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[发明专利]一种用于变导程丝杆的双滚子螺旋副装置-CN201710039433.1有效
发明人：何非;杨客;谭清锰;童一飞;李东波 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2017-01-18 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： F16H25/20 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于变导程丝杆的双滚子螺旋副装置，包括丝杠、螺母主体、滚子组件、导轨、端盖和外壳，所述丝杠安装在承载驱动机构的基座上，螺母主体安装在丝杠上构成旋转副，滚子组件由过盈配合的滚子套和滚子组成，滚子组件位于螺母主体上下两侧的滚子槽中，上下对称且运动方向相反；导轨安装在滚子组件中滚子套的两个导轨孔中，两端位于螺母主体和端盖的导轨孔中，滚子组件可以沿着导轨运动，同时滚子组件可以在螺母主体的滚子槽中来回运动且不会倾斜，端盖位于螺母主体的另一侧，外壳位于螺母主体和端盖之间。本发明适用于变导程丝杠结构，结构简单稳定、使用寿命长，通过双滚子的设计使得变导程丝杠具有更好的应用前景。
一种用于变导程丝杆滚子螺旋装置

[发明专利]一种用于实时监测螺栓预紧力变化的智能垫片-CN202210313365.4有效
发明人：马竹樵;袁军堂;童一飞;柳林燕;杜小东;史建成 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2023-08-11 - 主分类号： F16B43/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于实时监测螺栓预紧力变化的智能垫片，涉及到监测技术领域，包括垫片，所述垫片内安装有相连接的支撑部件和监测部件，所述垫片的内周圈和外周圈均开设有第一弱化槽，所述垫片的内部开设有两个第一空腔和第二空腔。本发明通过相插接的限位插槽和限位插片对垫片的形变进行限制，使得垫片的两端面在变形过程中始终保持平行，进而使得垫片的侧面以均匀的形变量发生变形，进一步提高了监测部件监测数据的有效性，提高相关技术人员的监测效率，通过伸缩杆配合第二限位孔对滑杆提供支撑，以便于滑杆外侧固定安装的监测部件始终位于垫片的中间部位，以便监测部件时刻位于垫片形变量最大位置处，提高监测部件的监测效果。
一种用于实时监测螺栓预紧力变化智能垫片

[发明专利]基于BP神经网络的阵列天线装配电磁传输性能预测方法-CN202310067172.X在审
发明人：郭学鹏;柳林燕;汪惠芬;黄镜宏;童一飞 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2023-01-16 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于BP神经网络的阵列天线装配电磁传输性能预测方法，首先在上位机软件中可设置阵列天线装配过程的电磁传输性能的工艺参数，通过改变KK连接器插装角度、KK连接器插装过程与PCB板的插装深度H1、KK连接器插装过程与天线板的插装深度H2等参数，可实现不同工艺参数下阵列天线装配过程KK连接器传输性能S参数、VSWR参数的变化结果，最终评定阵列天线在该工艺参数装配条件下的电磁传输性能；本发明的有益效果：通过输入不同的装配工艺参数可以有效预测阵列天线装配过程的电磁传输性能，并且利用反向传播，可以逐层调整各层神经元之间的连接权重，从而使得误差不断减小，直至达到设定的误差阈值。
基于 bp 神经网络阵列天线装配电磁传输性能预测方法

[发明专利]一种基于有限状态机的电梯控制系统故障监测方法-CN202210522297.2有效
发明人：蒋曦阳;熊维琼;黄晓晨;童一飞;黄健鹏;孙浩翔;林强帅;杨开伟 -专利权人：江苏省特种设备安全监督检验研究院;南京理工大学
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2023-06-09 - 主分类号： B66B5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于有限状态机的电梯控制系统故障监测方法，首先基于有限状态机(FSM)建立了电梯控制系统的状态转移模型；然后建立了电梯控制系统的故障树；接着采用流式数据处理框架Flink对采集到的电梯实时运行数据进行处理，包括筛选、聚合、分窗和匹配四个操作；最后，根据匹配结果，实时监测电梯运行状态并根据故障树诊断出电梯故障。本发明可以实时监测电梯运行状态，高效、准确地诊断电梯控制系统的故障。
一种基于有限状态机电梯控制系统故障监测方法

[发明专利]一种基于改进粒子群算法和滚动窗口的AMR调度方法-CN202310168108.0在审
发明人：周伟;刘泓铄;胡毅;刘进江;穆赵一;杨开伟;张浩;童一飞 -专利权人：航天晨光股份有限公司;南京理工大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G05D1/02 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于改进粒子群算法和滚动窗口的AMR调度方法，属于物流自主移动机器人调度技术领域。该方法在AMR智能调度中心通过管理器与多个AMR通讯构成的物流系统中，AMR智能调度中心按初始化种群、确定个体适应度值、选出群体最优值和个体最优值、迭代判断输出、更新种群步骤完成最优调度结果方案的选择输出。本发明的以上过程可以有效避免动态过程发生干扰事件对调度可靠性的影响以及企业管理系统的冗余，并扩展了AMR调度系统的应用范围和共享性。
一种基于改进粒子算法滚动窗口 amr 调度方法

[发明专利]一种用于认知障碍的VR游戏训练系统-CN202211405231.1在审
发明人：李琰君;蔡岚;童一飞;景一佳;郑云燕 -专利权人：上海澜康养老服务有限公司;上海绿指印环保公益发展中心
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-02-03 - 主分类号： A63F13/212 文献下载
摘要：本发明公开了一种用于认知障碍的VR游戏训练系统，包括用户端、VR传感设备和测试训练子系统；测试训练子系统包括信息采集模块、认知障碍评估模块和VR控制模块，认知障碍评估模块接收并处理信息采集模块采集到的用户信息，通过设置标准模型与信息进行对比得到认知障碍测试结果，根据认知障碍测试结果进行相应的VR游戏训练；同时，VR控制模块能够在认知障碍测试以及VR游戏训练过程中通过获取脑电波信息控制VR场景的变换，使得播放的场景能够更为有效的适应用户当前的状态。本发明利用脑电波技术与VR技术相结合，使VR环境主动与患者互动，为用户提供更为有效的场景元素，实现沉浸式VR游戏训练。
一种用于认知障碍 vr 游戏训练系统

[发明专利]一种基于数字孪生的产品装配过程机械性能在线预测方法-CN202211135094.4有效
发明人：柳林燕;黄镜宏;童一飞;汪惠芬 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-09-19 - 公布日： 2022-12-06 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于数字孪生的产品装配过程机械性能在线预测方法，该方法在数字空间充分融合了有限元、网格模型简化、代理模型，通过有限元分析和网格模型简化实现装配过程中不同装配工艺参数下的机械性能指标分析和有限元网格模型的简化，在此基础上通过建立基于高斯过程回归的代理模型实现不同装配工艺参数下的实时机械性能预测，进而完成产品机械性能分析的数字孪生模型构建并实现装配过程中产品机械性能的快速预测。本发明利用网格模型简化算法对产品装配零部件有限元网格模型进行处理，支持机械性能快速分析计算和对有限元模型的实时分析结果的快速渲染。
一种基于数字孪生产品装配过程机械性能在线预测方法

[发明专利]一种基于深度自编码器的自动扶梯故障识别与预警方法-CN202210895236.0在审
发明人：陈坚豪;张壮壮;童一飞;杨开伟 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： B66B29/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于深度自编码器的自动扶梯故障识别与预警方法，具体方法包括通过振动传感器采集自动扶梯梯级与驱动装置的加速度数据，获取原始数据并打标签；将原始数据通过滑动窗口聚合；将聚合后的数据输入到深度自编码器中，模型将保存模型提取的数据特征，并输出故障识别结果。将模型提取的数据特征作为t‑SNE算法的输入，t‑SNE算法输出数据特征的二维或三维可视化结果。本方法可对自动扶梯故障进行诊断并将故障数据可视化。
一种基于深度编码器自动扶梯故障识别预警方法

[发明专利]一种电梯轿厢系统故障预警方法-CN202210522243.6在审
发明人：陶杰;童一飞;杨开伟;蒋曦阳;陈晨;王泽徐;徐丞明;黄健鹏 -专利权人：江苏省特种设备安全监督检验研究院;南京理工大学
申请日： 2022-05-13 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： B66B5/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种电梯轿厢系统故障预警方法，首先进行线下模型训练，将采集到的电梯轿厢系统正常运行时的振动加速度数据进行离差标准化处理，并通过深度自编码器(Deep Auto‑Encoder，DAE)模型进行训练，然后计算重构误差集E在箱线图中的上限值K作为预警阈值eth；接着进行在线故障预警，将采集到的电梯轿厢系统实时运行的振动加速度数据通过训练好的DAE模型来计算重构误差e，将预警阈值eth与得到的重构误差e进行比较来分析电梯健康状况，最后利用t‑分布随机邻域嵌入(t‑SNE)算法将其映射到二维以及三维空间中进行可视化展示。本发明可以帮助电梯管理人员实时掌握电梯轿厢系统的健康状况，对性能退化的轿厢系统进行预警。
一种电梯系统故障预警方法

[发明专利]一种基于ABAQUS的装配体模型降阶计算方法-CN202210312642.X在审
发明人：马竹樵;袁军堂;童一飞;柳林燕 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-03-28 - 公布日： 2022-07-08 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明属于装配体模型数据驱动技术领域，具体涉及一种基于有限元软件ABAQUS模型的组件状态估计方法；该方法包括：实时获取组件参数，将组件参数输入到改进的有限元模型中，得到原型组件的状态估计结果；本发明与传统的单一模型简化技术相比，可以有效地扩展到大型复杂系统，并为模型快速自适应提供了灵活表达的框架；避免了在单一模型缩减方法中计算成本随着参数的增加而迅速增加；降阶模型的使用大大加快了贝叶斯推理速度，实时求解更容易，由此产生的概率分类为有限元模型的更新提供了基础，同时对模型中的不确定性进行量化，提高了模型的精度。
一种基于 abaqus 装配模型计算方法

[发明专利]一种基于区块链的自由锻供应链溯源系统-CN202210004701.7在审
发明人： 童一飞;杨雯;杨开伟 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06Q30/00 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于区块链的自由锻供应链溯源系统，包括自由锻用户登录模块、自由锻信息管理模块、自由锻信息溯源模块、自由锻供给预测模块。本发明可以实现自由锻件原材料供应商、自由锻造厂商、物流运输公司、销售网点的供应链全过程溯源，提高了自由锻供应链溯源效率和安全程度。本发明基于Hyperledger Fabric框架进行开发，通过编写智能合约实现供应链各节点业务逻辑，将交易信息及时上链。所有批次的自由锻件均实现一物一码，且身份码信息也会同步至区块链网络中。最终实现的基于区块链的自由锻供应链溯源系统能够高效、安全的实现自由锻供应链溯源。
一种基于区块自由锻供应溯源系统

[发明专利]一种机电产品装配误差在线预测方法-CN202210004705.5在审
发明人： 童一飞;周彤;王淼;杨开伟 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2022-01-05 - 公布日： 2022-05-24 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于自编码器与Boosting‑OSKELM算法的机电产品装配误差在线预测方法，首先针对某一道装配工序，结合其装配工艺与装配误差历史装配数据，构建相应样本数据集；其次基于带有Fine‑Tuning技巧的自编码器对每个样本点的输入工艺数据进行降维，降维后的工艺数据与原装配误差数据组成新的降阶表征数据；接着将降维后的工艺数据输入至Boosting‑KELM模型中，结合在测试集上的预测性能，确定核函数的提升顺序以及对应的超参数；最后根据在线贯序核极限学习机的增量学习递推公式，形成Boosting‑OSKELM模型，从而实现装配误差的在线预测。本方法可对机电产品的装配误差进行在线预测。
一种机电产品装配误差在线预测方法

[发明专利]一种模块化宏程序的非圆二次曲线零件数控机床加工方法-CN202111588636.9在审
发明人：李琰君;童一飞;杨开伟 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-12-23 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G05B19/4097 文献下载
摘要：本发明提出了一种模块化宏程序的非圆二次曲线零件数控机床加工方法，首先，对非圆二次曲线零件的毛坯尺寸与材料、加工机床、加工刀具和切削用量进行分析和选择；然后，建立典型非圆曲线宏程序模型、设计非圆曲线的模块化宏程序并编写非圆二次曲线零件的宏程序；最后，选择合适的数控机床进行非圆二次曲线零件的加工。本发明可以为相关的研究者提供一个提高宏程序编程效率、降低编程工作量的新途径。
一种模块化程序二次曲线零件数控机床加工方法

[发明专利]目镜组件自动装配机-CN202010552377.3有效
发明人：丛祺枫;童一飞;周开俊;邵毅帆 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2020-06-17 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： B23P21/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种目镜组件自动装配机，在工作时，目镜筒通过皮带输送上料，被自动抓取机构装配到主转盘上定位夹具上，主转盘在驱动电机和凸轮分割器作用下间歇式转动，通过不同的自动上料机构和自动装配机构，逐步完成橡胶圈装配、点胶、第一目镜片装配、挡圈装配、第二目镜片装配、挡环装配的工序，最后通过自动抓取机构将装配完成的目镜组抓取离开主转盘，皮带输送下料，从而实现目镜组件自动化装配的完整过程，能够有效的提高目镜组件装配的效率，整个装配过程只需要不断添加各元件，能有效降低工作人员的劳动强度，极大节约了人力成本。相较于流水线形式，大幅缩减了设备空间。
目镜组件自动装配

[发明专利]一种基于SOM-熵值算法的起重机械能效评价方法-CN202110783947.4在审
发明人： 童一飞;葛志浩;张壮壮;杨开伟 -专利权人：南京理工大学
申请日： 2021-07-12 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于SOM‑熵值算法的起重机械能效评价方法，首先进行起重机械能耗数据粗聚类，得到粗聚类结果和粗聚类中心；其次基于粒子群算法将通过粗聚类产生的样本各聚类中心作为粒子群算法的输入样本进行二次聚类，得到新的聚类结果；接着基于熵值法将通过粗聚类产生的样本各聚类中心的起升机构单位工作量能耗、小车运行机构单位工作量能耗和大车运行机构单位工作量能耗等数据，计算熵值和权重；然后使用线性加权计算桥式起重机综合能耗分数并结合通过粒子群算法得到的二次聚类结果，对桥式起重机的能耗等级进行划分；最后对于未知的起重机能耗等级，通过计算聚类中心的欧式距离判定该起重机的能耗等级。本方法可对起重机能耗进行分级。
一种基于 som 算法起重机械能效评价方法

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