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公开(公告)号：CN118391963A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410485353.9
申请日：2024-04-22
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种强化沸腾传热的非均匀润湿性微通道结构及其制备方法，属于沸腾传热领域。微通道结构包括用于沸腾传热的基板、分布在基板上的多尺度微通道和多尺度微通道表面制备的非均匀润湿涂层。多尺度微通道表面设置有多个微通道，每个微通道内部均具有多条微沟槽，多条微沟槽包括位于中间的第一沟槽以及位于两侧的第二沟槽，从而形成多尺度微通道结构；非均匀润湿涂层包括疏液涂层、亲液涂层和超亲液涂层，三种涂层呈梯度变化的形式排列，使流体从疏水区域流向亲水区域，分布在基板上的多尺度微通道由于毛细作用可以给基板带来自吸水能力，非均匀润湿涂层可以显著增强微通道表面的吸水能力，同时在流体工质中引起涡流，增强表面的沸腾传热性能。
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公开(公告)号：CN117233643A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202311266686.4
申请日：2023-09-28
Applicant: 燕山大学
IPC: G01R31/396 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种面向动力电池组电压时序数据的自适应LTTB降采样方法，包括以下步骤：S1，从电动汽车BMS内提取电池组电压数据并预处理；S2，按现有LTTB算法将采样点平分至各压缩区间，计算MSE；S3，对各压缩区间内的采样点数目进行动态调整；S4，压缩区间中选择保留的采样点；S5，计算χc降采样后的特征损失Loss；S6，重复执行步骤S3～S5，在Loss首次发生阶跃前跳出循环并执行步骤S7；S7，判断χd段各压缩区间的MSE，若有MSE大于预定阈值，则对相应压缩区间进行拆分，并更新χd段的采样点分配情况，若都小于预定阈值，则执行步骤S4并结束降采样。本发明能够根据电池组电压序列特点自适应地调整压缩比，更好地保留原始序列的时序特征与形状特征。
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公开(公告)号：CN117000858A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311052544.8
申请日：2023-08-21
Applicant: 燕山大学
IPC: B21D22/22 , B21D43/00 , B21C51/00 , B21D53/92 , G06T7/80 , G06T3/00 , G06T5/40 , G06T7/13 , G06T7/136
Abstract: 本发明提供一种基于机器视觉的纵向蒙皮拉伸机钳口调形控制方法，其包括：S1、安装图像采集系统；S2、通过张正友标定法标定相机，建立目标像素点和空间中对应的目标点位置的关系；S3、打开光源，获取相机拍摄图像，对图像进行预处理；S4、对预处理完的灰度图像进行边缘提取；S5、对边缘灰度图像曲线通过最小二乘法进行拟合，调整拉伸机钳口调形液压缸的行程，实现纵向蒙皮拉伸机钳口调形控制。本发明能够实现对蒙皮坯料与钳口状态的精确检测，使钳口形状与端面形状吻合，完成蒙皮坯料快速准确地喂入钳口；本发明将机器视觉识别技术应用在航空专用装备，提高了蒙皮拉伸精度及坯料喂入钳口效率，有助于装备自动化、智能化转型升级。
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公开(公告)号：CN116151919A
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202310055149.9
申请日：2023-01-13
Applicant: 燕山大学
IPC: G06Q30/0601 , G06F3/0481
Abstract: 本发明涉及一种基于订单模式的CIP系统及方法，系统包括：订单管理单元、PLC单元和CIP设备；订单管理单元用于管理CIP设备使用的数据，包括订单生成模块、订单保存模块、订单查询模块、订单执行模块、标准CIP订单管理模块和人机交互模块，是具有数据收集、统计和分析功能的系统；PLC单元是操作CIP设备运行的控制系统；CIP设备用于对设备进行清洗，包括清洗设备和N个传感器。本发明还公开了使用基于订单模式的CIP系统的方法。本发明采用CIP订单对CIP设备进行管理，通过对原位清洗中大量数据的采集、统计和分析，实现了对CIP系统的智能化控制，具有CIP活动执行过程全透明、无差错、可追溯和能优化的优点。
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公开(公告)号：CN114871730B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202210524718.5
申请日：2022-05-13
Applicant: 燕山大学
IPC: B23P19/027 , B23P19/00
Abstract: 本发明涉及一种卧式管接头自动安装装置及其安装方法，其包括接头送料单元、尼龙管送料单元和接驳单元，接头送料单元设于接驳单元的一侧，且尼龙管送料单元设于接驳单元的另一侧，接驳单元中位姿调整模块设于接驳模块与送料滑台之间，且接驳模块中接驳气缸设于接驳台上，接驳气缸的活塞杆上设有接头夹具，导管设于接头夹具的左侧，且导管与接头夹具之间设有尼龙管夹具，尼龙管切断机构及下料机构均设于接驳台上。本发明结构简单、自动化程度高，不仅可以实现接头及尼龙管的自动上料，还可以实现接头位姿自动调整、接头及尼龙管的夹紧固定、接头与尼龙管的自动对接安装以及尼龙管自动切断等，以利于提高接头安装的生产效率，降低了人工成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113703412B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202111018891.X
申请日：2021-09-01
Applicant: 燕山大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生的数控机床虚拟调试系统，包括：数控系统、物理空间、数字孪生中间层和数字孪生数字空间；物理空间包括数控机床；数字孪生数字空间包括控制模型和功能模型；功能模型用于模拟数控机床的机床运动；控制模型用于模拟数控机床对机床运动的控制功能；数控系统用于将控制信号发送到物理空间和数字孪生中间层；控制模型通过运动信号控制功能模型执行模拟作业；数字孪生中间层用于物理空间与数字孪生数字空间的连接与映射；数字孪生中间层包括数字孪生模型映射模块和性能分析优化模块；性能分析优化模块用于根据数控机床的运行数据和功能模型的运行数据对功能模型进行参数调节。本发明提高了虚拟调试的真实性。
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公开(公告)号：CN114398825A
公开(公告)日：2022-04-26
申请号：CN202111652049.1
申请日：2021-12-30
Applicant: 燕山大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供一种预测面向复杂多变工况的切削刀具剩余寿命的方法，具体步骤为：S1、采集数控系统的NC变量数据，并标记切削刀具的剩余寿命；S2、利用压缩感知方法对采集的NC变量数据进行降噪处理；S3、根据工况之间的差异对S2处理的NC变量数据进行领域划分，得到切削刀具的源域特征空间和目标域特征空间；S4、通过一维残差块堆叠的方式从切削刀具的源域特征空间和目标域特征空间中提取切削刀具寿命的敏感特征；S5、根据S4提取的切削刀具寿命的敏感特征，利用领域对抗方法与数据分布自适应方法构建刀具剩余寿命预测迁移学习框架。本发明不仅可以提高单一工况下的刀具剩余寿命预测精度，且在复杂多变工况下具备获得良好的泛化能力。
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公开(公告)号：CN113703412A
公开(公告)日：2021-11-26
申请号：CN202111018891.X
申请日：2021-09-01
Applicant: 燕山大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明涉及一种基于数字孪生的数控机床虚拟调试系统，包括：数控系统、物理空间、数字孪生中间层和数字孪生数字空间；物理空间包括数控机床；数字孪生数字空间包括控制模型和功能模型；功能模型用于模拟数控机床的机床运动；控制模型用于模拟数控机床对机床运动的控制功能；数控系统用于将控制信号发送到物理空间和数字孪生中间层；控制模型通过运动信号控制功能模型执行模拟作业；数字孪生中间层用于物理空间与数字孪生数字空间的连接与映射；数字孪生中间层包括数字孪生模型映射模块和性能分析优化模块；性能分析优化模块用于根据数控机床的运行数据和功能模型的运行数据对功能模型进行参数调节。本发明提高了虚拟调试的真实性。
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公开(公告)号：CN111920652B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202010709845.3
申请日：2020-07-22
Applicant: 燕山大学
Abstract: 本发明涉及一种可自适应调节脚踝承载力的辅助行走器，其包括底板组件、多连杆机构、固定绑带、固定环和阻尼调节器，多连杆机构左右对称设于底板的两侧，固定绑带和固定环均设于底板的上方，且固定绑带与垂直连杆固定连接，固定环与上平行斜连杆的第一端转动连接，阻尼调节器包括阻尼器外壳、弹簧压块、调节齿条、压缩弹簧、调节齿轮、调节旋钮、固定压块和锁紧旋钮，且阻尼调节器固定设于垂直连杆的中间部。本发明能替代拐杖，有利于人们在脚踝康复期间的出行，通过设置多连杆机构，可以保证脚部受力时，力可以沿竖直传递，此外还可以根据患者康复期的不同阶段通过阻尼调节器自适应调节脚踝所承受力的大小，有利于患者康复期的锻炼康复。
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公开(公告)号：CN111242202A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010014758.6
申请日：2020-01-07
Applicant: 燕山大学
Abstract: 基于度量学习的车削加工刀具磨损状态监测方法，首先将采集刀具磨损图像进行预处理，再按比例随机分成训练集和测试集，且其训练集和测试集中都划分有支持集和测试样例集；建立非参数化神经网络模型结构，包括特征提取网络、距离度量函数、attention机制；初始化特征提取网络模型权重、偏差和学习率参数，构建激活函数；采用余弦距离函数作为距离度量函数；Attention机制使用softmax层结构；运用前向传播计算当前交叉熵损失，再通过后向传播计算其梯度；通过运行梯度下降法对权重和偏差进行优化，最后使用网络模型的学习参数对测试集进行预测和分类辨别，输出预测准确率。本发明具有算法实现简单、误差修正、刀具磨损状态分类准确率高、运行时间短和实时性强等特点。
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