-
公开(公告)号：CN116128681A
公开(公告)日：2023-05-16
申请号：CN202310080877.5
申请日：2023-01-30
Applicant: 上海大风实验室设备有限公司 , 东华大学
IPC: G06Q50/20 , G09B19/00 , G06V20/40 , G06V40/20 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06N3/0464
Abstract: 本申请涉及一种中学氧气制取实验智能评分系统，属于智慧教育领域，研发了可配置性实验评分模块，实验评分模块根据考生的实验步骤、动作以及实验结果进行逻辑判断，最后根据判断结果决定得分，解决了现有技术中一个老师同时能顾及的学生人数有限，且不同老师的评分标准存在差异性，由于不同老师评估的差异性带来的不公正问题的问题；通过改进的YOLOv3算法，结合教育部下发的考试规范制定实验评分算法，实现中学氧气制取实验的智能评分，有效提高了评阅速度以及评分的准确性。
-
公开(公告)号：CN116030498A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202310079683.3
申请日：2023-01-17
Applicant: 东华大学
IPC: G06V40/10 , G06V20/40 , G06V10/62 , G06V10/766 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06T7/277 , G06T7/73 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/042 , G06N3/047 , G06N3/048
Abstract: 本发明涉及一种面向虚拟服装走秀的三维人体姿态估计方法，使用改进的卡尔曼滤波对输入图像进行预处理；设计一种基于HRNet‑W32的高分辨率二维人体姿态估计网络，使用二维标准数据集对该网络进行训练，利用其估计三维数据集中RGB图像对应的二维人体姿态；构建一个基于残差连接和注意力机制，同时结合语义信息的图卷积三维回归网络，以二维人体姿态估计网络估计的人体姿态作为输入，以对应的三维人体姿态实际值为标签，对三维回归网络进行训练；串联两个训练好的网络最终得到三维人体姿态估计模型。同其它三维人体姿态估计方法相比，在三维标准数据集上，本发明实现了更为精确的三维人体姿态估计。
-
公开(公告)号：CN115994306A
公开(公告)日：2023-04-21
申请号：CN202310100291.0
申请日：2023-02-06
Applicant: 东华大学
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094 , G06N3/084 , G07C3/00 , B65H54/00 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及一种数据增强的卷绕机锭轴运动精度预测方法，首先采集锭轴装配工艺及运行参数，并建立转子动力学模型生成仿真数据，进而设计了条件生成式对抗网络扩充不同装配工艺的样本数据，最后依据样本数据属时间序列数据，构建长短时记忆网络、注意力机制网络和BPNN神经网络对卷绕机锭轴运动精度进行预测。该方法考虑了锭轴最终装配精度对卷绕过程锭轴运动精度的影响，提高了仿真数据的准确性以及数据扩充模型的收敛速度；针对锭轴卷绕过程特征参数具有时间序列特点，致使提取卷绕过程工艺数据前后特征困难的问题，提出LSTM‑Attention的预测模型，解决了锭轴卷绕过程时间序列参数特征提取，挖掘了前后时间之间的特征关联关系，实现锭轴运动精度的准确预测。
-
公开(公告)号：CN115687899A
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202211082497.7
申请日：2022-09-06
Applicant: 东华大学
IPC: G06F18/2113 , G06F18/2111 , G06F18/214 , G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/086
Abstract: 本发明涉及一种基于高维度纺纱数据的混合特征选择方法，首先采用一种网络去卷积算法进行去除链式噪声所造成的噪声关联，之后再采用直接关联互信息值通过预筛选目标函数进行筛选一组最大相关、最大互补、最小冗余的关初选键参数子集。最后采用预测精度以及辨识度共同作为评估标准采用遗传算法进行搜索，并得到两者之间的最优占比，进而得到最终关键参数子集。本发明所提出的方法额外考虑的参数之间的互补性，以及纺纱生产过程中真实存在的噪声误差影响等，以提高纺纱能耗的预测精度。本发明提供的方法也可以应用到工况多变的类似工业场景中，帮助制造企业节能降耗，实现绿色生产。
-
公开(公告)号：CN115369526A
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202210813280.2
申请日：2022-07-12
Applicant: 东华大学
IPC: D01H7/04 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06F111/04
Abstract: 本发明的一个技术方案是提供了一种双弹性介质的高速低功耗细纱锭子。本发明的另一个技术方案是提供了一种上述的双弹性介质的高速低功耗细纱锭子的智能设计优化方法。该高速低功耗细纱锭子包括：锭杆，上支轴承、弹性管、止推轴承、吸振卷簧、内壳体、外壳体、弹性阻尼介质和法兰座，其中，内壳体内吸振卷簧、弹性管配合润滑油与内、外壳体间的弹性阻尼介质组成双弹性介质系统，抑制细纱锭子高速振动。同时，设计多目标驱动的遗传算法优化锭子关键部位即吸振卷簧和弹性阻尼介质的结构参数，提供一种高速运转下高刚度、低振幅的细纱锭子，助力细纱机进一步提速降耗。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113174668B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN202110398139.6
申请日：2021-04-14
Applicant: 东华大学
IPC: D01H15/00
Abstract: 本发明涉及一种环锭纺细纱机自动接头方法，用于环锭细纱机自动接头。本发明还提供了一种环锭纺细纱机自动接头装置，所述装置包括：工业机器人、多工位末端执行机构、吹气绕纱装置、备用纱退绕装置、钢丝圈定位装置、穿钢丝圈装置、接头操作台、3D相机等。所述接头方法步骤为：制停断纱锭子、获取细纱机各目标三维位姿信息、取出纱管放于吹气绕纱装置、定位钢丝圈、将备用纱卷绕在断纱纱管上、为备用纱加张力、将完成绕纱的纱管放回细纱机、挂线穿钢丝圈、牵引纱线穿过气圈环、导纱钩并喂入前罗拉。本发明提供了一种新的备用纱接头方法与装置，解决了现有自动接头技术难以实际应用、接头成功率低等问题。
-
公开(公告)号：CN114862151A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210421882.3
申请日：2022-04-21
Applicant: 东华大学 , 新凤鸣集团湖州中石科技有限公司
Abstract: 本发明公开的一种面向聚酯纤维聚合过程的两阶段特征选择方法，包括以下步骤：S1.获取聚酯纤维聚合生产车间过程数据，并对生产过程数据进行预处理。S2.将生产过程数据进行基于交叉相关性的时滞计算；S3.将特征间时滞关系带入考虑时滞的灰色关联分析法中，计算特征与目标特征间的相关度，同时进行特征排序；S4.将上部分提取的特征子集，使用近似马尔科夫毯方法进行冗余性去除；S5.经过上述计算，输出面向聚酯纤维聚合过程的最佳特征子集。本发明通过两阶段特征选择方法，可以在大量聚酯纤维聚合过程变量中有效选取出对关键变量影响较大的特征。
-
公开(公告)号：CN114820444A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210276221.6
申请日：2022-03-21
Applicant: 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种基于多注意力宽度神经网络模型的混合缺陷识别方法，该方法通过知识融入的多通道注意力宽度神经网络对多种模式混合的缺陷进行识别。本发明以混合模式晶圆图缺陷为例，针对混合模式缺陷特征空间复杂的特点，该方法利用八种基本缺陷特征的先验知识，预训练注意力机制引导的选择性采样算子，使其准确提取混合模式缺陷中的单一缺陷特征；针对缺陷混合模式组合复杂的特点，该方法构建通道激活知识来指导选择性采样算子的激活，准确判别缺陷混合模式中包含的基本类型缺陷。与现有方法相比，所提模型具有更高的缺陷采样率和更高的混合模式晶圆图缺陷识别精度。
-
公开(公告)号：CN114444547A
公开(公告)日：2022-05-06
申请号：CN202210109892.3
申请日：2022-01-29
Applicant: 东华大学 , 北京中丽制机工程技术有限公司
IPC: G06K9/00 , G06K9/62 , G01M13/045
Abstract: 本发明提出了一种结合GEP和互信息的的化纤卷绕机轴承故障特征提取方法。使用具有进化搜索性能的改进型基因表达式编程用于滚动轴承的特征提取。为提高基因表达式编程拟合特征的可用率和轴承特征在工业场景下的结合程度，提出了一种基于互信息的特征选择方法，分别分析当前基因表达式编程特征与故障标签序列的相关性、与当前候选基因表达式编程特征集的冗余性，并在此基础上分析当前候选子集与时频域离散特征集的互补性。与原有特征对分类精度相比，基因表达式编程训练过程中能更好地保留优势特征。此方法也可以应用到工况多变的类似工业场景中，帮助故障特征提取，实现高效故障诊断。
-
公开(公告)号：CN113850450A
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN202010597419.5
申请日：2020-06-28
Applicant: 中国航发上海商用航空发动机制造有限责任公司 , 东华大学
Abstract: 本发明涉及一种航空发动机装配生产资源信息的追溯方法。该追溯方法包括：步骤S1，解析装配任务，对航空发动机的装配生产资源进行分类，提取装配生产资源所包含的关键信息要素，作为数字化标识的信息载体，建立装配生产资源的标识信息；步骤S2，依据装配工艺从单工步到工序过程，开展装配生产资源的标识信息的采集，依据装配生产资源的标识信息实现从工步到工序、工序到工段的全装配过程的标识信息记录；步骤S3，将标识信息记录与实际生产过程中的信息进行比对。通过本发明提供的方案有助于减少操作人员工作量，降低出错率，缩短装配周期，提高航空发动机装配质量和生产效率。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
128
records
(took 0.03 seconds)
