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公开(公告)号：CN117907620A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202211273966.3
申请日：2022-10-18
Applicant: 清华大学
IPC: G01N35/10
Abstract: 本申请公开了一种用于微流控芯片气动进样的多通路精密压力控制系统，涉及微流控和自动控制领域，包括：微流控气路盒以及设置在微流控气路盒内的多个相互独立的管路，且每个管路上均设置有调压模块；控制模块，控制模块与每个调压模块连接；显示模块，显示模块与控制模块无线连接。控制模块根据控制指令，负反馈调节对应管路内流体的压力；其中，显示模块独立设置于微流控气路盒外。本申请公开的一种用于微流控芯片气动进样的多通路精密压力控制系统可实现远程式、多通路、稳定的气压控制，满足多数微流控芯片的气动进样需求。
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公开(公告)号：CN117899950A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202211273936.2
申请日：2022-10-18
Applicant: 清华大学
IPC: B01L3/00
Abstract: 本申请公开了一种基于环氧树脂的压电式细胞分选芯片及其制备方法，属于分析仪器和自动控制领域，包括层叠设置的第一基底层和第二基底层；第一基底层朝向第二基底层的面上设置有微流控通道，微流控通道用于聚焦并分选目标细胞；第二基底层上设置有多个开孔和压电换能器；其中，第一基底层和第二基底层的材料为刚性环氧树脂，第一基底层和第二基底层之间通过环氧‑多氨基‑环氧化学键键合连接。本申请公开的一种基于环氧树脂的压电式细胞分选芯片，可以耐受高压，消除高流速下的通道变形，并维持管道结构的完整性和稳定性，以增强细胞聚焦性能，提升细胞检测灵敏度和分选通量。
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公开(公告)号：CN105223782B
公开(公告)日：2017-10-24
申请号：CN201410805067.2
申请日：2014-12-23
Applicant: 清华大学
IPC: G03F7/20
Abstract: 基于商空间和知识源融合的光刻工序套刻指标预报方法，属于先进制造、自动化和信息领域，其特征在于，针对微电子生产线中光刻设备套刻不准导致产品返工的问题，提出一种基于商空间和知识源融合的光刻工序套刻指标预报方法。首先，将晶圆的多个套刻指标的历史数据作为不同的知识源；并将其融合得到一个待优化的知识源融合模型，该模型的输出为上述多个套刻指标；然后，将上述模型进行极分解得到三个低秩因子，并对每一个低秩因子进行对称变换得到等价类因子；最后，在商空间使用交替方向最优化策略对每一个等价类因子进行优化，通过上述对知识源融合模型的优化过程可实现对多个套刻指标的协同建模。本发明方法可用于对多个套刻指标进行联合预报。
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公开(公告)号：CN104537228B
公开(公告)日：2017-08-11
申请号：CN201410805101.6
申请日：2014-12-23
Applicant: 清华大学
Abstract: 基于残差熵和分层双支持向量机的指标预报方法及应用，属于自动控制、信息技术和先进制造领域，其特征在于，针对生产过程指标预测中训练样本数据少的建模难题，提出一种基于残差熵和分层双支持向量机的建模方法，该方法采用外层支持向量机中二次优化问题的KKT条件将模型输入/输出训练数据分为外层和内层支持向量机的训练数据，利用外层训练数据对外层支持向量机进行训练，采用残差熵度量外层建模误差序列中所含信息的确定性程度，当残差熵较大时，利用内层训练数据对内层支持向量机进行训练。该方法可用于预报多类具有小样本特征的指标预报问题，如马蹄焰玻璃窑炉碹顶温度预报、微电子化学机械研磨过程的研磨厚度预报和城市GDP指标预报。
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公开(公告)号：CN103116324B
公开(公告)日：2014-06-04
申请号：CN201210543787.7
申请日：2012-12-17
Applicant: 清华大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 基于指标预测和在线学习的微电子生产线调度方法，属于先进制造、自动化和信息领域，其特征在于，采用基于预测机制的迭代式分解算法，将待求解的微电子生产线调度问题迭代分解为各阶段的调度子问题和用于全局指标预测的剩余调度子问题，采用基于资源冲突程度特征值的自适应差分进化方法对当前阶段多目标调度子问题进行求解，采用多模糊规则对当前阶段剩余调度子问题进行求解获得该调度子问题对应的全局指标。利用之前若干阶段调度子问题求解过程中所获得的相关数据，采用多模糊规则在线学习框架对多模糊规则进行在线学习。将本发明应用于以最小化平均流经时间和最大化瓶颈机器利用率为调度目标的微电子生产线可产生较好的调度效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101788819B
公开(公告)日：2011-09-14
申请号：CN201010119407.8
申请日：2010-03-08
Applicant: 清华大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 生产过程优化调度对制造企业缩短制造周期、提高机器利用率、降低生产成本等具有重要作用。本发明针对在微电子、机械等离散行业广泛存在的一类以最小化制造周期为调度目标、工件具有可分类特征的大规模生产过程，公开了一种基于迭代式分解和流松弛的调度方法。该方法采用基于预测机制的迭代式分解算法结构，将原调度问题迭代地分解为多个阶段进行求解，在各求解阶段，首先基于工件聚类和流松弛手段建立全局调度指标预测模型，然后，在基于上述预测模型获得的全局调度指标预测值指导下，进行调度子问题的形成和优化求解。将本发明应用于上述以最小化制造周期为调度目标、工件具有可分类特征的大规模生产过程后，可有效缩短制造周期，提高生产效率。
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公开(公告)号：CN101807046A
公开(公告)日：2010-08-18
申请号：CN201010119408.2
申请日：2010-03-08
Applicant: 清华大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 一种基于结构可调极限学习机的在线建模方法，属于自动控制、信息技术和先进制造领域，具体涉及在极限学习机的在线学习过程中调整其结构和参数以容纳新获得数据的方法。其特征在于包括以下步骤：定义类别球概念，在每次学习过程中，判断新获得的数据是否在类别球外且会导致建模精度下降，若是则添加新隐层节点，否则仅调整类别球的球心和半径，最后更新极限学习机的输出层权值。本发明首先引入类别球概念用以包含之前训练过程已用过的数据，在确定新增隐层节点参数时，通过使该节点在距类别球最近点的输出足够小，以确保该节点在上述已用过的数据上的输出值为0，并给出了输出层权值更新公式。本发明可通过增加隐层节点以提高在线建模精度。
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公开(公告)号：CN100552574C
公开(公告)日：2009-10-21
申请号：CN200810114731.3
申请日：2008-06-11
Applicant: 清华大学
Abstract: 一种基于流模型的机器组负载预测控制方法，属于自动控制、信息技术和先进制造领域，具体涉及在具有前后两道瓶颈工序且每道瓶颈工序存在多组机器组的复杂生产制造过程中对后道瓶颈工序各机器组负载的预测控制方法，其特征在于包括以下步骤：后道瓶颈工序中机器组负载的定时采样、后道瓶颈工序机器组负载期望值确定、后道瓶颈工序机器组负载d阶预测控制模型建立和前道瓶颈工序机器组控制参数求取。本发明基于流模型和自适应神经模糊推理系统建立后道瓶颈工序各机器组负载预测控制模型，并以后道瓶颈工序各机器组实际负载与期望负载之差的平方和最小为优化控制目标，采用拉格朗日松弛方法，给出前道瓶颈工序各机器组的任务输出率，以提高生产性能。
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公开(公告)号：CN117899960A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202211277081.0
申请日：2022-10-18
Applicant: 清华大学
Abstract: 本发明公开了一种用于微流控芯片中介质连续变换的倾斜装置及方法，属于微流控和自动控制领域，包括：底座以及固定在底座两侧的支撑板；工作台，工作台与两侧支撑板之间采用转动连接方式，并设置有用于固定微流控芯片的固定组件；支撑板上开设有偶数个对称分布的固定孔，固定孔内均设置有柱塞弹簧，柱塞弹簧轴间距等于工作台的厚度；并在两相变换介质间引入过渡介质，该过渡介质能分别与变换介质相溶或相混。本申请公开的一种用于微流控芯片中介质连续变换的倾斜装置及方法，旨在使微流控芯片可以无位移地固定在不同倾斜角度，并提供可使得多相介质以不同流动次序、不同混合尺寸方式连续变化的可调节外力。
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公开(公告)号：CN110672621A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910960131.7
申请日：2019-10-10
Applicant: 清华大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明实施例提供一种基于光照亮度调整的汽车涂装表面缺陷图像质量优化方法，该方法包括：针对不确定成像条件下汽车涂装表面缺陷图像出现的光照不均匀问题，提出一种基于光照亮度两阶段快速调整的图像质量优化方法。该方法首先在第一阶段采用支持向量回归算法，通过光源位置预测其光照亮度等级值，将光照亮度调整到预测值；然后，在第二阶段采集汽车涂装表面缺陷图像，通过光照不均匀度评估算法计算图像的光照不均匀度值，以最小化图像光照不均匀度值为优化目标，迭代调整光照亮度。本发明应用于汽车涂装表面缺陷检测过程，可显著改善光照不均匀的汽车涂装表面缺陷图像的质量。
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