构离散化为许多小的有限元单元，并考虑每个单元的材料属性和几何特性。这个过程需要考虑飞机结构的复杂性和几何形状，以确保有限元网格的精度和准确性。3.确定边界条件和载荷情况：在飞机结构的外部和内部施加边界条件和载荷情况。这些条件和载荷可以是静载荷、动载荷、温度变化等。4.求解有限元方程：根据所得到的有限元网格和边界条件，求解有限元方程组，得到结构的应力和应变分布情况。5.分析结果：通过对有限元分析结果的分析，确定飞机结构的强度和稳定性，评估结构的安全性和可靠性。如果分析结果表明结构存在弱点，需要进行设计改进。6.优化设计：根据有限元分析结果，进行结构的优化设计，以提高结构的强度和稳定性，降低结构重量和成本。总之，飞机结构强度有限元分析是一项复杂的工程分析任务，需要借助CAD和有限元分析软件等工具，以确保准确和可靠的分析结果。通过分析和优化设计，可以提高飞机结构的安全性和可靠性，同时降低成本和重量，满足飞机设计的要求。其缺点在于进行飞机结构强度分析时，对于较大的模型尺寸，如飞机机翼模型在进行计算时，由于网格单元数量多，计算速度较慢，而典型的工况分析往往需要对几百上千种工况进行计算，整个过程耗时非常长。
因此，需要一种基于代理模型的飞机结构强度分析方法。
发明内容
本发明提出一种基于代理模型的飞机结构强度分析方法及系统，以解如何高效准确地进行飞机结构强度分析的问题。
为了解决上述问题，根据本发明的一个方面，提供了一种基于代理模型的飞机结构强度分析方法，所述方法包括：
建立飞机结构强度有限元分析模型，并确定关键参数；
基于所述关键参数进行样本数据的抽样，并根据抽样得到的样本数据构造样本矩阵；
基于所述样本矩阵和所述飞机结构强度有限元分析模型进行计算，以获取所述样本矩阵中的每组样本数据对应的结构化强度数据；其中，所述结构化强度数据的类型，包括：应力、应变和位移值；
基于所述结构化强度数据进行多项式响应面代理模型的训练，以获取每种类型的结构化强度数据对应的代理模型；
将目标工况对应的关键参数数据分别输入至每种类型的结构化强度数据对应的代理模型，以获取所述目标工况下的结构化强度数据。
优选地，其中所述关键参数，包括：载荷值参数和材料属性值参数；其中，所述载荷值参数为：集中力、均布力或力矩；所述材料属性值参数，包括：弹性模量和泊松比中的至少一个。
优选地，其中所述基于所述关键参数进行样本数据的抽样，包括：
基于所述关键参数采用优化拉丁超立方法进行样本数据的抽样。
优选地，其中，所述代理模型和所述结构化强度数据的类型一一对应；
每种类型的结构化强度数据对应的代理模型，采用不完全4阶多项式响应面模型，其函数形式为：
其中，为结构化强度数据；xi为载荷值参数；xj为材料属性值参数；n为参数的总个数；a0、ai、aij、aii、aiii、aiiii，为不完全4阶多项式的待定系数。
根据本发明的另一个方面，提供了一种基于代理模型的飞机结构强度分析系统，所述系统包括：
关键参数确定单元，用于建立飞机结构强度有限元分析模型，并确定关键参数；
抽样单元，用于基于所述关键参数进行样本数据的抽样，并根据抽样得到的样本数据构造样本矩阵；
有限元分析单元，用于基于所述样本矩阵和所述飞机结构强度有限元分析模型进行计算，以获取所述样本矩阵中的每组样本数据对应的结构化强度数据；其中，所述结构化强度数据的类型，包括：应力、应变和位移值；
代理模型确定单元，用于基于所述结构化强度数据进行多项式响应面代理模型的训练，以获取每种类型的结构化强度数据对应的代理模型；
结构化强度数据确定单元，用于将目标工况对应的关键参数数据分别输入至每种类型的结构化强度数据对应的代理模型，以获取所述目标工况下的结构化强度数据。
优选地，其中所述关键参数，包括：载荷值参数和材料属性值参数；其中，所述载荷值参数为：集中力、均布力或力矩；所述材料属性值参数，包括：弹性模量和泊松比中的至少一个。
优选地，其中所述抽样单元，基于所述关键参数进行样本数据的抽样，包括：
基于所述关键参数采用优化拉丁超立方法进行样本数据的抽样。
优选地，其中所述代理模型和所述结构化强度数据的类型一一对应；
每种类型的结构化强度数据对应的代理模型，采用不完全4阶多项式响应面模型，其函数形式为：
其中，为结构化强度数据；xi为载荷值参数；xj为材料属性值参数；n为参数的总个数；a0、ai、aij、aii、aiii、aiiii，为不完全4阶多项式的待定系数。
基于本发明的另一方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现一种基于代理模型的飞机结构强度分析方法中任一项的步骤。
基于本发明的另一方面，本发明提供一种电子设备，包括：
上述的计算机可读存储介质；以及
一个或多个处理器，用于执行所述计算机可读存储介质中的程序。
本发明提供了一种基于代理模型的飞机结构强度分析方法及系统，包括：建立飞机结构强度有限元分析模型，并确定关键参数；基于所述关键参数进行样本数据的抽样，并根据抽样得到的样本数据构造样本矩阵；基于所述样本矩阵和所述飞机结构强度有限元分析模型进行计算，以获取所述样本矩阵中的每组样本数据对应的结构化强度数据；其中，所述结构化强度数据的类型，包括：应力、应变和位移值；基于所述结构化强度数据进行多项式响应面代理模型的训练，以获取每种类型的结构化强度数据对应的代理模型；将目标工况对应的关键参数数据分别输入至每种类型的结构化强度数据对应的代理模型，以获取所述目标工况下的结构化强度数据。本发明应用优化拉丁超立方试验设计与多项式响应面代理模型方法对典型飞机结构强度有限元分析模型进行代理模型建模，训练得到的模型能够应用于飞机结构强度的多工况快速分析，结果可靠，能够极大提高飞机结构强度分析的速度，利用本发明的方法可以在进行大模型多工况的飞机结构强度分析时，极大提高分析速度，可以对各类工况进行更全面的分析，得到更全面的强度分析结果，更好地指导飞机结构设计，改进结构强度。
附图说明
通过参考下面的附图，可以更为完整地理解本发明的示例性实施方式：
图1为根据本发明实施方式的基于代理模型的飞机结构强度分析方法100的流程图；
图2为根据本发明实施方式的基于代理模型的飞机结构强度分析系统200的结构示意图。
具体实施方式
现在参考附图介绍本发明的示例性实施方式，然而，本发明可以用许多不同的形式来实施，并且不局限于此处描述的实施例，提供这些实施例是为了详尽地且完全地公开本发明，并且向所属技术领域的技术人员充分传达本发明的范围。对于表示在附图中的示例性实施方式中的术语并不是对本发明的限定。在附图中，相同的单元/元件使用相同的附图标记。
除非另有说明，此处使用的术语(包括科技术语)对所属技术领域的技术人员具有通常的理解含义。另外，可以理解的是，以通常使用的词典限定的术语，应当被理解为与其相关领域的语境具有一致的含义，而不应该被理解为理想化的或过于正式的意义。
图1为根据本发明实施方式的基于代理模型的飞机结构强度分析方法100的流程图。如图1所示，本发明实施方式提供的基于代理模型的飞机结构强度分析方法，应用优化拉丁超立方试验设计与多项式响应面代理模型方法对典型飞机结构强度有限元分析模型进行代理模型建模，训练得到的模型能够应用于飞机结构强度的多工况快速分析，结果可靠，能够极大提高飞机结构强度分析的速度，利用本发明的方法可以在进行大模型多工况的飞机结构强度分析时，极大提高分析速度，可以对各类工况进行更全面的分析，得到更全面的强度分析结果，更好地指导飞机结构设计，改进结构强度。本发明实施方式提供的基于代理模型的飞机结构强度分析方法100，从步骤101处开始，在步骤101，建立飞机结构强度有限元分析模型，并确定关键参数。
优选地，其中所述关键参数，包括：载荷值参数和材料属性值参数；其中，所述载荷值参数为：集中力、均布力或力矩；所述材料属性值参数，包括：弹性模量和泊松比中的至少一个。
在本发明中，首先进行飞机结构强度有限元分析模型的建立，并选择分析模型中的关键参数，即载荷值参数和材料属性值参数，以进行试验设计。其中，载荷值参数为：集中力、均布力或力矩；所述材料属性值参数，包括：弹性模量和泊松比中的至少一个。
在步骤102，基于所述关键参数进行样本数据的抽样，并根据抽样得到的样本数据构造样本矩阵。
优选地，其中所述基于所述关键参数进行样本数据的抽样，包括：
基于所述关键参数采用优化拉丁超立方法进行样本数据的抽样。
在本发明中，在确定了关键参数后，采用优化拉丁超立方法对选取的关键参数进行样本数据的抽样，并根据抽样结果构造样本的样本矩阵，即构造典型的多组包含载荷值与材料属性值的样本矩阵。例如，若抽样结果包括10组样本数据，每组样本数据包括：集中力、弹性模量和泊松比，则可以构建一个10行3列的样本矩阵。
在步骤103，基于所述样本矩阵和所述飞机结构强度有限元分析模型进行计算，以获取所述样本矩阵中的每组样本数据对应的结构化强度数据；其中，所述结构化强度数据的类型，包括：应力、应变和位移值。
在本发明中，将构建好的样本矩阵输入至建立好的飞机结构强度有限元分析模型中，并调用求解器进行计算，并对计算结果进行解析提取，从而得到结构化强度数据。其中，结构化强度数据的类型有：应力、应变和位移值。
在步骤104，基于所述结构化强度数据进行多项式响应面代理模型的训练，以获取每种类型的结构化强度数据对应的代理模型。
优选地，其中，所述代理模型和所述结构化强度数据的类型一一对应；
每种类型的结构化强度数据对应的代理模型，采用不完全4阶多项式响应面模型，其函数形式为：
其中，为结构化强度数据；xi为载荷值参数；xj为材料属性值参数；n为参数的总个数；a0、ai、aij、aii、aiii、aiiii，为不完全4阶多项式的待定系数。
在本发明中，基于得到的结构化强度数据进行多项式响应面代理模型建模训练，从而得到与步骤101中建立的飞机结构强度有限元分析模型对应的代理模型。
多项式响应面代理模型凭借形式简单、计算量小，且能有效过滤数值噪声等优点，在工程中被广泛使用。
高阶多项式函数则主要用于拟合非线性程度较高的输入变量与输出响应间的关系。本发明的设计变量之间独立性较强，响应与输入变量之间的关系较为复杂，因此本发明可以采用非线性拟合精确度更高的不完全4阶多项式作为响应面近似函数。典型的4阶多项式基函数项表达式为：
1，x1，x2，…，xn，
利用最小二乘法，可得未知系数矩阵为：
a＝(ΦTΦ)-1(ΦTy)，
式中：
式中，M为采样点数目。
由于使用过多的基函数项可能导致过拟合，反而降低近似函数的预测精度，因此为了减少基函数的数目，采用不完全4阶多项式响应面模型，其函数形式为：
在数学定义中，xi为设计因素；n为因素个数；a0、ai、aij、aii、aiii、aiiii，为不完全4阶多项式待定系数。
在本发明中，为结构化强度数据；xi为载荷值参数；xj为材料属性值参数；n为参数的总个数；a0、ai、aij、aii、aiii、aiiii，为不完全4阶多项式的待定系数。
例如，xi和xj设计因素选取均布载荷、材料弹性模量，即x1为均布载荷、x2为材料弹性模量，n为2，选取应力(Stress)响应，引入上述函数得到响应面模型如下：
上式中，x1为均布载荷、x2为材料弹性模量，Stress为应力响应，a0、a1、a2、a12、a11、a22、a111、a222、a1111、a2222为待定系数。
在步骤105，将目标工况对应的关键参数数据分别输入至每种类型的结构化强度数据对应的代理模型，以获取所述目标工况下的结构化强度数据。
在本发明中，在进行飞机结构强度分析时，输入新的目标工况的关键参数值，带入确定的代理模型，利用代理模型进行多工况快速计算，得到目标工况对应的结构强度分析结果，即对应的应力、应变和位移值。
利用本申请的方法，可以在进行大模型多工况的飞机结构强度分析时，极大提高分析速度，可以对各类工况进行更全面的分析，得到更全面的强度分析结果，更好地指导飞机结构设计，改进结构强度。
图2为根据本发明实施方式的基于代理模型的飞机结构强度分析系统200的结构示意图。如图2所示，本发明实施方式提供的基于代理模型的飞机结构强度分析系统200，包括：关键参数确定单元201、抽样单元202、有限元分析单元203、代理模型确定单元204和结构化强度数据确定单元205。
优选地，所述关键参数确定单元201，用于建立飞机结构强度有限元分析模型，并确定关键参数。
优选地，其中所述关键参数，包括：载荷值参数和材料属性值参数；其中，所述载荷值参数为：集中力、均布力或力矩；所述材料属性值参数，包括：弹性模量和泊松比中的至少一个。
优选地，所述抽样单元202，用于基于所述关键参数进行样本数据的抽样，并根据抽样得到的样本数据构造样本矩阵。
优选地，其中所述抽样单元202，基于所述关键参数进行样本数据的抽样，包括：
基于所述关键参数采用优化拉丁超立方法进行样本数据的抽样。
优选地，所述有限元分析单元203，用于基于所述样本矩阵和所述飞机结构强度有限元分析模型进行计算，以获取所述样本矩阵中的每组样本数据对应的结构化强度数据；其中，所述结构化强度数据的类型，包括：应力、应变和位移值。
优选地，所述代理模型确定单元204，用于基于所述结构化强度数据进行多项式响应面代理模型的训练，以获取每种类型的结构化强度数据对应的代理模型。
优选地，其中所述代理模型和所述结构化强度数据的类型一一对应；
每种类型的结构化强度数据对应的代理模型，采用不完全4阶多项式响应面模型，其函数形式为：
其中，为结构化强度数据；xi为载荷值参数；xj为材料属性值参数；n为参数的总个数；a0、ai、aij、aii、aiii、aiiii，为不完全4阶多项式的待定系数。
优选地，所述结构化强度数据确定单元205，用于将目标工况对应的关键参数数据分别输入至每种类型的结构化强度数据对应的代理模型，以获取所述目标工况下的结构化强度数据。
本发明的实施例的基于代理模型的飞机结构强度分析系统200与本发明的另一个实施例的基于代理模型的飞机结构强度分析方法100相对应，在此不再赘述。
基于本发明的另一方面，本发明提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现一种基于代理模型的飞机结构强度分析方法中任一项的步骤。
基于本发明的另一方面，本发明提供一种电子设备，包括：
上述的计算机可读存储介质；以及
一个或多个处理器，用于执行所述计算机可读存储介质中的程序。
已经通过参考少量实施方式描述了本发明。然而，本领域技术人员所公知的，正如附带的专利权利要求所限定的，除了本发明以上公开的其他的实施例等同地落在本发明的范围内。
通常地，在权利要求中使用的所有术语都根据它们在技术领域的通常含义被解释，除非在其中被另外明确地定义。所有的参考“一个/所述/该[装置、组件等]”都被开放地解释为所述装置、组件等中的至少一个实例，除非另外明确地说明。这里公开的任何方法的步骤都没必要以公开的准确的顺序运行，除非明确地说明。
本领域内的技术人员应明白，本发明的实施例可提供为方法、系统、或计算机程序产品。因此，本发明可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本发明可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。
本发明是参照根据本发明实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。
这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。
这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。
最后应当说明的是：以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非对其限制，尽管参照上述实施例对本发明进行了详细的说明，所属领域的普通技术人员应当理解：依然可以对本发明的具体实施方式进行修改或者等同替换，而未脱离本发明精神和范围的任何修改或者等同替换，其均应涵盖在本发明的权利要求保护范围之内。
Claims (10)
1.一种基于代理模型的飞机结构强度分析方法，其特征在于，所述方法包括：
建立飞机结构强度有限元分析模型，并确定关键参数；
基于所述关键参数进行样本数据的抽样，并根据抽样得到的样本数据构造样本矩阵；
基于所述样本矩阵和所述飞机结构强度有限元分析模型进行计算，以获取所述样本矩阵中的每组样本数据对应的结构化强度数据；其中，所述结构化强度数据的类型，包括：应力、应变和位移值；
基于所述结构化强度数据进行多项式响应面代理模型的训练，以获取每种类型的结构化强度数据对应的代理模型；
将目标工况对应的关键参数数据分别输入至每种类型的结构化强度数据对应的代理模型，以获取所述目标工况下的结构化强度数据。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述关键参数，包括：载荷值参数和材料属性值参数；其中，所述载荷值参数为：集中力、均布力或力矩；所述材料属性值参数，包括：弹性模量和泊松比中的至少一个。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述关键参数进行样本数据的抽样，包括：
基于所述关键参数采用优化拉丁超立方法进行样本数据的抽样。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述代理模型和所述结构化强度数据的类型一一对应；
每种类型的结构化强度数据对应的代理模型，采用不完全4阶多项式响应面模型，其函数形式为：
其中，为结构化强度数据；xi为载荷值参数；xj为材料属性值参数；n为参数的总个数；a0、ai、aij、aii、aiii、aiiii，为不完全4阶多项式的待定系数。
5.一种基于代理模型的飞机结构强度分析系统，其特征在于，所述系统包括：
关键参数确定单元，用于建立飞机结构强度有限元分析模型，并确定关键参数；
抽样单元，用于基于所述关键参数进行样本数据的抽样，并根据抽样得到的样本数据构造样本矩阵；
有限元分析单元，用于基于所述样本矩阵和所述飞机结构强度有限元分析模型进行计算，以获取所述样本矩阵中的每组样本数据对应的结构化强度数据；其中，所述结构化强度数据的类型，包括：应力、应变和位移值；
代理模型确定单元，用于基于所述结构化强度数据进行多项式响应面代理模型的训练，以获取每种类型的结构化强度数据对应的代理模型；
结构化强度数据确定单元，用于将目标工况对应的关键参数数据分别输入至每种类型的结构化强度数据对应的代理模型，以获取所述目标工况下的结构化强度数据。
6.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述关键参数，包括：载荷值参数和材料属性值参数；其中，所述载荷值参数为：集中力、均布力或力矩；所述材料属性值参数，包括：弹性模量和泊松比中的至少一个。
7.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述抽样单元，基于所述关键参数进行样本数据的抽样，包括：
基于所述关键参数采用优化拉丁超立方法进行样本数据的抽样。
8.根据权利要求5所述的系统，其特征在于，所述代理模型和所述结构化强度数据的类型一一对应；
每种类型的结构化强度数据对应的代理模型，采用不完全4阶多项式响应面模型，其函数形式为：
其中，为结构化强度数据；xi为载荷值参数；xj为材料属性值参数；n为参数的总个数；a0、ai、aij、aii、aiii、aiiii，为不完全4阶多项式的待定系数。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1-4中任一项所述方法的步骤。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：
权利要求9中所述的计算机可读存储介质；以及一个或多个处理器，用于执行所述计算机可读存储介质中的程序。
Priority Applications (1)
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| CN202310407208.4A CN116595820A (zh) | 2023-04-17 | 2023-04-17 | 一种基于代理模型的飞机结构强度分析方法及系统 |
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| CN202310407208.4A CN116595820A (zh) | 2023-04-17 | 2023-04-17 | 一种基于代理模型的飞机结构强度分析方法及系统 |
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| CN116595820A true CN116595820A (zh) | 2023-08-15 |
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| CN202310407208.4A Pending CN116595820A (zh) | 2023-04-17 | 2023-04-17 | 一种基于代理模型的飞机结构强度分析方法及系统 |
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Citations (6)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103902785A (zh) * | 2014-04-14 | 2014-07-02 | 北京航空航天大学 | 一种基于多元不确定性的结构有限元模型修正方法 |
| CN105608263A (zh) * | 2015-12-17 | 2016-05-25 | 北京航空航天大学 | 一种面向涡轮叶盘结构寿命概率分析的自适应处理方法 |
| CN108470101A (zh) * | 2018-03-21 | 2018-08-31 | 西北工业大学 | 基于代理模型的机电系统y型密封结构可靠性评估方法 |
| CN112287484A (zh) * | 2020-10-29 | 2021-01-29 | 复旦大学 | 一种基于矢量代理模型的复杂工程系统可靠性设计方法 |
| CN114970243A (zh) * | 2022-05-05 | 2022-08-30 | 西安交通大学 | 一种结合面刚度参数的逆向识别方法及系统 |
| CN115495965A (zh) * | 2022-10-27 | 2022-12-20 | 电子科技大学 | 复杂航空结构在混合不确定性下时变可靠性的分析方法 |
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2023
- 2023-04-17 CN CN202310407208.4A patent/CN116595820A/zh active Pending
Patent Citations (6)
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