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公开(公告)号：CN117358706A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311586653.8
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种可实现水自净的管道清淤机器人及其工作方法，属于管道清淤领域，包括机身以及从头到尾沿机身依次设置的前端喷水机构、旋转式刮淤机构、清淤机构和后端喷水机构，管道清淤机器人还包括设置于岸边的污水处理再利用机构，清淤机构与污水处理再利用机构的输入口连通，污水处理再利用机构的输出口与喷水机构连通。本发明采用上述可实现水自净的管道清淤机器人及其工作方法，通过设置污水处理再利用机构可将淤泥吸出至岸上过滤，过滤后的清水再次利用，从而实现了持续不间断的清淤工作。
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公开(公告)号：CN118228558A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410487038.X
申请日：2024-04-22
Applicant: 渝悦新材料(重庆)有限公司 , 北京工业大学
IPC: G06F30/23 , G06T17/20 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于有限元分析的牙科骨内种植体疲劳测试方法，属于牙科骨内种植体疲劳测试领域，包括以下步骤：S1、对牙科骨内种植体中力学参数进行正交试验分析，获得最不利种植体加工参数组合；S2、考虑基台与种植体的连接方式，结合最不利种植体加工参数组合，得到全局最不利参数组合；S3、基于全局最不利参数组合，构建牙科骨内种植体的疲劳测试模型，并将疲劳测试模型进行网格化划分；S4、分析牙科骨内种植体的应力分布。本发明采用上述基于有限元分析的牙科骨内种植体疲劳测试方法，利用正交试验分析方法，得到了具备统计学意义的种植体参数影响规律，确定了最不利的牙科骨内种植体选型，为牙科骨内种植体的疲劳试验的提供了选型依据。
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公开(公告)号：CN118955949A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411009140.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 北京工业大学
IPC: C08J3/075 , C08F220/56 , C08F222/38 , C08L33/26 , C08L1/04
Abstract: 本发明提供了一种双层纤维素纤维水凝胶及其制备方法，属于聚合物及其制备方法技术领域，双层纤维素纤维水凝胶的制备方法，包括如下步骤：将微晶纤维素溶于尿素溶液中，搅拌均匀，静置过夜；加入LiOH，再加入化学交联剂，搅拌均匀，得到纤维素溶液；纤维素溶液和聚合前体溶液的混合溶液，制备上层纤维素纤维水凝胶；将上层纤维素纤维水凝胶平铺覆盖在模具内的纤维素溶液和聚合前体溶液的混合溶液上，进行光固化处理，得到双层纤维素纤维水凝胶，得到双层纤维素纤维水凝胶。本发明提供双层纤维素纤维水凝胶，通过双层结构中的纤维素纤维与水凝胶基质的复合，不仅增强了材料的整体性能，而且赋予了材料良好的生物相容性、强界面结合强度和保水性。
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公开(公告)号：CN118053526A
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410268949.3
申请日：2024-03-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16C60/00 , G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN的新型超纤维增强水凝胶结构的逆向设计方法，属于超纤维增强水凝胶结构设计领域，包括以下步骤：S1、数据生成：构建得到物理场图像数据集和纤维分布图像数据集；S2、数据预处理：归一化，调整图像的大小，构建得到深度学习模型的数据集；S3、训练生成对抗网络；S4、验证，并利用验证通过的生成对抗网络根据目标物理场设计纤维分布。本发明采用上述基于GAN的新型超纤维增强水凝胶结构的逆向设计方法，在给定应力或位移场的前提下，利用生成对抗网络可有效预测超纤维水凝胶复合材料的结构，从而在药物输送和柔性电子领域具有巨大的应用潜力。
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公开(公告)号：CN117364912A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311585643.2
申请日：2023-11-24
Applicant: 北京工业大学
IPC: E03F9/00
Abstract: 本发明公开了一种城市排水管道清淤用两段式智能机器人及其工作方法，属于管道清淤领域，包括主要由机身、依次设置于机身上的前端喷水机构、检测机构、刮淤机构、铲淤机构和开合式行走机构构成的机器人主体以及设置于岸上的水循环处理装置，机身为分段式结构，机身由多段机体组成，相邻两段机体之间经转向机构转动连接，转向机构包括转动设置于相邻两段机体之间的万向节以及围绕万向节均匀设置于相邻两段机体之间的多组转向驱动单元。本发明采用上述城市排水管道清淤用两段式智能机器人及其工作方法，通过采用分段式机身结构，相比于一体型结构，更加适应弯曲狭窄的管道内作业。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114086883A
公开(公告)日：2022-02-25
申请号：CN202111316429.8
申请日：2021-11-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: E21B7/02
Abstract: 本发明公开了一种轨道交通隧道墙体多自由度钻孔机器人，轨道车通过导轨滑块、回转支承与伸缩臂连接，通过导轨滑块使伸缩臂在轨道车上的移动实现一次停车多次钻孔，通过回转支承使得伸缩臂整体绕Z轴的转动实现伸缩臂的折叠收回姿态调整。伸缩臂通过伸缩臂头部调整机构与XYZ三坐标调整机构连接，通过液压缸驱动实现XYZ调整机构的整体俯仰运动、姿态补偿调整。XYZ三坐标调整机构由直线模组通过正交分布组合，从而实现作业位置的准确定位。本发明通过轨道车上平台丝杠驱动的粗定位和XYZ三轴调节机构的精定位实现了钻孔位置的精确定位。轨道车上平台布置导轨滑块，实现了一次停车多次钻孔，提高了作业效率。
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公开(公告)号：CN118955949B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411009140.5
申请日：2024-07-25
Applicant: 北京工业大学
IPC: C08J3/075 , C08F220/56 , C08F222/38 , C08L33/26 , C08L1/04
Abstract: 本发明提供了一种双层纤维素纤维水凝胶及其制备方法，属于聚合物及其制备方法技术领域，双层纤维素纤维水凝胶的制备方法，包括如下步骤：将微晶纤维素溶于尿素溶液中，搅拌均匀，静置过夜；加入LiOH，再加入化学交联剂，搅拌均匀，得到纤维素溶液；纤维素溶液和聚合前体溶液的混合溶液，制备上层纤维素纤维水凝胶；将上层纤维素纤维水凝胶平铺覆盖在模具内的纤维素溶液和聚合前体溶液的混合溶液上，进行光固化处理，得到双层纤维素纤维水凝胶，得到双层纤维素纤维水凝胶。本发明提供双层纤维素纤维水凝胶，通过双层结构中的纤维素纤维与水凝胶基质的复合，不仅增强了材料的整体性能，而且赋予了材料良好的生物相容性、强界面结合强度和保水性。
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公开(公告)号：CN118053526B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410268949.3
申请日：2024-03-08
Applicant: 北京工业大学
IPC: G16C60/00 , G06F30/27 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/094 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种基于GAN的新型超纤维增强水凝胶结构的逆向设计方法，属于超纤维增强水凝胶结构设计领域，包括以下步骤：S1、数据生成：构建得到物理场图像数据集和纤维分布图像数据集；S2、数据预处理：归一化，调整图像的大小，构建得到深度学习模型的数据集；S3、训练生成对抗网络；S4、验证，并利用验证通过的生成对抗网络根据目标物理场设计纤维分布。本发明采用上述基于GAN的新型超纤维增强水凝胶结构的逆向设计方法，在给定应力或位移场的前提下，利用生成对抗网络可有效预测超纤维水凝胶复合材料的结构，从而在药物输送和柔性电子领域具有巨大的应用潜力。
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公开(公告)号：CN116524572A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310552211.5
申请日：2023-05-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应Hope‑Net的人脸精准实时定位方法，包括以下步骤：视频帧获取；人体头部框选及坐标估计；基于MediaPipe的头部坐标估计；平均头部坐标计算；笛卡尔坐标系下的头部坐标获取。本发明采用上述一种基于自适应Hope‑Net的人脸精准实时定位方法，解决了现有技术中估计头部位姿速度慢、精度低的问题，选用深度学习网络，通过基于自适应Hope‑Net的人脸定位方法，更好地适应了复杂场景下的人脸检测问题，实现了提高了人脸检测和头部姿态估计的准确性和鲁棒性，实现了三维空间中人脸的实时定位。
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公开(公告)号：CN116524572B
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202310552211.5
申请日：2023-05-16
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V40/16 , G06V20/40 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应Hope‑Net的人脸精准实时定位方法，包括以下步骤：视频帧获取；人体头部框选及坐标估计；基于MediaPipe的头部坐标估计；平均头部坐标计算；笛卡尔坐标系下的头部坐标获取。本发明采用上述一种基于自适应Hope‑Net的人脸精准实时定位方法，解决了现有技术中估计头部位姿速度慢、精度低的问题，选用深度学习网络，通过基于自适应Hope‑Net的人脸定位方法，更好地适应了复杂场景下的人脸检测问题，实现了提高了人脸检测和头部姿态估计的准确性和鲁棒性，实现了三维空间中人脸的实时定位。
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