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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114755002A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210359360.5
申请日：2022-04-06
Applicant: 燕山大学
IPC: G01M13/003 , G01L13/00 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于全连接神经网络的缓冲平衡阀故障诊断方法，涉及故障诊断技术领域。该方法包括：将待诊断的缓冲平衡阀连接到试验台的油路中，分别在正常、磨损和卡滞状态下通过压力传感器测量B口压力和T口压力；对获取到的B口和T口压差数据进行预处理，形成用于模型训练的数据集；构建全连接神经网络模型，并将所述数据集中的压力数据通过全连接神经网络模型进行训练；根据故障分类的精度对全连接神经网络模型的参数和结构进行调整，以得到局部网络结构最优的全连接神经网络模型；将待诊断缓冲平衡阀的压力数据输入至训练好的全连接神经网络模型，得到待诊断缓冲平衡阀的故障诊断结果。该诊断方法具有快速性、稳定性和准确性的优点。
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公开(公告)号：CN118420350A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410475746.1
申请日：2024-04-19
Applicant: 燕山大学
IPC: C04B35/58 , C04B35/622
Abstract: 本申请公开了一种六硼化镧二硼化锆复合陶瓷及其制备方法。该六硼化镧二硼化锆复合陶瓷的组成中六硼化镧与二硼化锆的摩尔比在(60‑90):(40‑10)之间，其平均晶粒尺寸为20‑1200nm。本发明的制备方法不仅工艺过程简单、原料价格低廉、设备为工业化生产设备从而便于工业化生产，而且合成的六硼化镧二硼化锆复合超细晶陶瓷晶粒细小、硬度高。该方法制备的材料还具有优异的力学性能，在极端环境下展示出诱人的应用潜力，并且具有应用于大规模工业生产的可能。
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公开(公告)号：CN100409242C
公开(公告)日：2008-08-06
申请号：CN200510110980.1
申请日：2005-11-30
Applicant: 宝山钢铁股份有限公司 , 燕山大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种冷带钢连轧机中以划痕防治为目标的优化方法，该方法收集冷连轧机的设备、带钢特征、轧制工艺等参数，并给定各个机架初始张力与压下量设定值，再分别求出冷连轧机各个机架的打滑因子和各个机架的划痕综合判断指标的值，求出轧制规程优化设定的目标函数；再判断该目标函数是否满足鲍威尔条件，求出最优张力与压下量设定值。本发明的方法引入了划痕判断概念，将冷连轧机的各个机架作为一个整体来统筹考虑，并把划痕防治作为目标进行轧制规程的在线优化设定，该方法能够起到在保证产品质量的前提下大幅度的提高轧制速度，提高了带钢的表面质量，大大减少了企业因此而造成的巨大经济损失。
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公开(公告)号：CN1979497A
公开(公告)日：2007-06-13
申请号：CN200510110980.1
申请日：2005-11-30
Applicant: 宝山钢铁股份有限公司 , 燕山大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种冷带钢连轧机中以划痕防治为目标的优化方法，该方法收集冷连轧机的设备、带钢特征、轧制工艺等参数，并给定各个机架初始张力与压下量设定值，再分别求出冷连轧机各个机架的打滑因子和各个机架的划痕综合判断指标的值，求出轧制规程优化设定的目标函数；再判断该目标函数是否满足鲍威尔条件，求出最优张力与压下量设定值。本发明的方法引入了划痕判断概念，将冷连轧机的各个机架作为一个整体来统筹考虑，并把划痕防治作为目标进行轧制规程的在线优化设定，该方法能够起到在保证产品质量的前提下大幅度的提高轧制速度，提高了带钢的表面质量，大大减少了企业因此而造成的巨大经济损失。
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