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]一种考虑敏感关节的机器人位姿误差在线补偿方法及设备-CN202311045226.9在审
  • 彭芳瑜;邓润鹏;张腾;唐小卫;闫蓉 - 华中科技大学
  • 2023-08-18 - 2023-10-24 - B25J9/16
  • 本发明属于机器人位姿误差补偿相关技术领域,其公开了一种考虑敏感关节的机器人位姿误差在线补偿方法及设备,该方法包括以下步骤:S1,基于机器人正运动学构建机器人几何误差模型;S2,基于所述机器人几何误差模型开展全局敏感度分析,选取对于X、Y、Z项误差敏感度最小的三个关节作为姿态误差补偿关节;S3,在线测量机器人末端位姿,并计算位置补偿量与姿态补偿量;S4,在非位姿补偿关节角度保持不动的前提下逆解姿态误差补偿关节;S5,将得到的理论位置与原位置作差以得到位置偏差值,利用位置偏差值对得到的位置补偿量进行修正。本发明解决了现有技术中机器人位姿误差补偿精度低,补偿关节不明确的问题。
  • 一种考虑敏感关节机器人误差在线补偿方法设备
  • [发明专利]基于级联模型的航班地面保障动态预测方法-CN202310852592.9在审
  • 唐小卫;丁叶;吴佳琦;叶梦凡 - 南京航空航天大学
  • 2023-07-12 - 2023-10-20 - G06F18/243
  • 本发明提供了一种基于级联模型的航班地面保障动态预测方法,预测模型以级联结构为模型框架,以多输出梯度提升回归树为基本学习器,输入特征包括基础属性特征与层级信息传递特征。判断地面保障关键路线,在此基础上确定预测层级并构建级联多输出梯度提升回归树预测模型与预测特征集。保障开始时获得初始预测结果与下一层级预测特征集中的层级信息传递特征,伴随保障进程推进,每一层级预测都将结合新获得的层级信息传递特征与基础属性特征为输入,以最新预测结果与下一层级的层级信息传递特征为输出,直至保障结束。本发明实现了地面保障多节点完成时间的动态预测,构建了全面的特征集,有效提高了地面保障预测精度。
  • 基于级联模型航班地面保障动态预测方法
  • [发明专利]一种分布式虚实孪生的机器人位姿误差在线补偿系统-CN202310896593.3在审
  • 彭芳瑜;张腾;唐小卫;闫蓉;邓润鹏 - 华中科技大学
  • 2023-07-19 - 2023-10-03 - B25J9/16
  • 本发明公开了一种分布式虚实孪生的机器人位姿误差在线补偿系统,包括:虚实轴组、第一运算介质、第二运算介质和驱动器;所述虚实轴组包括虚拟数控插补笛卡尔轴、虚拟位姿补偿笛卡尔轴和实际关节角轴,所述实际关节角轴与机器人关节电机通过驱动器连接;所述第一运算介质,用于获取虚拟位姿补偿笛卡尔轴的补偿量;所述第二运算介质,用于对G代码进行插补,将补偿量与虚拟数控插补笛卡尔轴的理论位姿叠加,得到实际位姿,对实际位姿进行逆运动学计算得到实际关节角轴的实际关节角度,将实际关节角度传递至驱动器;所述驱动器,用于使用实际关节角度驱动机器人关节电机运动。本发明可以实现高精度的误差补偿,补偿可靠性高,效率高。
  • 一种分布式虚实孪生机器人误差在线补偿系统
  • [发明专利]一种基于BIM的建筑模型检查系统及方法-CN202110756472.X有效
  • 唐小卫;杜圣华;王涛;陈州;孙伟;陈萌;龚凯威 - 深圳比目鱼平方科技有限公司
  • 2021-07-05 - 2023-09-29 - G06F30/13
  • 本发明涉及建筑模型检测技术领域,具体公开了一种基于BIM的建筑模型检查系统及方法,所述方法包括接收建筑模型,对所述建筑模型进行力学检查,确定安全等级;基于所述建筑模型生成子模型,建立与通讯录的连接通道,读取所述通讯录信息,基于所述通讯录信息随机发送所述子模型,获取反馈信息,并对所述反馈信息进行排序。建立与实例数据库的连接通道,获取比对实例,基于所述比对实例确定重点部位,生成改进措施。本发明通过力学参数对所述建筑模型进行初步检查,通过将模型分解为子模型,并发送给不同的人进一步检查,集百家所长,通过获取实例进行保底检查,使得检查过程更加全面、效率极高。
  • 一种基于bim建筑模型检查系统方法
  • [发明专利]一种基于BIM的建筑节能设计方法及系统-CN202110602494.0有效
  • 唐小卫;杜圣华;王涛;陈州;孙伟;陈萌;龚凯威 - 山东华烨规划建筑设计有限公司
  • 2021-05-31 - 2023-09-05 - G06F30/13
  • 本发明适用于建筑设计技术领域,尤其涉及一种基于BIM的建筑节能设计方法及系统,所述方法包括:根据已有建筑物的实际外形尺寸建立虚拟三维模型;根据消防通道、通风井、公共位置门扇和公共位置窗扇的位置,生成气流上升路径,所述气流上升路径的两端高度不同;将各气流上升路径在虚拟三维模型中视出,并标记各气流上升路径之间的重合区域;根据重合区域的分布情况,生成节能设施设置方案。本发明通过分析已有建筑物的室内气体流动方向,设置相应的降温点,使得建筑物内形成连续的气体流通路径,以附加手段提高了已有建筑物的节能性,降低了能耗,并且能够适用于新建或者改建的项目,实用性强。
  • 一种基于bim建筑节能设计方法系统
  • [发明专利]一种考虑工件加工柔度的刀轴矢量寻优域规划方法及系统-CN202310633531.3在审
  • 彭芳瑜;张华;赵晟强;孙豪;闫蓉;唐小卫 - 华中科技大学
  • 2023-05-31 - 2023-08-29 - G06F30/23
  • 本发明属于刀轴矢量轨迹规划领域,并具体公开了一种考虑工件加工柔度的刀轴矢量寻优域规划方法及系统,其包括步骤:建立工件有限元代理模型,在各刀位点进行切削力加载,得到各刀位点等效柔度,确定最大柔度点;根据工件允许的最大变形量和最大柔度点的等效柔度得到最大切削力,结合预建立的切削力预测模型得到约束条件;基于约束条件及加工参数预设范围,对最大柔度点进行耦合加工参数的多目标优化,得到最大柔度点在临界加工参数下的临界刀轴矢量;确定其他刀位点在临界加工参数下的临界刀轴矢量,得到刀轴矢量寻优域。本发明可计算出考虑力致误差与加工效率影响下,加工参数限定范围内的刀轴矢量优化域划分,为刀轴矢量的轨迹规划提供指导。
  • 一种考虑工件加工矢量寻优域规划方法系统
  • [发明专利]一种建筑垃圾循环粉碎装置及粉碎方法-CN202010795842.6有效
  • 唐小卫;陈州 - 江苏省苏中建设集团股份有限公司
  • 2020-08-10 - 2023-08-29 - B02C4/08
  • 本发明提供了一种建筑垃圾循环粉碎装置及粉碎方法,属于建筑施工技术领域。其技术方案为:包括支架,支架的上端部设置有粉碎机构,支架的下端部设置有振动机构,振动机构包括输入端以及输出端,振动机构的输入端正对粉碎机构的下料口,振动机构的输出端设置有筛分机构,筛分机构最低端设置有输送机,筛分机构一侧设置有提升机构,提升机构的首端承接未完全粉碎的建筑垃圾,提升机构的末端与粉碎机构相对应,提升机构的末端设置有电动推杆。本发明的有益效果为:能对完全粉碎的颗粒进行及时收集、将未完全粉碎的建筑垃圾表面携带的建筑垃圾粉末抖落下来、滤网上不再残存未完全粉碎的建筑垃圾以及解决了再次进料时产生进料堵塞的技术问题。
  • 一种建筑垃圾循环粉碎装置方法
  • [发明专利]基于贝叶斯网络算法的航班延误实时概率预测方法-CN201911316177.1有效
  • 唐小卫;王语桐;张生润;陈祯;钱婧婧 - 南京航空航天大学
  • 2019-12-19 - 2023-07-25 - G06Q10/04
  • 本发明公开了一种基于贝叶斯网络算法的航班延误实时概率预测方法,包括:制定航班延误判定标准、分析延误波及对航班延误的影响、确定离港航班放行公平性;对延误特性进行分析,确定航班延误因素,基于贝叶斯网络创建航班延误动态预测模型;采用基于时间序列的动态预测技术对本场横向波及衡量指标进行预测,得到最终航班延误预测值,生成预测集;利用训练得到的航班延误动态预测模型对预测集数据进行概率预测,采用概率最大原则得到各航班延误等级的预测值。本发明能够对机场每天单个航班的离港延误等级进行实时概率预测,提高航班延误预测精度,及时向旅客发布延误预警通告和调整运行策略,降低由航班延误导致的各种不利影响。
  • 基于贝叶斯网络算法航班延误实时概率预测方法
  • [发明专利]基于机器学习对多因素影响下机场跑道容量的评估方法-CN202310293985.0在审
  • 邵荃;李雅聪;唐小卫;陆溪 - 南京航空航天大学
  • 2023-03-24 - 2023-07-04 - G06Q10/0639
  • 本发明针对预测精度和可靠性问题,应用循环神经网络方法,公开基于机器学习对多因素影响下机场跑道容量的评估方法。该方法通过最大互信息系数对可能的影响因素进行相关性分析,筛选出强特征变量作为模型输入,并对数据进行预处理;将LSTM与注意力机制结合,确定不同气象因素对机场容量预测的影响,定义了模型的损失函数和输出方式,构建了完整的LSTM‑Attention机场容量评估模型。该发明融合相关性分析,能够较全面地考虑机场容量影响因素,融合多源数据时空特征并将其对机场容量的影响进行量化;通过改进的算法降低模型训练复杂度并提升评估结果的稳定性与准确性,以达到对机场容量精准量化的目的,确保对机场运行的基础保障。
  • 基于机器学习因素影响机场跑道容量评估方法

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