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公开(公告)号:CN116869187A
公开(公告)日:2023-10-13
申请号:CN202311057867.6
申请日:2023-08-22
Applicant: 东北大学
IPC: A23N15/02
Abstract: 本发明属于水果加工设备技术领域,具体涉及一种草莓蒂自动去除机,包括:机架,所述机架安装于地面上,用于支撑传送装置、移动控制装置及去蒂装置;传送装置,所述传送装置安装于机架顶部,用于输送草莓;移动控制装置,所述移动控制装置安装于机架上;去蒂装置,所述去蒂装置安装于移动控制装置下方,用于去除草莓蒂。可以大幅度降低工人的劳动强度,有效提高草莓的生产与加工效率,同时该去蒂装置除去放料过程外整个过程无需工人辅助参与,大大减少了草莓自动化去蒂过程中的生产安全隐患,同时保证草莓的加工质量,进而提高了草莓生产加工企业的经济效益。
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公开(公告)号:CN114504016A
公开(公告)日:2022-05-17
申请号:CN202210253304.3
申请日:2022-03-15
Applicant: 东北大学
IPC: A22C29/02
Abstract: 一种全自动对虾去壳机,包括机架、电动机、虾体开背机构、壳肉分离机构、虾壳吹离机构及虾仁收集槽;电动机水平固装在机架底部;虾体开背机构水平设置在机架顶部;壳肉分离机构位于虾体开背机构下方且设置在机架上;虾仁收集槽位于壳肉分离机构下方且设置在机架上;虾壳吹离机构位于虾仁收集槽侧后方且设置在机架上;虾体开背机构、壳肉分离机构及虾壳吹离机构均由电动机提供动力。本发明的全自动对虾去壳机,实现了机械式去壳,与传统的手工去壳方式相比,能够大幅度降低工人的劳动强度,有效提高生产效率,去壳过程中能够避免虾肉过多的粘连在去除的虾壳上,保证了去壳后的虾仁品质,提高了虾仁的价值,进而提高了虾仁生产企业的经济效益。
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公开(公告)号:CN120001452A
公开(公告)日:2025-05-16
申请号:CN202510397710.0
申请日:2025-04-01
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开一种矿山用自移式带破碎功能的振动筛装置,包括振动筛系统,倾斜安装于底座框架组件上方,振动筛系统左侧设有溜槽,溜槽的出口端与辅助破碎组件的入口端对接,矿石输送结构件的输入端位于振动筛系统的下方,底座框架组件包括车架体和四个伸缩式动态支撑机构,车架体连接振动筛系统,底部两侧安装行走组件;所述行走组件由四个舵轮构成,舵轮与车架体底部刚性连接,本发明的优点是:有效对超规格大块矿石进行破碎处理,集成破碎模块、振动筛分功能及自动输送功能,可在不同作业场地中自主移动,本发明提高了连续作业能力,全流程连续运行,避免传统工艺中的停机等待问题,自移功能使设备可快速转场至新作业面,减少设备拆装和运输时间。
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公开(公告)号:CN119783587A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202510264925.5
申请日:2025-03-07
Applicant: 东北大学 , 中国航发沈阳发动机研究所
IPC: G06F30/28 , G01D21/02 , F04B51/00 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于数字孪生技术的液压泵流体流量脉动特性表征方法,涉及流体压力测量技术领域。首先利用AMEsim仿真软件建立被测液压泵的理论结构模型,其次搭建被测液压泵的泵源压力脉动测试系统,采用节流阀模拟负载变化,利用数据采集系统采集被测液压泵出口流体的压力脉动信号、温度信号和平均流量信号;将采集的信号经过处理后作为被测液压泵的理论结构模型的输入参数;最后通过对被测液压泵的理论结构模型仿真计算,通过修改仿真模型参数,将仿真所得压力脉动曲线与实测压力脉动曲线进行对比,逐步确定被测液压泵的理论结构模型参数的最终参数。本发明实现简单,操作方便,能够满足工程精度的要求,极大地节省了实验成本和时间成本。
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公开(公告)号:CN116649098A
公开(公告)日:2023-08-29
申请号:CN202310772420.0
申请日:2023-06-28
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于粮食加工技术领域,具体涉及一种玉米自动去皮剥粒机,包括传动机构、入料机构、去皮剥粒机构、出料收集机构、杂质吹离风机和机架;所述传动机构布置于机架横向入料口一侧,入料机构水平布置于机架顶部;入料机构下方机架上水平布置有去皮剥粒机构,去皮剥粒机构下方机架上布置有出料收集机构,杂质吹风机布置于机架纵向一侧。该机构不仅结构简单,而且使用方便自动化程度高,对玉米粒的成品质量有一定的保证,进而提高了玉米生产加工企业的经济效益。
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公开(公告)号:CN114218991A
公开(公告)日:2022-03-22
申请号:CN202111634135.X
申请日:2021-12-29
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供一种基于加权BP‑AdaBoost的转子故障诊断方法,涉及转子故障诊断领域。利用传感器测得转子振动信号,从不同角度对转子状态特征进行提取,得到转子系统状态特征向量,而后计算初始特征向量的方差,根据方差值大小,合理地选择特征向量维度,利用BP神经网络作为AdaBoost算法的基分类器,构建二值分类器,并通过组合若干二值分类器,构建多分类分类器。针对组合式多分类分类器决策时存在的问题,本发明提出了基于验证样本的非模糊解系数,并结合K折交叉验证,得到了加权BP‑AdaBoost多分类器,完成了转子故障诊断。通过实验验证,该方法在故障类型识别和故障程度识别中均有较好的效果。
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