专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]一种基于改进PSO算法辅助SVM算法的切削力预测方法-CN202210138338.8在审
  • 阎春平;黄一躬;周超;倪恒欣 - 重庆大学
  • 2022-02-15 - 2022-05-13 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种基于改进PSO算法辅助SVM算法的切削力预测方法,基于历史工艺数据,按照以下步骤进行切削力的预测,确定基于SVM算法切削力预测模型的输入、输出;进行SVM参数模型训练;使用改进PSO算法优化SVM算法参数。本发明将改进PSO算法和SVM算法同时引入切削力预测中,采用SVM模型挖掘切削力参数和相关影响参数的非线性回归关系,建立切削力的预测模型。并且通过改进PSO算法来优化模型参数,提升搜索精度,加快收敛,提高了程序的准确性,进一步提高切削力预测模型的预测性能。对实现切削力的精准预测,提高工件加工质量、建设智能化车间具有重要意义。
  • 一种基于改进pso算法辅助svm切削力预测方法
  • [发明专利]基于GRU神经网络的智能刀柄辅助铣削刀具寿命预测方法-CN202210138349.6在审
  • 阎春平;黄一躬;周超;倪恒欣 - 重庆大学
  • 2022-02-15 - 2022-05-10 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种基于GRU神经网络的智能刀柄辅助铣削刀具寿命预测方法,包括以下步骤,1)获取刀具的状态监测信号,并对该状态监测信号进行数据预处理,获取刀具的数据样本集;2)对数据样本集中的有效数据进行特征选择,并获取由特征值和刀具磨损量组成的GRU神经网络训练用样本数据集;3)基于该样本数据集搭建GRU神经网络模型获取刀具的状态监测信号与磨损值的时序分析预测数据。本发明的GRU模型的特殊结构可以充分考虑时间序列中工况场景和磨损特征的变化及其累积效应,同时GRU的模糊性可以在空间上对工况场景和加工磨损特征复杂相关关系进行建模,同时需求数据量更小、拥有更快地训练速度。
  • 基于gru神经网络智能刀柄辅助铣削刀具寿命预测方法
  • [发明专利]一种无缝钢管穿孔顶头-CN201510932061.6在审
  • 赵越;杨恒基;程源;李卫东;高嵩;倪恒欣 - 安徽工业大学
  • 2015-12-15 - 2016-04-20 - B21B25/00
  • 本发明公开了一种无缝钢管穿孔顶头,所述无缝钢管穿孔顶头由喷嘴、整流块、加热槽、顶头体组成,所述顶头体的内部设置有空腔,所述空腔的前端安装有整流块,所述整流块和顶头体空腔内壁之间设置有加热槽,所述顶头体的前端设置有喷嘴,所述加热槽和喷嘴相通。本发明的优点是:解决了现有穿孔顶头顶端高温失形的问题;穿孔顶头内腔在使用过程中出现汽阻区,无法快速的循环热交换,导致顶头内腔热交换作用小的问题;穿孔顶头只有单独的冷却或润滑效果,无法做到同时具有水冷和润滑的问题。
  • 一种无缝钢管穿孔顶头

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