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公开(公告)号：CN115078095A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210834161.5
申请日：2022-07-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的微电子封装拉伸试验机补偿控制方法，包括：构建胶水应变与应力关系数据集，利用数据集进行预训练获得模型权重，建立胶水应变与应力关系的神经网络模型；对芯片进行拉伸试验，实时采集应力和总应变，并根据当前的应力通过神经网络模型得到胶水应变；获取拉伸试验预设的焊点应变率，在焊点的应变过程中补偿胶水应变，建立作动器的期望位移与时间的关系曲线，作为前馈补偿；使用PID算法反馈控制作动器，使其输出位移与期望位移一致，实现焊点的应变率保持恒定；重复拉伸试验直至拉伸试验结束。本发明能够消除胶水的应变对拉伸试验的影响，保持焊点的应变率固定。
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公开(公告)号：CN117055390A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202310991326.4
申请日：2023-08-08
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G05B19/042
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的微电子封装疲劳试验机及其方法，涉及机械控制领域。本发明通过预先处理来消除试验机系统中的位移误差，再结合机器学习算法与FPGA技术，设计的控制系统能够高速处理数据并实现实时控制。这确保试验系统具备快速响应和高精度的实时控制能力，并实时消除除芯片外的位移误差，保持焊点的应变率恒定，实现位移的补偿。相较传统方法，本发明系统具有更低的延迟和更高的精度。同时，该系统的核心方法还能解决传统电机精度低等问题。因此，该系统不仅能保证试验的精确性，而且具有普适性，适用于各种微电子封装焊点疲劳试验机的开发。
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公开(公告)号：CN115078095B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202210834161.5
申请日：2022-07-14
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于FPGA的微电子封装拉伸试验机补偿控制方法，包括：构建胶水应变与应力关系数据集，利用数据集进行预训练获得模型权重，建立胶水应变与应力关系的神经网络模型；对芯片进行拉伸试验，实时采集应力和总应变，并根据当前的应力通过神经网络模型得到胶水应变；获取拉伸试验预设的焊点应变率，在焊点的应变过程中补偿胶水应变，建立作动器的期望位移与时间的关系曲线，作为前馈补偿；使用PID算法反馈控制作动器，使其输出位移与期望位移一致，实现焊点的应变率保持恒定；重复拉伸试验直至拉伸试验结束。本发明能够消除胶水的应变对拉伸试验的影响，保持焊点的应变率固定。
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公开(公告)号：CN110631906A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910868262.2
申请日：2019-09-12
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 基于DIC技术的材料参数获取方法，进行单边缺口拉伸实验，在试样表面喷涂散斑，实验过程采用DIC数字图像测量设备进行数据采集，从试验机得到材料的荷载位移曲线，从DIC得到三维尺寸信息并建立有限元模型；矫正实验机的荷载位移曲线及目标荷载位移响应曲线；得到荷载位移信息,进行评价。本发明结合数字图像相关方法与有限元方法，能合理地、准确地获取试样的材料参数。本发明适用性广泛，可用于金属材料和大多数非金属材料。本发明可以大大减少实验次数、缩短时间从而降低材料费用。
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公开(公告)号：CN118565684B
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202410664528.2
申请日：2024-05-27
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明属于传感器技术领域，具体涉及一种基于迁移学习的多维力传感器解耦方法。本发明包括：通过静态标定构建标定数据集；通过数值分析和模拟方法构建预训练数据集；以预训练数据集为源数据集，利用基于迁移学习机制的神经网络进行预训练，得到预训练模型及所有的网络参数；固定浅层的网络参数，使用标定数据集为目标数据集微调最后若干层网络层，获得最后若干层网络层的新的网络参数，得到多维力传感器解耦模型；利用多维力传感器解耦模型对多维力传感器采集的数据进行解耦处理。本发明加速了神经网络的训练速度，避免神经网络在学习中陷入局部最优，使解耦模型具有良好的收敛性和鲁棒性，同时减少对标定数据的依赖，降低传感器的标定成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118565684A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410664528.2
申请日：2024-05-27
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明属于传感器技术领域，具体涉及一种基于迁移学习的多维力传感器解耦方法。本发明包括：通过静态标定构建标定数据集；通过数值分析和模拟方法构建预训练数据集；以预训练数据集为源数据集，利用基于迁移学习机制的神经网络进行预训练，得到预训练模型及所有的网络参数；固定浅层的网络参数，使用标定数据集为目标数据集微调最后若干层网络层，获得最后若干层网络层的新的网络参数，得到多维力传感器解耦模型；利用多维力传感器解耦模型对多维力传感器采集的数据进行解耦处理。本发明加速了神经网络的训练速度，避免神经网络在学习中陷入局部最优，使解耦模型具有良好的收敛性和鲁棒性，同时减少对标定数据的依赖，降低传感器的标定成本。
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公开(公告)号：CN117245662A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311357360.2
申请日：2023-10-17
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于人工神经网络的机器人残余振动抑制方法，包括：建立机器人的动力学模型并仿真，获得机器人的末端执行器在N个位置下的模态频率和关节角度，每个位置进行M次仿真并保存所有模态频率和关节角度作为仿真数据；搭建机器人平台并获取实验数据和机器人的固有阻尼比；将仿真数据和实验数据进行对比，利用反演分析法更新动力学模型的参数，获得优化动力学模型；利用优化动力学模型进行仿真，获得机器人的末端执行器在任意位置下的关节角度和模态频率形成数据集；搭建人工神经网络模型并采用数据集进行训练和验证，获得最终人工神经网络模型；根据最终人工神经网络模型对机器人进行抑振。该方法可提高机器人末端残余振动抑制效果。
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公开(公告)号：CN107861543A
公开(公告)日：2018-03-30
申请号：CN201711440395.7
申请日：2017-12-27
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G05D23/22
CPC classification number: G05D23/22
Abstract: 一种微型拉伸试验机用温控箱，包括材料处理箱和温度控制箱，两个箱体的顶面都设有用于密封的箱盖，两个箱体由隔热波纹管连接；温度控制箱内设有加热电阻和液氮阀，液氮阀与液氮储存罐连接，在温度控制箱、材料处理箱的侧壁上设有用于检测温度的k型热电偶；所述波纹管进出口处设有风扇；在处理箱两端的侧壁上各设有一个用于安装特定夹具的开口；加热电阻、液氮阀及风扇与控制装置连接。本发明通过热电偶加热，通过风扇促进暖风对流；同时控制液氮制冷，使材料处理箱和温度处理箱的温度得到精确控制，操作简单、直观、智能化，成本低，能同时实现制冷和加热两用。
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公开(公告)号：CN216052949U
公开(公告)日：2022-03-15
申请号：CN202122363938.8
申请日：2021-09-28
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种管道式笔记本电脑除尘散热装置，包括壳体和主板，壳体内置有对称分布且依次设置的进风口防尘网、过滤海绵、进风口风机、静电除尘器、半导体制冷器和干燥管，壳体上还开设有出风口和两个第一通槽，出风口开设于壳体的上壁，且安装有出风口防尘网，壳体还内置有出风口风机，第一通槽安装有侧板，静电除尘器、半导体制冷器和各风机均与主板电连接；工作时，空气在风机的作用下，依次流经进风口防尘网、过滤海绵、静电除尘器、半导体制冷器和干燥管，并从出风口防尘网排出用于笔记本电脑散热。该装置既可使笔记本电脑保持无尘状态，又能提高笔记本电脑的散热效率，小型轻量化，便于维护及携带收纳，使用舒适度高，成本低。
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公开(公告)号：CN212159355U
公开(公告)日：2020-12-15
申请号：CN202020126138.7
申请日：2020-01-19
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本实用新型公开了一种微电子封装疲劳试验机，包括传动执行装置、温度控制箱、冷却装置、手动位移平台、试样夹具、三维力传感器以及机架。疲劳试验机为卧式，安装在平整的机架上。所述试样夹具固定在传动执行装置上，温度控制箱与冷却装置相连，手动位移平台固定安装在机架上，三维力传感器固定在手动位移平台上。本实用新型的优点是可以测量微小型试样以及焊点在高温疲劳试验中的形变，便于操作且精度高。
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