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公开(公告)号：CN119839316A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510330565.4
申请日：2025-03-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请提供一种经选择性局部优化的面心立方点阵的打印方法。该方法包括获取目标打印物的点阵结构模型。模拟所述点阵结构模型从弹性形变状态到屈服状态的应力集中路径。根据所述应力集中路径将所述点阵结构模型中的承载支柱分解为非主承载支柱和主承载支柱。对所述主承载支柱的至少部分结构进行变径优化处理，以得到优化后的主承载支柱。将所述非主承载支柱和所述优化后的主承载支柱分别进行切片处理得到多层切片，并对所述多层切片进行逐层打印，以得到所述目标打印物。本申请提供的方法可以优化提升点阵结构的结构强度，从而增强了目标打印物在应用过程中的抗变形能力，降低了目标打印物发生裂纹或断裂的风险。
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公开(公告)号：CN117332523B
公开(公告)日：2024-04-16
申请号：CN202311267741.1
申请日：2023-09-27
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F17/13 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本说明书公开了一种基于非局域时空模型的机器人结构件优化方法及装置。所述方法包括：根据机器人结构件的全局热量耗散信息以及局部热量耗散信息对预先确定的结构件的热传导本构模型进行调整，得到用于描述结构件对应的弛豫时间与微结构特征间的关系的时空非局域热传导模型；根据时空非局域热传导模型，确定在热扩散的特征长度和结构件对应热导率与空间无关的情况下，用于确定结构件对应热扩散和热波的非局域时空特性的时空热传导控制方程；根据热传导控制方程，确定结构件对应的热力学时间信息以及热力学空间信息，并基于热力学时间信息以及热力学空间信息确定结构件的热传导温度分布图，以基于温度分布图对结构件进行优化。
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公开(公告)号：CN117521452A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311479204.3
申请日：2023-11-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本说明书公开了一种基于时空有限元模型的机器人结构件优化方法及装置。所述方法包括：接收针对机器人结构件的仿真优化指令；基于所述结构件对应的属性信息，构建所述结构件的有限元模型；在仿真环境中对所述结构件施加热载荷，基于所述属性信息以及所述结构件在指定时间内产生的热量信息，确定所述结构件对应的时空热传导控制方程；根据所述时空热传导控制方程，确定所述有限元模型对应的全局热传导有限元方程；在预设时空边界条件的约束下，根据所述属性信息对所述全局热传导有限元方程进行解析，确定所述结构件对应的温度场分布信息，以根据所述温度场分布信息对所述结构件进行优化。
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公开(公告)号：CN117282986A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311405937.2
申请日：2023-10-25
Applicant: 之江实验室
IPC: B22F10/28 , B22F10/366 , B22F10/38 , C22C38/04 , C22C38/58 , C22C38/42 , C22C38/44 , B33Y10/00 , B33Y70/00 , B33Y80/00 , B22F10/364 , B22F10/50
Abstract: 本申请提供一种通过定向织构调控机器人脚底耐磨性的打印方法、工件。该打印方法包括构建待打印样品的三维模型，对所述三维模型进行切片处理，得到多个切片层的轮廓边界；将原料粉末铺设于某一切片层的轮廓边界内；通过第一能量束扫描所述原料粉末进行一次熔化，凝固后得到成形实体；再通过第二能量束扫描所述成形实体进行二次熔化，凝固后得到用于制备机器人脚底的打印工件；其中，所述第二能量束的扫描间距小于所述第一能量束的扫描间距。本申请提供的打印方法可以提高打印工件的硬度，并显著提升打印工件的耐磨性和使用寿命。
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公开(公告)号：CN116620446A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310921090.7
申请日：2023-07-26
Applicant: 之江实验室
IPC: B62D57/032 , B25J11/00
Abstract: 本发明公开了一种人形机器人大腿及人形机器人、制造方法，该大腿为一体成型结构，其各组件通过选择性激光熔化工艺整体成型，无机械连接接头；该大腿包括骨架、皮肤以及填充在骨架和皮肤之间的第一等密度点阵，骨架为“局部壳体增厚+第二等密度点阵”的构型，皮肤为等厚度的薄壳体，将骨架和皮肤复合成一体，骨架和皮肤之间添加第一等密度点阵，其中骨架包括壳体、第一加强板、第二加强板以及填充在骨架内部空间的第二等密度点阵。本发明有效避免了机器人运动时塑料外观件因为机械连接产生的振动问题，节约了腿部件的装配时间，同时构型设计相对简单，在刚度满足使用要求的前提下有效降低腿部件的总重量，有助于增加大腿部件的使用寿命。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116304212A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310253283.X
申请日：2023-03-10
IPC: G06F16/901 , G06F16/903
Abstract: 本说明书公开了一种数据处理系统、方法、设备及存储介质，可以从原始图数据中包含的每个节点中筛选出度数高于预设阈值的节点，作为用于连接各社区的枢纽节点，进而可以将枢纽节点的每个邻居节点作为起始节点，通过访问与该邻居节点之间存在连接关系的其他节点，作为该邻居节点的关联节点，从而可以将该邻居节点和该邻居节点的关联节点划分出来，作为原始图数据的一个图数据分块，并针对每个图数据分块进行节点更新处理，进而可以避免由于直接使用原始图数据中包含的全部节点对应的特征矩阵进行计算而产生的冗余计算，以提升数据处理效率。
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公开(公告)号：CN117066527B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202311180803.5
申请日：2023-09-13
Applicant: 之江实验室
IPC: B22F10/28 , C22C38/04 , C22C38/58 , C22C38/42 , C22C38/44 , B33Y10/00 , B33Y70/00 , B33Y80/00 , B22F10/366 , B22F10/38
Abstract: 本公开是关于一种通过层间取向诱导调控机器人脚关节耐磨性的打印方法，包括打印成型第一设定层数的第一打印物体；在所述第一打印物体打印成型第二设定层数的第二打印物体，所述第二打印物体包括所述第二设定层数的打印层。其中，打印成型每一层所述打印层，包括提供打印材料粉末；激光烧结所述打印材料粉末形成预设图案；激光烧结所述预设图案，形成所述打印层。如此，能够有效调控机器人脚关节的耐磨性。
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公开(公告)号：CN117521452B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202311479204.3
申请日：2023-11-07
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本说明书公开了一种基于时空有限元模型的机器人结构件优化方法及装置。所述方法包括：接收针对机器人结构件的仿真优化指令；基于所述结构件对应的属性信息，构建所述结构件的有限元模型；在仿真环境中对所述结构件施加热载荷，基于所述属性信息以及所述结构件在指定时间内产生的热量信息，确定所述结构件对应的时空热传导控制方程；根据所述时空热传导控制方程，确定所述有限元模型对应的全局热传导有限元方程；在预设时空边界条件的约束下，根据所述属性信息对所述全局热传导有限元方程进行解析，确定所述结构件对应的温度场分布信息，以根据所述温度场分布信息对所述结构件进行优化。
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公开(公告)号：CN117131633B
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311219901.5
申请日：2023-09-20
Applicant: 之江实验室
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本说明书公开了一种基于热传导本构模型的机器人结构件优化方法及装置。该方法包括：根据目标结构件的热量信息以及目标时间，确定目标结构件对应的广义熵；根据热量信息所对应的热通量以及广义熵，确定在广义熵不为负熵的约束下，广义熵与目标结构件的热量之间的目标对应关系；根据目标对应关系以及基于目标对应关系确定出的热力学通量，确定目标结构件对应的全局热力学耗散信息以及每个参考点对应的局部热力学耗散信息；根据局部热力学耗散信息以及热力学通量的分量，确定目标结构件对应的热传导本构模型，热传导本构模型用于表征结构件达到热平衡所需的弛豫时间与目标结构件的微结构特征之间的对应关系，并对目标结构件进行优化。
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公开(公告)号：CN117393176A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311366722.4
申请日：2023-10-20
Applicant: 之江实验室
Abstract: 本申请涉及一种宏微观图融合的传染病感染预测方法、装置和存储介质。所述方法包括：获取某一设定时间段内多个第一区域的宏观图，以及多个第二区域的微观图；第一区域中包括多个第二区域；将宏观图输入第一图卷积神经网络得到第一隐层向量；将微观图输入第二图卷积神经网络得到第二隐层向量；融合第一隐层向量与第二隐层向量得到各第一区域的融合隐层信息；对融合隐层信息进行时序计算得到各第一区域的时序隐层信息，将时序隐层信息分别输入两个预测网络中得到两个预测结果；将两个预测结果进行融合计算，得到最终各第一区域的传染病预测结果。采用本方法能够实现宏微观图融合挖掘的传染病预测，提高预测结果可解释性和传染病预测的效率。
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