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[发明专利]一种双目视觉动力学模态参数识别中丢失模态的辨识方法-CN202310166030.9在审
发明人：胡育佳;赵浩兰;朱坚民;姚宇朕;孙一泽;朱宸辰 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2023-02-24 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06V20/40 文献下载
摘要：本发明属于双目视觉动力学模态参数识别分析领域，提出了一种双目视觉动力学模态参数识别中丢失模态的辨识方法，通过引入视频放大技术，在双目识别获得结构表面全场瞬态变形图像后，对丢失频率段图像中的有效信息进行放大，实现丢失段模态参数的识别，获得丢失段结构的固有频率、振型以及阻尼特性。该项发明涉及动力学信号处理领域，特别涉及结构动力学特性的测量，本发明将视频放大技术与非接触式双目视觉动力学参数模式识别测试系统相结合，将采集到的测试图片进行视频放大，对不完整的、出现模态丢失的试验数据进行处理，得到有效可靠的模态参数，提高测试数据的完整性，减少重复测试，降低测试成本，提高效率。
一种双目视觉动力学参数识别丢失辨识方法

[发明专利]材料高温力学性能测试件及测试方法-CN202310062568.5在审
发明人：胡育佳;朱坚民;温辉;沈明旭;黄文毅;孙一泽 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2023-01-19 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G01N3/18 文献下载
摘要：本发明公开了一种材料高温力学性能测试件及测试方法，本测试件的连接部通过圆弧过渡连接主体圆盘的两侧，主体圆盘与连接部位于同一轴线，连接部圆弧与主体圆盘外圆相交的两点沿轴线对称，主体圆盘表面通过激光刻蚀高温散斑。本方法利用高温环境下测试件在有效测试区域内的非接触全场位移测试结果，获得材料高温力学特性的值，通过非接触光学测量得到主体圆盘在高温拉伸状态下的全场位移，结合主体圆盘全场位移的解析解与测量所得的位移数据，实现材料高温力学性能的求解以及高温力学特性的表征。本测试件结构简单，测试方法无需进行大量试验，单次实验即能获得大量测试数据，提高了材料高温力学性能测试的精度和可靠性。
材料高温力学性能测试方法

[实用新型]一种透气型彩纹纱面料-CN202123419702.8有效
发明人：王宁宁;陈荣春;朱坚民 -专利权人：无锡四棉纺织有限公司
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-09-20 - 主分类号： B32B9/00 文献下载
摘要：本实用新型公开了一种透气型彩纹纱面料，包括收卷辊，所述收卷辊上缠绕收卷设置有彩纹纱面料主体，所述收卷辊的两端通过转轴转动设置有安装架，所述彩纹纱面料主体包括尼龙纤维层、涤纶纤维层、活性碳纤维层、聚氨酯纤维层、亚麻纤维层和棉植物蚕丝混合纤维层，在本实用新型中设计的彩纹纱面料主体通过棉植物纤维纬线与蚕丝纤维经线相互交错编织，再通过人造蛋白纤维沿着网孔倾斜编织，使得棉植物蚕丝混合纤维层具有良好的整体性、保暖性以及透气型，配合外层的亚麻纤维层具有良好的透气型，设计的尼龙纤维层和涤纶纤维层保证良好的抗拉性，设计的聚氨酯纤维层和活性碳纤维层使得彩纹纱面料主体具有良好耐油污的作用。
一种透气型彩纹纱面料

[发明专利]一种滑动结合部虚拟材料层参数识别方法-CN202210610795.2在审
发明人：杜新欣;张玮;黄之文;李孝茹;朱坚民;赵展 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2022-05-31 - 公布日： 2022-09-02 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种滑动结合部虚拟材料层参数识别方法，包括：步骤1：构建机床滑动结合部的三维几何模型；步骤2：基于步骤1建立的三维几何模型构建滑动结合部的有限元模型；步骤3：通过有限元模型与参数化分析工具获得模态分析数据，并构建数据集；步骤4：构建中间参数预测模型，并采用步骤3获取的数据集对中间参数预测模型进行训练；步骤5：获取机床模态数据；步骤6：构建虚拟材料层参数识别模型，将步骤5获取的机床模态数据输入虚拟材料层参数识别模型，获取虚拟材料层参数识别结果。与现有技术相比，本发明具有高效、精准等优点。
一种滑动结合部虚拟材料参数识别方法

[发明专利]基于云边端协同的工件表面粗糙度在线检测方法及系统-CN202210087345.X在审
发明人：黄之文;张强;朱坚民;张玮;杜新欣 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2022-01-25 - 公布日： 2022-05-17 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于云边端协同的工件表面粗糙度在线检测方法及系统，其中工件表面粗糙度在线检测方法包括：智能粗糙度检测装置采集工件表面图像，并分别上传至云平台和智能终端；云平台构建粗糙度等级识别模型，并根据智能粗糙度检测装置采集的数据对模型进行训练，获得最优的粗糙度等级识别模型；智能终端利用云平台获取的最优粗糙度等级识别模型进行粗糙度等级识别，并将识别结果发送至智能粗糙度检测装置。与现有技术相比，本发明具有检测速度快、精度高、可信度高等优点。
基于云边端协同工件表面粗糙在线检测方法系统

[发明专利]一种滚珠丝杠进给系统滚动结合部动态特性参数识别方法-CN202111339195.9在审
发明人：张玮;朱坚民;黄之文;朱迪;刘绪荣;李孝茹;赵展;田丰庆 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2021-11-12 - 公布日： 2022-02-25 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明公开了一种滚珠丝杠进给系统滚动结合部动态特性参数识别方法，包括：以滚珠丝杠进给系统为分析对象，建立其孪生机械模型；选用一系列弹性关节等效滚动结合部，建立可以同时考虑多个滚动结合部及其各个方向刚度、阻尼的滚珠丝杠进给系统孪生有限元模型；以待识别的动态特性参数作为输入、以系统前六阶固有频率作为输出，设计深度神经网络(DNN)模型，并加以训练，优选最佳网络层数，确定孪生数据模型并最终完成滚珠丝杠进给系统动力学数字孪生模型的建立；结合模态测试数据构建优化识别模型，采用粒子群算法进行求解从而识别各刚度、阻尼参数。根据本发明，提高了滚珠丝杠进给系统动力学建模精度、高效准确地识别各滚动结合部动态特性参数。
一种滚珠进给系统滚动结合部动态特性参数识别方法

[实用新型]止血带-CN202021504470.9有效
发明人：周潘宇;吴江红;许硕贵;牛升波;杨桓;李磊;夏德萌;王攀峰;王晟;朱坚民 -专利权人：上海长海医院
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2021-06-25 - 主分类号： A61B17/132 文献下载
摘要：本实用新型涉及医疗器械领域，具体是一种止血带，包括可旋拧的控制组件、韧性条形部件和可伸缩的扣带部件；控制组件和扣带部件可连接为环状带，其中，韧性条形部件的其中一端可缠绕于控制组件的内部，韧性条形部件的其中另一端可穿透控制组件的连接于扣带部件。通过旋拧控制组件，使得韧性条形部件带动扣带部件收紧，使用方式简单、操作时间短，解决了现有技术中的卡扣式止血带在收紧带子的过程中，卡扣式止血带的收紧方式使用起来不方便，从而造成卡扣式止血带过度收紧或收紧效果不良的技术问题。
止血带

[实用新型]一种旋压式智能止血带-CN202021698368.7有效
发明人：周潘宇;于明正;黄之文;吴江红;赵展;鲁浩;汤嘉伟;朱迪;朱坚民 -专利权人：上海长海医院
申请日： 2020-08-14 - 公布日： 2021-04-09 - 主分类号： A61B17/132 文献下载
摘要：本实用新型提供一种旋压式智能止血带，包括显示及主控单元、施力卸力单元、传感器及供电单元和穿戴单元。显示及主控单元其壳体内部设有LCD显示模组及主控电路板，壳体外侧设有功能按键。施力卸力单元主要包含棘轮手柄、基底座，手柄一侧设有脱钩扳块及同步限位块，基底座上腔体内设有绞绳套筒。传感器及供电单元主要包含压力传感器模组、脉搏传感器模组及电源模组。穿戴单元主要包含绞绳、绑带、粘钩一体魔术贴及拉伸带。本装置可作用于伤员四肢，实现了止血压力大小及远端脉搏强弱的实时显示、按键自动计时显示功能及施力过程可实现止锁等功能，松脱简便，保证了便携性和可靠性的同时，帮助伤员或医护人员更加正确有效的实施止血急救。
一种旋压式智能止血带

[发明专利]基于频响函数法的机械结合部参数的辨识方法-CN201710793306.0有效
发明人：田丰庆;朱坚民;李孝茹;李尧;赵展;冯创意;颜正杰 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2017-09-05 - 公布日： 2021-03-05 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于频响函数法的机械结合部参数的辨识方法，该方法通过频响函数法建立整体结构结合部的数学模型，以数学模型预测的频响函数与实验测试的频响函数误差最小建立优化目标函数，通过遗传算法寻优得到结合部参数作为初值，仅改变其中某一参数的大小对整体结构进行模态分析，确定该参数在每一阶模态处的灵敏度，在最灵敏的模态处辨识该参数，以此类推辨识出所有结合部参数。仿真与实验结果表明，采用该方法辨识的结合部参数所预测的整体结构的频响函数曲线与实验测试的频响函数曲线的一致性较好，结合部参数辨识结果具有较高的精度。
基于函数机械结合部参数辨识方法

[发明专利]车载式柔性踝关节训练器-CN201910502098.3有效
发明人：赵展;朱坚民;向炀;雷静桃 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2019-06-11 - 公布日： 2020-11-27 - 主分类号： A61G5/12 文献下载
摘要：本发明涉及一种车载式柔性踝关节训练器，包括：独立地通过气管连接气泵的多个柔性驱动元件；可拆卸地安装于轮椅车上的双层踏板机构，具有基座、与基座活动连接的脚板座以及与脚板座可转动连接的脚板，柔性驱动元件中的一部分用于带动脚板座动作，使足部可以进行三种运动形式的动作，另一部分用于带动脚板进行平旋运动，使足部可以进行平旋以及平旋与上述三种运动的复合动作。与现有技术相比，本发明在轮椅车上通过柔性驱动元件实现踝关节多种运动形式的康复训练动作，柔韧性好，动作平滑，缓冲性好，结构简单、轻便，耐潮湿，环境适应好，治疗动作更贴合生物特性，动作更精准且控制更简单，能更好的促进康复疗效，减少二次伤害等。
车载柔性踝关节训练器

[发明专利]一种旋压式智能止血带-CN202010819334.7在审
发明人：周潘宇;于明正;黄之文;吴江红;赵展;鲁浩;汤嘉伟;朱迪;朱坚民 -专利权人：上海长海医院
申请日： 2020-08-14 - 公布日： 2020-10-23 - 主分类号： A61B17/132 文献下载
摘要：本发明提供一种旋压式智能止血带，包括显示及主控单元、施力卸力单元、传感器及供电单元和穿戴单元。显示及主控单元其壳体内部设有LCD显示模组及主控电路板，壳体外侧设有功能按键。施力卸力单元主要包含棘轮手柄、基底座，手柄一侧设有脱钩扳块及同步限位块，基底座上腔体内设有绞绳套筒。传感器及供电单元主要包含压力传感器模组、脉搏传感器模组及电源模组。穿戴单元主要包含绞绳、绑带、粘钩一体魔术贴及拉伸带。本装置可作用于伤员四肢，实现了止血压力大小及远端脉搏强弱的实时显示、按键自动计时显示功能及施力过程可实现止锁等功能，松脱简便，保证了便携性和可靠性的同时，帮助伤员或医护人员更加正确有效的实施止血急救。
一种旋压式智能止血带

[发明专利]止血带-CN202010732210.5在审
发明人：周潘宇;吴江红;许硕贵;杨桓;牛升波;李磊;夏德萌;王攀峰;王晟;朱坚民 -专利权人：上海长海医院
申请日： 2020-07-27 - 公布日： 2020-09-29 - 主分类号： A61B17/132 文献下载
摘要：本发明涉及医疗器械领域，具体是一种止血带，包括可旋拧的控制组件、韧性条形部件和可伸缩的扣带部件；控制组件和扣带部件可连接为环状带，其中，韧性条形部件的其中一端可缠绕于控制组件的内部，韧性条形部件的其中另一端可穿透控制组件的连接于扣带部件。通过旋拧控制组件，使得韧性条形部件带动扣带部件收紧，使用方式简单、操作时间短，解决了现有技术中的卡扣式止血带在收紧带子的过程中，卡扣式止血带的收紧方式使用起来不方便，从而造成卡扣式止血带过度收紧或收紧效果不良的技术问题。
止血带

[实用新型]拨条式全自动枣类收获机-CN201920671539.8有效
发明人：杨嘉伟;曹文洁;张婧雯;柴华逸;杨宁;钱炜;朱坚民 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2019-05-10 - 公布日： 2020-03-20 - 主分类号： A01D46/26 文献下载
摘要：本实用新型涉及一种拨条式全自动枣类收获机，包括柔性条振动装置、伞状收集装置、定质量控制阀口、风箱杂质过滤器、定质量包装台，所述柔性条振动装置置于上主杆上端，并通过下主杆连接伞状收集装置，伞状收集装置下面通过定质量控制阀口连接风箱杂质过滤器，风箱杂质过滤器下面设有定质量包装台。本实用新型通过柔性条振动装置的震动击落枣粒，可实现减小对枣树枝丫的伤害；让枣落至张开的伞骨收集网中，可避免捡拾落枣的低效劳动；使用风箱，可利用风力实现枣类和落叶的分离；在重力感应包装装置中，可完成全自动枣的类定量包装，一体化收获；所有机器皆连接于可移动存料盘，省掉了传统背负式的存料装置，轻便果农。
拨条式全自动收获

[发明专利]基于频响函数法的滚珠丝杠进给系统动态参数辨识方法-CN201810313314.5有效
发明人：田丰庆;朱坚民;李孝茹;赵展;张玮;颜正杰;冯创意 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2018-04-09 - 公布日： 2019-10-01 - 主分类号： G01M13/027 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于频响函数法的滚珠丝杠进给系统动态参数辨识方法，该方法通过子结构划分，先将进给系统划分为轴向子结构、扭转子结构和工作台子结构，先求取各子结频响函数，再耦合各子结构的频响函数组成进给系统的数学模型。将模型中的刚度、阻尼作为优化变量，将模型计算的理论值与实验测试的实验值的误差最小作为目标函数，通过差分进化算法分两步优化目标函数分别辨识出刚度与阻尼。通过模型预测结果与实验结果对比表明，该方法可以准确辨识结合部动态参数，该模型可以很好的反映进给系统的动态特性。
进给系统子结构辨识频响动态参数滚珠丝杠函数法差分进化算法模型预测结果优化目标函数动态特性模型计算目标函数实验测试数学模型台子结构优化变量耦合结合部轴向扭转

[发明专利]一种基于长短时记忆网络的滚动轴承剩余寿命预测方法-CN201811559999.8在审
发明人：黄之文;朱坚民;高统林;周明浩;冯创意;黄扬辉;石园园;魏周祥 -专利权人：上海理工大学
申请日： 2018-12-20 - 公布日： 2019-06-14 - 主分类号： G01M13/04 文献下载
摘要：本发明提出了一种基于长短时记忆网络的滚动轴承剩余寿命预测方法，包括提取滚动轴承磨损信号的特征、将提取的特征进行主成分分析以获取融合特征、归一化处理所述融合特征、将融合特征数据以设定的步长循环重叠截取以获取短序列、将所述短序列划分为训练集和预测集、构建LSTM深度学习网络、通过训练集训练所述LSTM深度学习网络；通过预测集验证所述LSTM深度学习网络及对训练结果和预测结果进行反归一化处理并输出。本发明基于深度学习领域，提出的LSTM预测模型在故障时间序列分析中具有很强的适用性和更高的准确性，解决了时间序列中的长期依赖问题。
滚动轴承剩余寿命预测记忆网络短序列训练集预测集融合学习反归一化处理时间序列分析归一化处理主成分分析磨损信号时间序列特征数据训练结果预测结果预测模型网络截取构建验证输出

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