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公开(公告)号：CN115708639A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211450720.9
申请日：2022-11-18
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明涉及一种家用电磁加热自动炒菜机，其特点是，包括电磁锅主体、搅拌装置、直线导轨投料装置和倾锅机构。电磁锅主体的环形电磁加热器作为热源为自动炒菜机提供热量，搅拌装置位于电磁锅主体的电磁锅上方，搅拌装置的结构采用多杆搅拌，提高搅拌效率。直线导轨投料装置放置于电磁锅一旁，通过程序控制投放的时序。倾斜机构，带来颠锅的效果。本发明具有模块化、集成化、标准化特点，其结构合理，功能齐备，自动化程度高，使用效果好。适用范围广，特别适用于多种小型家用场合。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119272628A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411424754.X
申请日：2024-10-12
Applicant: 东北电力大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种固晶机热误差预测方法、装置、设备及存储介质，涉及数据预测技术领域，包括以下步骤：采集固晶机的多组温度数据，获取多组温度数据对应的热误差；在CNN模型中加入多个LSTM层和注意力层，得到初始热误差预测模型；通过多组温度数据与对应的热误差对初始热误差预测模型进行训练，得到热误差预测模型；将待预测的温度数据输入至热误差预测模型，通过CNN层对待预测的温度数据进行特征提取，得到温度特征；通过多个LSTM层对温度特征进行时序特征进行提取，得到全局特征；通过注意力层对全局特征进行加权求和以及映射，得到热误差。本发明将CNN、LSTM和注意力层相结合，大大提高了热误差的预测准确性。
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公开(公告)号：CN118880774A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410951860.7
申请日：2024-07-16
Applicant: 东北电力大学
Abstract: 本发明属于车路能量收集技术领域，涉及一种负泊松比刚柔耦合能量采集减速带，包括：定位架，由两个连接座与两个限位架组成，两个限位架相对水平设置，两个限位架的上表面为斜面使得两个限位架的上表面呈八字形，两个连接座设置在两个限位架之间且位置分别靠近两个限位架的两端，每个连接座与两个限位架可拆卸连接；多个发电单元，沿着两个限位架的长度方向均匀设置；两个固定组件，分别设置在两个连接座上，每个固定组件用于将对应连接座固定在路面上。本发明能够通过将两个连接座固定在路面上就可完成对多个发电单元的快速安装，不需要过多的破坏路面，减少了安装的步骤，使得安装所需的时间能够尽可能的缩短，提高了安装的效率。
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公开(公告)号：CN115729170A
公开(公告)日：2023-03-03
申请号：CN202211440640.5
申请日：2022-11-17
Applicant: 东北电力大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明是一种基于MLR‑AHP算法的数控机床热误差建模方法，其特点是，所述方法的内容包括获取机床直线轴的温度变量和定位误差、利用K调和均值聚类算法提取热误差建模所需要的温度敏感点、采用层次分析法进一步优化温度敏感点、建立机床热误差MLR‑AHP模型和实时测量机床温度敏感点位置处的温度，将温度值带入所述MLR‑AHP模型中，获得MLR‑AHP模型的预测性能。能够满足误差补偿的要求，提高了热误差模型的预测精度和稳健性。具有科学合理，适用性强，鲁棒性好的优点。
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公开(公告)号：CN117161825A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202311139526.3
申请日：2023-09-05
Applicant: 东北电力大学
IPC: B23Q17/00
Abstract: 本发明公开了一种数控机床热误差预测方法，涉及精密加工机床领域。包括：测量数控机床的定位误差，获得定位误差曲线；在数控机床上设置若干个温度测点，将若干个温度测点划分为不同的组，选出每组中与定位误差曲线的热变化斜率相关系数最大的温度测点作为温度敏感点；将温度敏感点的温度作为输入，定位误差曲线的热变化斜率作为输出，使用多项式拟合建立热误差多项式。本发明使用聚类方法将温度测点划分为不同的组，通过计算每组温度测点与定位误差曲线的热变化斜率之间的相关系数，将相关系数最大的温度测点作为温度敏感点，将其用于热误差多项式的拟合，有助于模型捕捉到机床热误差与温度变化之间的密切关系，使得模型性能更高、更具有可靠性。
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公开(公告)号：CN115729170B
公开(公告)日：2024-11-05
申请号：CN202211440640.5
申请日：2022-11-17
Applicant: 东北电力大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明是一种基于MLR‑AHP算法的数控机床热误差建模方法，其特点是，所述方法的内容包括获取机床直线轴的温度变量和定位误差、利用K调和均值聚类算法提取热误差建模所需要的温度敏感点、采用层次分析法进一步优化温度敏感点、建立机床热误差MLR‑AHP模型和实时测量机床温度敏感点位置处的温度，将温度值带入所述MLR‑AHP模型中，获得MLR‑AHP模型的预测性能。能够满足误差补偿的要求，提高了热误差模型的预测精度和稳健性。具有科学合理，适用性强，鲁棒性好的优点。
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