一种水下增材制造的在线监测平台及自适应制造方法

    公开(公告)号:CN116713489A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310451461.X

    申请日:2023-04-25

    Abstract: 本发明公开一种水下增材制造的在线监测平台及自适应制造方法,所述监测平台包括安装在基底上的用于将激光头密封起来的水下密封罩,水下密封罩里面安装有内空心轴电机和外空心轴电机,其中内空心轴电机安装在激光头上方,其内圈与激光头固定连接,外圈上安装激光分束镜;外空心轴电机的外圈与水下密封罩内圈下端小孔外壁形成轴向同心配合,外空心轴电机的内圈上安装侧方监测CCD、线激光发生器、线激光监测CCD、温度传感器、高精度光谱仪,线激光发生器;所述基底的背面安装有超声探测仪。本发明考虑到水下增材制造的相关问题,具有监测结构稳定、监测过程灵活、计算速度快、结果具有实时性且准确等特点,实现了水下增材过程在线监测。

    一种基于深度学习的在线实时预测构件状态的方法

    公开(公告)号:CN116070484B

    公开(公告)日:2024-12-06

    申请号:CN202310046440.X

    申请日:2023-01-31

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的在线实时预测构件状态的方法,本发明首先采集不同工艺参数下熔池以及沉积层的尺寸形貌,并计算出材料从熔融态收缩至凝固状态产生的收缩量;再将采集到熔池和沉积层尺寸形貌、沉积层收缩量、工艺参数作为输入量,在有限元仿真中计算出制造中各点的应力值,并将这些参数作多信息特征融合处理后,输出制造过程中构件的实时应力值;通过大量的实验样本,得到其制造过程中实时应力曲线图和构件形貌图并一一对应,将样本分类为正常、变形、预裂和开裂四种状态,通过卷积神经网络训练,输出构件在制造过程中是何种状态。该方法可获得构建的应力和状态,有效解决制造过程出现变形、裂纹等缺陷以便及时调整和优化工艺参数。

    一种环形修剪器
    7.
    发明授权

    公开(公告)号:CN108605560B

    公开(公告)日:2019-10-22

    申请号:CN201810429138.1

    申请日:2018-05-08

    Inventor: 李文博

    Abstract: 本发明提供了一种环形修剪器,属于绿化管理领域,包括支撑架及切割器,切割器包括支撑环及切割环,切割环的底部具有刀片,切割环连接于支撑环,且切割环能够相对支撑环转动;支撑环连接于支撑架,支撑环能够沿支撑架做竖直运动。通过这种修剪器可以将花卉绿植修剪为圆筒状,并且这种修剪器具有巧妙地结构设计,使工作人员不需要太多的工作经验即可进行施工操作,且不同的工作人员所修剪出的花卉绿植形状及尺寸较为统一,使大片的花卉绿植修剪完之后较为整洁美观,能够给人们带来视觉上的冲击。

    一种水下增材制造的在线监测平台及自适应制造方法

    公开(公告)号:CN116713489B

    公开(公告)日:2025-02-14

    申请号:CN202310451461.X

    申请日:2023-04-25

    Abstract: 本发明公开一种水下增材制造的在线监测平台及自适应制造方法,所述监测平台包括安装在基底上的用于将激光头密封起来的水下密封罩,水下密封罩里面安装有内空心轴电机和外空心轴电机,其中内空心轴电机安装在激光头上方,其内圈与激光头固定连接,外圈上安装激光分束镜;外空心轴电机的外圈与水下密封罩内圈下端小孔外壁形成轴向同心配合,外空心轴电机的内圈上安装侧方监测CCD、线激光发生器、线激光监测CCD、温度传感器、高精度光谱仪,线激光发生器;所述基底的背面安装有超声探测仪。本发明考虑到水下增材制造的相关问题,具有监测结构稳定、监测过程灵活、计算速度快、结果具有实时性且准确等特点,实现了水下增材过程在线监测。

    一种基于深度学习的在线实时预测构件状态的方法

    公开(公告)号:CN116070484A

    公开(公告)日:2023-05-05

    申请号:CN202310046440.X

    申请日:2023-01-31

    Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的在线实时预测构件状态的方法,本发明首先采集不同工艺参数下熔池以及沉积层的尺寸形貌,并计算出材料从熔融态收缩至凝固状态产生的收缩量;再将采集到熔池和沉积层尺寸形貌、沉积层收缩量、工艺参数作为输入量,在有限元仿真中计算出制造中各点的应力值,并将这些参数作多信息特征融合处理后,输出制造过程中构件的实时应力值;通过大量的实验样本,得到其制造过程中实时应力曲线图和构件形貌图并一一对应,将样本分类为正常、变形、预裂和开裂四种状态,通过卷积神经网络训练,输出构件在制造过程中是何种状态。该方法可获得构建的应力和状态,有效解决制造过程出现变形、裂纹等缺陷以便及时调整和优化工艺参数。

    一种石墨烯长距离导热传感器

    公开(公告)号:CN213120908U

    公开(公告)日:2021-05-04

    申请号:CN202022626450.5

    申请日:2020-11-13

    Abstract: 本实用新型涉及一种石墨烯长距离导热传感器,包括传感器本体、导热片和温度传感器,传感器本体由内到外依次包括内绝热层、空气层、外绝热层和壳体,壳体底部设有弧形凹槽,使得壳体底部通过弧形凹槽贴合设置在电缆的绝热层表面,且弧形凹槽中心开设有容置口,导热片的上下两端分别贴合设置在弧形凹槽和电缆上,导热片中部上端穿过容置口并与石墨烯传感器连接,石墨烯传感器两端连接一个温度传感器,壳体的两侧分别设有连接座和定位座,连接座上铰接设有固定带,固定带另一端上设有多个定位孔,固定带穿过定位座并通过定位柱贯穿定位孔,传感器本体的空气层具有良好的隔热效果,能够提高绝热效果,减小径向和轴向的热量散失。

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