蜗轮加工形性可控工艺
    12.
    发明授权

    公开(公告)号:CN112379589B

    公开(公告)日:2022-02-18

    申请号:CN202011090643.1

    申请日:2020-10-13

    Abstract: 本发明公开了一种蜗轮加工形性可控工艺,首先建立建立预测模型和基于粒子群算法的多目标协同优化模型;通过预测模型处理得到预测输出值;然后将预测输出值输入到优化模型并采用归一法将输出值进行目标整合得到优化目标;最好将优化目标作为离子群算法中评价的适应度,最终通过优化选择适应度最高的加工参数作为最优解。本发明提供的基于多目标协同优化的零件加工形性可控工艺,以蜗轮加工为例,结合蜗轮形性预测模型以及面向形性整体提升的多目标协同优化方法,同时优化蜗轮加工精度以及蜗轮齿面表面完整性,实现蜗轮加工形性可控工艺。

    一种柔性电子纸及其制备与应用

    公开(公告)号:CN113960846A

    公开(公告)日:2022-01-21

    申请号:CN202111164972.0

    申请日:2021-09-30

    Abstract: 本发明具体公开了一种柔性电子纸及其制备与应用。所述柔性电子纸从下至上依次包括PS膜、显色FPL、PI膜、PS膜,还包括IC、FPC,所述IC和FPC分别通过IC补强胶和UV胶固定在所述PI膜上,其特征在于,所述PS膜通过热熔工艺和FPL和PI膜贴合在一起,所述FPL和PI膜通过EC胶贴合在一起。本发明通过控制显色粒子和电泳显示微胶囊的粒径、在胶囊溶液中适配一定比例的阿拉伯胶、眀胶及壳聚糖、控制PI膜的材料选择、PS膜的厚度、EC胶的硬度和拉伸模量,来改善柔性电子纸的材料特性,同时配合新的制备工艺,提升柔性电子纸的柔韧性、弯折性、清晰度,实现弯曲半径等于或小于2cm的柔性显示。

    基于多算法融合的多目标工艺参数智能优化方法

    公开(公告)号:CN112380760A

    公开(公告)日:2021-02-19

    申请号:CN202011090630.4

    申请日:2020-10-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于多算法融合的多目标工艺参数智能优化方法,首先获取加工零件表面形性数据;然后建立预测模型和优化模型,预测模型采用改进的广义回归神经网络IGRNN算法,生成并输出预测结果值;输入到优化模型中,计算优化模型中的算法内随机产生个体的目标值;最后,建立工艺参数决策模型,通过主成分分析法PCA确定最终用于实际加工的工艺参数。本发明提供的方法能够基于稀疏数据自动得到最优工艺参数,且无需人工为每个目标赋权,从而有利于智能制造的实现。采用改进的灰狼算法进行平滑因子的智能寻优,从而提高预测模型的整体预测精度,使用主成分分析来选择最佳工艺参数,避免了人为干扰,自动对每个目标进行加权和评价,从而提高了自动化参数确定的水平。

    一种基于InSAR的潜在滑坡识别方法

    公开(公告)号:CN114963961A

    公开(公告)日:2022-08-30

    申请号:CN202210442607.X

    申请日:2022-04-25

    Abstract: 本发明涉及一种基于InSAR的潜在滑坡识别方法,步骤如下:S1:通过资料收集和区域调查查明目标区域地质情况;S2:完成对目标区域现有滑坡的滑坡调查图绘制;S3:建立该区域内滑坡体积与滑坡面积之间的经验关系;S4:利用InSAR图像数据确定区域内潜在滑坡的地表位移速率阈值;S5:建立潜在滑坡的识别标准;S6:确定区域内潜在滑坡的滑坡规模。潜在滑坡的提前识别和规模判断对于滑坡灾害的灾害评价、风险管理和监测防治具有重要意义。

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