公开(公告)号：CN112054225A

公开(公告)日：2020-12-08

申请号：CN202010965803.6

申请日：2020-09-15

Applicant: 吉林大学

Inventor： 卢国龙 ,  孙磊 ,  樊文选 ,  崔浩 ,  王蜜 ,  刘镇宁

IPC: H01M8/0247 ,  H01M8/0263 ,  H01M8/0265 ,  H01M8/1004 ,  H01M8/1007

Abstract: 本发明公开了一种仿肺多层结构燃料电池双极板及其实现方法。本发明采用仿肺多层结构双极板设计，包括气体分布层、定向吹气层和排水层；反应气体经进气口泵输进气体分布层，经四级传气单元逐级传导气体，使气体均匀且最大面积的进入到气体扩散层参与电池反应，增强传质均匀性；在倾斜的定向吹气孔的作用下，将泵气压力分解为传质分力Fy和排水分力Fx，传质分力压缩气体进入到气体扩散层参与电池内部电化学反应，排水分力吹扫通道内部堆积的水，再结合设计的矩形状流道和流道底部具有倾斜角β的倾斜底面，及时将产生的水排出，避免了液滴在电池内部阻塞，综合提高了燃料电池均匀传质和快速排水两方面性能，进而整体提高了燃料电池的工作性能。

公开(公告)号：CN115846944B

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202211247778.3

申请日：2022-10-12

Applicant: 吉林大学

Inventor： 赵小辉 ,  蒋豪 ,  王浩 ,  徐龙哲 ,  崔浩

IPC: B23K37/00 ,  B23K37/02 ,  B25J9/16 ,  B25J19/02

Abstract: 本发明提供了一种基于结构光视觉的立向上焊接方法，包括以下步骤：将待焊工件拼装成两侧大致对称的V形坡口；CDD工业相机对所述V形坡口不断拍摄图像，获取图片数据流；对每帧图像进行处理，获得所述V形坡口的尺寸和几何形貌；划焊道层数以及每层焊道填充的金属体积；在每帧图像上求取顺序排列的特征点坐标；焊接机器人按照设定的焊接轨迹对首层焊道进行焊接；用所述CDD工业相机对焊接完成的首层焊道进行二次扫描，获得新的图片数据流，求取特征点坐标；焊接机器人按照设定的焊接轨迹对第二层焊道进行焊接；重复扫描、焊接，直到焊接完成；焊接过程中完成对三角形摆动轨迹的有效规划，从而提高机器人立上焊的焊接质量。

公开(公告)号：CN114626296B

公开(公告)日：2025-03-18

申请号：CN202210229275.7

申请日：2022-03-09

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李新波 ,  李卓 ,  刘昕宇 ,  冯伟嘉 ,  户健 ,  王旺 ,  关博 ,  陈子易 ,  崔浩 ,  孙晓东 ,  石屹然

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985

Abstract: 本发明公开了一种基于一维残差注意力CNN的线缆电磁辐射响应预测方法，属于电磁辐射响应波形预测领域，该方法通过确定影响线缆电磁脉冲辐射响应波形的物理因素，通过对物理因素进行大量取样，经过全波仿真得到取样点的输出波形，将仿真数据分为训练集、验证集与测试集，构建基于一维残差注意力CNN的网络模型，用仿真数据对其进行训练、验证和测试，将网络预测的波形与全波仿真得到的波形进行比较，获得线缆电磁脉冲辐射响应预测模型；将测试集的样本点输入到训练好的线缆电磁脉冲辐射响应预测模型进行预测，预测结果进行反归一化得到最终预测结果。实现更能反映实际情况的高功率微波辐照下线束响应波形的快速预测。

公开(公告)号：CN115533380A

公开(公告)日：2022-12-30

申请号：CN202211268028.4

申请日：2022-10-17

Applicant: 吉林大学

Inventor： 赵小辉 ,  徐龙哲 ,  王浩 ,  蒋豪 ,  崔浩

IPC: B23K37/00 ,  B23K37/02 ,  B25J9/16

Abstract: 本发明提供了一种焊缝缺陷识别与自动补焊方法，包括以下步骤：将待补焊焊缝摆放好，所述待补焊焊缝可以是对接焊缝或者角接焊缝；按照既定的示教轨迹和既定的拍摄帧率，将CDD工业相机的一字形激光线垂直投射到所述待补焊焊缝上，对所述待补焊焊缝不断拍摄图像，获取图片数据流；对每帧图像进行处理，获得所述待补焊焊缝的几何形貌和尺寸；提取所述待补焊焊缝的特征点；焊缝缺陷位置判断；设定阈值，以剔除掉无需补焊的焊缝；补焊焊接轨迹拟合；补焊焊接参数控制。

公开(公告)号：CN114397474A

公开(公告)日：2022-04-26

申请号：CN202210047540.X

申请日：2022-01-17

Applicant: 吉林大学

Inventor： 李新波 ,  左昕雨 ,  王晓玉 ,  崔浩 ,  李卓

IPC: G01P5/24 ,  G01P13/02 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 一种基于FCN‑MLP的弧形超声传感阵列风参数测量方法，属于测风技术领域，方法包括：构建弧形阵列结构；根据构建的弧形阵列结构中阵元的分布情况，构建阵列流型；建立不同信噪比下的阵列接收矢量，对风速、风向进行标签处理，构建风速数据集和风向数据集；将风速、风向数据集进行随机打乱，并将随机打乱后的风速数据集划分为训练集、验证集和测试集；构建并训练两个FCN‑MLP网络模型；将风速数据集和风向数据集分别输入到训练好的FCN‑MLP风速测量神经网络模型和FCN‑MLP风向测量神经网络模型中，得出测量风参数信息。本发明方法使得当环境中存在噪声时，实现对风参数的精准测量，并减小计算的复杂度，提高测量的实时性。