一种电动手术床疲劳检测装置及其检测方法

    公开(公告)号:CN111337279A

    公开(公告)日:2020-06-26

    申请号:CN202010127227.8

    申请日:2020-02-28

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种电动手术床疲劳检测装置及其检测方法,检测装置分成主机检测装置和手柄检测装置,主机检测装置由一个主控制器、若干分控制器和驱动模组构成,手柄检测装置由电磁衔铁和框架夹具构成机械触手,外加微处理器和驱动电路构成。本发明公开的电动手术床疲劳检测的方法,合理优化了检测装置的动作顺序和持续时间,并插入多个复位等待过程,使得本发明在能检测电动手术床所有功能和不产生损伤的前提下,充分有效的对其主体和附件进行疲劳检验,保证每一台出厂的电动手术床质量上乘,经久耐用。

    一种基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法

    公开(公告)号:CN115269377A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210717428.2

    申请日:2022-06-23

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明提供一种基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法,包括如下步骤:S1、构建项目向量集PVS;S2、构建目标实例优化索引IPI;S3、构建预训练集TPRED;S4、构建目标项目的优化索引TPOI;S5、构建基于优化实例选择的训练集BOD;S6、构建基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法BOICP。本发明提出一种基于优化实例选择的跨项目软件缺陷预测方法,通过构建目标实例全局特征向量实现源实例选择,然后使用相关性分析进一步优化实例选择,使用该方法构建的训练集有利于选择可靠的实例数据,实现更好的跨项目缺陷预测效果。

    一种电动手术床疲劳检测装置及其检测方法

    公开(公告)号:CN111337279B

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202010127227.8

    申请日:2020-02-28

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种电动手术床疲劳检测装置及其检测方法,检测装置分成主机检测装置和手柄检测装置,主机检测装置由一个主控制器、若干分控制器和驱动模组构成,手柄检测装置由电磁衔铁和框架夹具构成机械触手,外加微处理器和驱动电路构成。本发明公开的电动手术床疲劳检测的方法,合理优化了检测装置的动作顺序和持续时间,并插入多个复位等待过程,使得本发明在能检测电动手术床所有功能和不产生损伤的前提下,充分有效的对其主体和附件进行疲劳检验,保证每一台出厂的电动手术床质量上乘,经久耐用。

    一种锂离子电池溶胶凝胶灭火剂及其制备方法

    公开(公告)号:CN119587936A

    公开(公告)日:2025-03-11

    申请号:CN202411771059.0

    申请日:2024-12-04

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明涉及锂离子电池专用灭火剂技术领域,尤其涉及一种锂离子电池溶胶凝胶灭火剂及其制备方法,该溶胶凝胶灭火剂由硅胶为骨架,骨架内包结三聚氰胺‑甲醛树脂@尿素‑磷酸氢二胺微胶囊而成。其制备方法包括:步骤S1、三聚氰胺‑甲醛树脂预聚体的合成;步骤S2、三聚氰胺‑甲醛树脂@尿素‑磷酸氢二胺微胶囊的合成;步骤S3、锂离子电池溶胶凝胶灭火剂的合成。本发明制备得到的溶胶凝胶灭火剂在常温下比较稳定,高温下灭火剂迅速吸热降温并分解释放出大量水蒸气、氨气、CO2以及SiO2气凝胶等组成的烟雾并生成聚磷酸隔膜,降低空气中的氧气浓度,形成空气传质和热量传递的隔绝层,对锂离子电池具有高效快速的灭火效果。

    一种基于域特征分布的跨项目软件缺陷预测方法

    公开(公告)号:CN115269378B

    公开(公告)日:2023-06-09

    申请号:CN202210717461.5

    申请日:2022-06-23

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明提供一种基于域特征分布的跨项目软件缺陷预测方法,包括如下步骤:S1、构建项目向量集PVS;S2、构建源域实例候选索引集SDCI;S3、构建源域实例候选集SDCS;S4、构建适应域特征分布索引DFDI;S5、构建适应域特征分布的训练集DFDD;S6、构建基于域特征分布的跨项目软件缺陷预测方法DFDCP。本发明提出一种基于域特征分布的跨项目软件缺陷预测方法,在源域实例候选集中,由目标实例的去均值化向量进行实例再选择,构建适应域特征分布的实例集,使用该方法构建的训练集有利于进一步建立精确的跨项目缺陷预测模型,实现更好的跨项目缺陷预测效果。

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