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]线头检查装置-CN202320820551.7有效
  • 廖云鹏;刘兰英 - 四川雨泽科技有限公司
  • 2023-04-13 - 2023-08-29 - G01B5/00
  • 本实用新型公开了线头检查装置,包括检测台和底座。本实用新型通过,采用了压力传感器,在第一组光纤线头放置完成之后,通过步进电机的运行会带动丝杆转动,进而带动工件板移动一定的距离,使得第一组光纤线头移动到支撑架的正下方,接着通过电动伸缩杆的顶出可以将数显式千分表检测端头与光纤线头进行接触,实现对光纤线头的尺寸的检测,由于固定环内部设有压力传感器,因此在压力传感器检测到压力变化的一瞬间就可以控制电动伸缩杆停止运行,可以使得数显式千分表准确的停留在光纤线头待检测的区域,避免过度下压造成检测数值的偏大,保证检测效果,线头的检测不需要人工手动移动,可以很好的降低操作强度,具有操作省力、检测精度高的优点。
  • 线头检查装置
  • [发明专利]一种厚膜片式电阻器及其制造方法-CN202110782910.X有效
  • 凌志远;廖云鹏 - 华南理工大学
  • 2021-07-12 - 2022-10-25 - H01C1/142
  • 本发明公开了一种厚膜片式电阻器及其制造方法,其中厚膜片式电阻器包括:氧化铝基片;正面小电极,设置在氧化铝基片的第一表面的两侧;背面电极,设置在氧化铝基片的第二表面的两侧;电阻体层,设置在氧化铝基片的第一表面上;一次保护层,设置在电阻体层上;正面大电极,设置在正面小电极上,且覆盖正面小电极;二次保护层,设置在一次保护层上;端电极层,设置在正面大电极和背面电极上;电镀镍层,设置在端电极层上;电镀锡层,设置在电镀镍层上。本发明通过引入正面大电极,对电阻表面进行包覆,避免点、线缺陷出现,阻止电阻体层与正面电极交界处银电极层出现硫化,提高厚膜片式电阻器的可靠性,可广泛应用于电子材料与元器件领域。
  • 一种膜片电阻器及其制造方法
  • [发明专利]一种抗硫化性能评价方法-CN202110818957.7在审
  • 凌志远;廖云鹏;胡星 - 华南理工大学
  • 2021-07-20 - 2021-11-23 - G01N17/00
  • 本发明公开了一种抗硫化性能评价方法,包括如下步骤:将含银保护层的待测样品浸泡在硫脲溶液中,通过测试待测样品浸泡前后电性能的变化对所述待测样品的抗硫化性能进行评价。本发明克服了以硫化氢和硫磺为原料的电子元件银电极抗硫化性能评价方法存在的缺点,具有操作简便、所用原料毒性低、评价准确且快速等特点,特别适合厚膜片式电阻器、片式电容器和片式电感器的抗硫化性能的评价。
  • 一种硫化性能评价方法
  • [发明专利]一种基于离散时间反馈模型winner-take-all的智能优化算法-CN202010628866.2在审
  • 巫光福;廖云鹏;王盼盼;廖列法;李帅 - 江西理工大学
  • 2020-07-01 - 2020-11-13 - G05B13/04
  • 本发明公开了一种基于离散时间反馈模型winner‑take‑all的智能优化算法,包括为待优化函数在取值范围内随机生成初始值,生成的初始值形成初始向量,为优化算法设置步长,计算出待优化函数的初始,将fj作为所提出的WTA模型的输入,使用WTA模型计算出向量fj=[f1,f2,f3...f10]T中的最优值Fbest(Xbest),根据步长s搜索方向o再次生成10个下一步的搜索位置,计算出10个不同的fj=[f1,f2,f3...f10]T。该一种基于离散时间反馈模型winner‑take‑all的智能优化算法,基于非线性差分方程,提出了一个离散的时间模型,能够产生WTA现象,且能够使用这个模型设计了一种只能优化算法,该算法不需要获取优化问题的约束条件、梯度信息就能够对问题进行优化,能够使用该算法优化一些函数,进一步使用该算法优化了双闭环倒立摆系统的PID参数。
  • 一种基于离散时间反馈模型winnertakeall智能优化算法
  • [发明专利]一种IBAS智能优化算法-CN202010668550.6在审
  • 巫光福;廖云鹏;王盼盼;廖列法;李帅 - 江西理工大学
  • 2020-07-13 - 2020-10-20 - G06N3/00
  • 本发明公开了一种IBAS智能优化算法,该IBAS智能优化算法包括以下步骤:对一只天牛建模,其中质心表示为x,左须生长位置xl,右须生长位置xr,两须之间的距离d,天牛头的朝向天牛左须生长位置;天牛会在左须和右须生长的位置;天牛的搜索方向通过探出时的适度值的最大值fmax的xmax和最小值fmin的xmin来确定;其中步长step和天牛两须距离d和天牛须试探伸出的次数m会随着迭代减小;反复迭代,直到函数取得最优值。该IBAS智能优化算法,基于原有的BAS,提出了一种改进的BAS算法,建立并命名为IBAS算法,其中IBAS在每一次搜索(迭代)的方向能够更加准确的指向目标物,不需要进行参数调整,不需要获取优化问题的约束条件、梯度信息就能够对问题进行优化,仅针对用户应用。
  • 一种ibas智能优化算法

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