一种用于安全带的防坠落装置
    21.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119015628A

    公开(公告)日:2024-11-26

    申请号:CN202411250072.1

    申请日:2024-09-06

    Abstract: 本发明涉及登高安全设备技术领域,具体提供一种用于安全带的防坠落装置,包括:壳体、绕线轮、回弹复位机构、棘爪盘、棘轮齿圈、支座和导环,其中,绕线轮转动安装于壳体;回弹复位机构与绕线轮连接,用于对绕线轮进行复位;棘爪盘与绕线轮同轴固接;棘轮齿圈套设于棘爪盘的周围,当绕线轮急速旋转时棘爪盘中的棘爪做离心运动,与棘轮齿圈卡接,进而锁止旋转;支座有多个,均布固定于壳体内壁,且导环同轴固定于支座,部分导环与棘轮齿圈滑动连接,且棘轮齿圈与支座之间设置有压缩弹簧,用于对锁止后的棘轮齿圈进行缓冲,进而对棘爪盘和绕线轮进行缓冲;本发明有效解决了现有技术中防坠器不具有缓冲功能,容易对操作人员造成伤害的问题。

    一种进化多目标深度强化学习驱动的无人机移动边缘网络优化方法

    公开(公告)号:CN119835697A

    公开(公告)日:2025-04-15

    申请号:CN202411861860.4

    申请日:2024-12-17

    Abstract: 本发明提供了一种进化多目标深度强化学习驱动的无人机移动边缘网络优化方法,包括以下步骤:步骤1,建立无人机移动边缘网络的多目标优化模型;步骤2,采用一种进化多目标深度强化学习驱动的无人机移动边缘网络优化方法,对步骤1建立的多目标优化模型进行求解。本发明将切比雪夫分解策略融合到深度强化学习框架中,达到同时评价多个目标函数的目的。该方法利用PPO算法的强大决策能力和TD策略的良好多样性维护能力,智能引导种群朝着分布性更优及收敛性更佳的方向不断进化,显著提高了种群的进化效率和多样性分布。最终,通过实施本发明方法可大大提升无人机移动边缘网络在用户速率和系统能耗上的性能。

    一种历史信息引导的时窗车辆路径多目标优化进化方法

    公开(公告)号:CN118211740A

    公开(公告)日:2024-06-18

    申请号:CN202311714394.2

    申请日:2023-12-12

    Abstract: 本发明提供了一种历史信息引导的时窗车辆路径多目标优化进化方法,首先设计一种带时间窗约束的多目标车辆路径优化模型:车辆数量最小化和总行驶距离最小化,以及车辆容量约束和客户的具体时间窗服务约束等;然后提出一种历史信息矩阵引导的交叉和变异策略,用于生成高质量的子代种群个体;其次,提出一种自适应局部搜索策略,自动的根据问题特征来选择合适的局部搜索算子,以提升搜索效率;此外,提出一种多目标融合的适应度评价方法,准确快速地选择优秀染色体参与进化,以促进种群向最优方向靠近。最后,提出历史信息引导的时窗车辆路径多目标优化进化方法,大力改善车辆路径规划的总距离以及所需的车辆数量。

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