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]智能刀柄的加工方法及系统-CN202311206900.7在审
  • 张玉冰;袁乔;欧阳谦;李超;沈梅杰 - 上海航天壹亘智能科技有限公司
  • 2023-09-19 - 2023-10-24 - B23Q17/09
  • 本发明公开了一种智能刀柄的加工方法及系统,涉及数控机床与智能刀柄领域,加工方法包括:对于一目标刀柄,获取目标刀柄的刀柄模型以及材质参数;在刀柄模型上按预设尺寸开设若干模型安装孔以获取刀柄仿真模型;对刀柄仿真模型进行有限元仿真计算;获取有限元仿真计算中的刀柄工作参数;判断刀柄工作参数是否满足预设要求,若是则在目标刀柄上开设实际安装孔;在实际安装孔中安装形变传感器以及用于传输形变传感器采集信号的无线通信装置。本发明能够对刀柄进行改造并加装多维力采集装置,能够对加工过程中刀柄的轴向力、弯矩、扭矩数据进行采集,并通过蓝牙模块将数据传递给上位机分析系统,实现刀具的磨损检测。
  • 智能刀柄加工方法系统
  • [发明专利]基于人工智能的调度方法及数控机床-CN202211126529.9有效
  • 高峻岭;袁乔;李超;张玉冰 - 上海航天壹亘智能科技有限公司
  • 2022-09-16 - 2023-07-28 - G05B19/4065
  • 本发明公开了一种基于人工智能的调度方法及数控机床,用于生产线,所述生产线包括若干数控机床,数控机床包括至少一刀杆,所述刀杆上设有用于采集刀杆形变量的采集传感器,调度方法包括:采集传感器采集刀杆形变量以获取形变信号;利用人工智能算法获取的对应关系、所述形变信号以及数控机床的运行数据预测刀具的使用寿命,所述对应关系为通过人工智能算法获取的刀杆受力、运行数据与刀杆上刀具使用寿命的对应关系;根据所述使用寿命生成所述生产线的加工计划;利用所述加工计划控制所述数控机床的加工进程。本申请能够预测刀具的使用寿命,为刀具的更换提供便利条件,将刀具的更换时间安排进生产线加工计划中,从而提高生产线的生产效率。
  • 基于人工智能调度方法数控机床
  • [发明专利]未知参数非球面光学元件的非球面方程获取方法及装置-CN202211563390.4在审
  • 付艳丽;李成杰;袁乔 - 上海镭望光学科技有限公司
  • 2022-12-07 - 2023-06-02 - G06F17/11
  • 一种未知参数非球面光学元件的非球面方程获取方法及装置,方法包括步骤:S100:测量待测非球面光学元件的轮廓曲线,并基于轮廓曲线获取若干个采样点的二维数据;S200:对二维数据进行拟合获得非球面拟合方程;S300:对非球面拟合方程所表征的非球面面形进行检测,获得面形PV值,非球面检测仪重新输出二维数据;S400:将重新输出的二维数据通过步骤S200获得新的非球面拟合方程,及通过步骤S300进行检测获得面形PV值,非球面检测仪再次重新输出二维数据,依次类推,直到获取最小面形PV值,并将最小面形PV值作为最佳的非球面方程。利用非球面检测仪对多项式构造的非球面方程进行三维面形轮廓测试和验证,对二维数据反复迭代和逐步逼近,快速高效的得到非球面方程。
  • 未知参数球面光学元件方程获取方法装置
  • [发明专利]基于人工智能的机床控制方法、数控机床及保护装置-CN202210856354.0有效
  • 高峻岭;袁乔;张玉冰;李超 - 上海航天壹亘智能科技有限公司
  • 2022-07-21 - 2022-12-27 - B23Q15/12
  • 本发明公开了一种基于人工智能的机床控制方法、数控机床及保护装置,所述数控机床包括至少一车刀刀杆,所述车刀刀杆上设有一凹槽,所述凹槽内设有柔性电路板,所述柔性电路板上设有压电传感器,所述机床控制方法包括:数控机床获取的运行数据,并将所述运行数据发送至一处理模块;所述压电传感器采集所述车刀刀杆的形变量;柔性电路板上的芯片根据所述形变量获取加工数据,并将所述加工数据发送至所述处理模块;所述处理模块根据加工数据以及运行数据判断数控机床的运行状态是否满足预设条件,若是则按照预设条件对应的控制策略控制所述数控机床运行。本申请能够提高数控机床运行的安全性,保护操作员的人身安全,降低零件报废率。
  • 基于人工智能机床控制方法数控机床保护装置
  • [实用新型]一种机床数据采集系统-CN202220178435.5有效
  • 袁乔;李超;张玉冰;高峻岭 - 上海航天壹亘智能科技有限公司
  • 2022-01-21 - 2022-10-25 - H04B3/58
  • 本实用新型涉及一种机床数据采集系统,该系统接入机床中控设备,机床数据采集系统包括数据采集模块和中继器,数据采集模块安装在机床设备或机床辅机设备上,数据采集模块接入中继器,中继器与机床中控设备进行通信;所述的数据采集模块包括传感器单元、采集单元和逻辑开关;所述的传感器单元、采集单元和逻辑开关分别接入中继器;所述的中继器包括MCU和通信单元;所述的数据采集模块和通信单元分别接入MCU;所述的MCU通过通信单元与机床中控设备进行通信。与现有技术相比,本实用新型具有为机床精细化管理提供数据支持、兼容性好、便于线束管理等优点。
  • 一种机床数据采集系统
  • [发明专利]基于多传感器信息融合的控制装置、方法及数控机床-CN202210818669.6有效
  • 袁乔;李超;张玉冰;高峻岭 - 上海航天壹亘智能科技有限公司
  • 2022-07-13 - 2022-09-27 - G05B19/401
  • 本发明公开了一种基于多传感器信息融合的控制装置、方法及数控机床,数控机床包括至少一刀杆、工件固定装置,控制装置包括一处理模块、柔性电路板以及一振动采集装置,刀杆上设有至少一凹槽,凹槽内设有柔性电路板,柔性电路板上设有压电传感器,振动采集装置用于采集振动信号;压电传感器用于采集刀杆的形变量;柔性电路板用于获取形变信号;处理模块用于将数控机床的运行数据、振动信号以及形变信号进行融合以获取融合数据;根据融合数据判断数控机床的加工数据以及运行数据是否满足预设条件,若是则按照预设条件对应的控制策略控制数控机床运行。本申请能够获取规范的采样数据,方便上位机、处理端的运算和训练,提高数控机床的智能性。
  • 基于传感器信息融合控制装置方法数控机床
  • [发明专利]工艺优化方法、量具系统及数控机床-CN202210666097.4在审
  • 高峻岭;袁乔;张玉冰;李超 - 上海航天壹亘智能科技有限公司
  • 2022-06-14 - 2022-08-30 - G05B19/4097
  • 本发明公开了一种工艺优化方法、量具系统及数控机床,所述量具系统包括若干设于车刀刀杆上的传感器模块、一处理模块以及一采集模块,所述采集模块用于获取数控机床的运行数据,并将所述运行数据发送至所述处理模块;所述传感器模块用于采集所述车刀刀杆的形变量以获取加工数据,并将所述加工数据发送至所述处理模块;所述处理模块用于获取数控机床在加工数据、运行数据的状态下加工零件的零件质量数据;所述处理模块还用于通过人工智能算法获取加工数据、运行数据以及零件质量数据的对应关系。本申请的工艺优化方法、量具系统及数控机床能够优化数控机床对零件的加工工艺,提高零件的生产质量,并能够辅助工人进行工艺优化。
  • 工艺优化方法量具系统数控机床
  • [发明专利]基于多Agent全局与局部优化结合的车间调度方法-CN202210287855.1在审
  • 袁乔;李超;张玉冰;高峻岭 - 上海航天壹亘智能科技有限公司
  • 2022-03-22 - 2022-07-29 - G06Q10/04
  • 本发明涉及一种基于多Agent全局与局部优化结合的车间调度方法,包括:S1、通过多智能体方法对车间动态调度过程建模,得到多个智能体;S2、每一个智能体只依据本地执行任务的知识,根据强化学习中的Q学习,结合轮盘赌概率算法,进行独自学习和决策,并作为局部调度;S3、根据改进的差分进化算法对各智能体局部调度的学习结果进行全局寻优,采用递减的变异因子扩大搜索空间,同时采用随着迭代次数动态调整的交叉算子,获得全局优化的调度策略。与现有技术相比,本发明对具有小批量、多品种,工艺多变的柔性车间扰动进行动态调度,利用强化学习对Agent进行本地化的学习和决策,再采用IDE算法进行全局优化决策,提高调度模型的效率和有效性。
  • 基于agent全局局部优化结合车间调度方法
  • [发明专利]一种基于动态主成分分析与LSTM的刀具磨损预测方法-CN202210205634.5在审
  • 袁乔;李超;张玉冰;高峻岭 - 上海航天壹亘智能科技有限公司
  • 2022-03-04 - 2022-07-15 - G06F30/27
  • 本发明涉及一种基于动态主成分分析与LSTM的刀具磨损预测方法,具体包括以下步骤:S1、采集并处理刀具加工过程中的磨损影响因素数据和刀具磨损历史数据;S2、构造动态时间窗,将不均匀采样的磨损影响因素数据在统一的动态时间窗下建模,形成刀具磨损影响因素矩阵;S3、根据主成分分析计算得分矩阵和负荷矩阵,根据方差累积贡献率计算主元分析中保留的主元个数,作为刀具磨损影响因素特征;S4、将刀具磨损影响因素特征和刀具磨损历史数据作为样本,训练LSTM网络,获得刀具磨损预测模型,获取刀具磨损实时数据并输入刀具磨损预测模型,得到刀具磨损预测结果。与现有技术相比,本发明具有提高刀具磨损预测模型的准确性和有效性等优点。
  • 一种基于动态成分分析lstm刀具磨损预测方法
  • [发明专利]一种炭载双金属单原子催化剂及其制备方法-CN202011321179.2在审
  • 丁云杰;李星局;宋宪根;冯四全;袁乔;宁丽丽 - 中国科学院大连化学物理研究所
  • 2020-11-23 - 2022-05-24 - B01J23/46
  • 一种炭载双金属单原子催化剂及其制备方法。一种炭载双金属单原子催化剂,其特征在于,该催化剂含有铱、铑、铂、钌、金、银、铼、钴、镍、铬、锡中的两种金属,且该催化剂中两种金属分别以含羰基和卤素配体的单核络合物形式原子级单分散在炭载体表面。其制备方法为先制备炭载双金属纳米颗粒,再利用一氧化碳和含卤物质(卤素、氢卤酸或卤代烃)的一种或二种以上同时与两种金属纳米颗粒进行反应,对其进行原位原子级单分散热处理,从而制得炭载双金属单原子催化剂。本申请公开了一种炭载双金属单原子催化剂的制备方法,其工艺新颖、操作简单,普适性强,可批量制备高载量,高分散,稳定性强的炭载双金属单原子催化剂。
  • 一种双金属原子催化剂及其制备方法

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