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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  • [实用新型]一种土石方工程除渣装置-CN202223508146.6有效
  • 李建乐 - 北京建工海亚建设工程有限公司
  • 2022-12-28 - 2023-08-08 - E02F3/02
  • 本实用新型提供了一种土石方工程除渣装置,属于土石方工程技术领域,该一种土石方工程除渣装置,包括除渣车,所述除渣车内部滑动安装有推渣防漏组件,所述除渣车一端表面固定安装有收纳扣组件,本实用新型可快速的对路面散落的土石渣进行快速的铲除收集,且在铲除收集过程中通过推渣防漏组件可防止已收集的土石渣再次外漏散落,避免重复除渣,从而提高除渣的工作效率,推渣防漏组件还可以自动化的对已收集的土石渣完成推动倾倒,提高使用时的便捷性,在完成除渣后还可通过收纳扣组件将铲板固定于车体一侧,完成对装置的收纳,减少装置占用的空间,也相对延长装置的使用寿命。
  • 一种土石方工程装置
  • [发明专利]一种用于压力容器的内表面应变重构方法-CN202211569608.7在审
  • 武湛君;李腾腾;徐浩;杨雷;李建乐 - 大连理工大学
  • 2022-12-08 - 2023-03-28 - F17C1/00
  • 本发明公开了一种用于压力容器的内表面应变重构方法,涉及压力容器结构监测及损伤识别技术领域。本发明通过在压力容器外表面上沿其环向和经向布设应变传感器,基于应变传感器测量得到的环向应变和经向应变,结合压力容器内外表面环向应变之间的解析关系以及压力容器内外表面经向应变之间的解析关系,重构得到压力容器内表面的环向应变和经向应变。本发明仅需测量压力容器的外表面应变就能精确获取其内表面的应变分布,为后续压力容器的状态重构和损伤定量化评价提供了数据支持,具有广泛推广的价值。
  • 一种用于压力容器表面应变方法
  • [实用新型]一种工业机器人用复合夹具-CN202220773196.8有效
  • 陈洪杰;李建乐;黄继洲;董存勇;吴淑美 - 广州智维技术有限公司
  • 2022-03-31 - 2022-07-26 - B25J15/00
  • 本实用新型公开了一种工业机器人用复合夹具,涉及工业机器人技术领域,该工业机器人用复合夹具旨在解决现在的灵活性高的复合型夹具平面布置体量大,不适用于机器人的使用安装的技术问题。该工业机器人用复合夹具包括安装于机器人手臂上的平衡梁、设置于所述平衡梁下方的上台座、设置于所述上台座下方的下台座、设置于所述上台座前侧的一号单元、设置于所述下台座后侧的二号单元。该工业机器人用复合夹具采用垂直分布的用于夹持工件的一号单元和二号单元,具有高灵活性的同时,避免平面布置的形式带来的体量较大的弊端,便于在机器人上安装使用,两组复合型的夹具系统可以分别对两侧不同输送系统中的工件进行夹持作业,工作效率高,灵活性大。
  • 一种工业机器人复合夹具
  • [发明专利]一种基于逆有限元与有限元方法的结构状态监测及载荷识别方法-CN202110806838.X在审
  • 李腾腾;武湛君;徐浩;李建乐;杨雷 - 大连理工大学
  • 2021-07-16 - 2021-10-01 - G06F30/15
  • 本发明提供一种基于逆有限元与有限元方法的结构状态监测及载荷识别方法,包括:选用适配的逆壳单元对板壳结构进行离散;基于mindlin板理论计算每个逆壳单元的膜应变、弯曲应变以及剪切应变;在逆壳单元的上下表面选取应变测量点,并在应变测量点上粘贴应变传感器实时测量应变,得到应变测量数据;基于应变测量数据,计算每个逆壳单元的膜应变以及曲率;基于最小二乘方法构造泛函,对节点自由度求导,得到逆壳单元的类刚度矩阵和载荷矩阵并组装,赋予恰当的边界条件,计算结构的位移场;利用有限元方法构建的位移场与加载力向量之间的关系,并利用Tikhonov降低应变采集和位移重构产生的误差,实现对结构的状态信息的监测和载荷信息识别。
  • 一种基于有限元方法结构状态监测载荷识别
  • [发明专利]一种超声导波蜂窝夹芯结构脱粘层诊断方法-CN202110719649.9在审
  • 武湛君;李建乐;张佳奇;徐浩;黄念;马寅魏 - 大连理工大学
  • 2021-06-28 - 2021-10-01 - G01N29/04
  • 本发明公开了一种基于卷积神经网络深度学习的超声导波蜂窝夹芯结构脱粘层诊断方法,该方法利用超声导波在厚度截面内不同传播路径对不同脱粘层的敏感度差异提取损伤特征,通过集成了传感器网络的蜂窝夹芯结构数字孪生有限元模型进行大量的模拟形成训练数据库,对建立的卷积神经网络深度学习进行训练形成稳定的脱粘层分类模型,通过训练得到的分类模型对真实脱粘损伤进行脱粘层诊断;本方法采用蜂窝夹芯结构数字孪生有限元模型来模拟计算多条路径影响因子组成的数据库,无需传统数据库构建所需的实验采集数据,避免了大量工程实验件造成的成本问题。
  • 一种超声导波蜂窝结构脱粘层诊断方法

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