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公开(公告)号：CN118060972A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410400183.X
申请日：2024-04-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B23Q17/09 , B23Q17/12 , B23Q17/24 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06F18/214 , G06N3/049 , G06N3/08
Abstract: 一种基于离散小波分解的刀具磨损监测方法，属于刀具监测技术领域。方法如下：构建刀具磨损数据集；对时序信号进行周期性二维重构；获得刀具磨损监测模型。本发明将一维时序信号按周期转化为二维张量特征，并提取多尺度特征信息，通过捕获周期信号的深层特征拟合刀具磨损值，针对刀具加工过程中产生的历史周期性数据建立刀具磨损监测模型，可以自适应提取最优特征进行监测，能够根据刀具加工中不同的工艺参数的信号特点动态调整参数，从而提高模型的泛化能力和预测精度，实现刀具磨损值的精准监测。
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公开(公告)号：CN117993201A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410170978.6
申请日：2024-02-06
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/20 , G16C10/00 , G06F18/213 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于分子动力学和机器学习的材料微纳去除分析方法，所述方法通过纳米加工中材料去除过程的分子动力学数值模拟方法以及基于机器学习分析方法，建立不同参数加工模型的数据集，最后通过机器学习方法在拟合现有数据集的基础上进行预测，得到优化后的加工参数。本发明克服了现有材料纳米去除实验成本高、实验环境要求苛刻的问题，通过仿真技术对纳米加工过程进行模拟，提出了一套从程序设计到仿真结果分析及后处理的完整方法，对于提高材料表面加工质量，增强亚表面晶体结构稳定性、实现超精密加工均具有重要的指导意义。
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公开(公告)号：CN117953087A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202310645845.5
申请日：2023-06-01
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中广核研究院有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
IPC: G06T11/00 , G06T3/4053 , G06T5/70 , G06T5/77 , G06T5/60 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 一种深度学习双域变换稀疏角度CT伪影去除方法，属于CT成像技术领域，包括以下步骤：初始化直线扫描段数T、旋转角度间隔Δθ；利用平面二维圆周扫描方式获取某一断面的投影数据并构造出稀疏正弦图；将配对的标签图像与稀疏正弦图送入Swin‑transformer‑Unet网络进行训练，实现由稀疏正弦图像到完整正弦图像的变换；接着采用滤波反投影算法对于完整正弦图像进行重建；再次利用Swin‑transformer‑Unet网络对于重建后的带噪声的图像进行去噪；最终输出高质量的CT重建图像。本发明可以有效解决由于稀疏投影导致图像中出现条纹伪影，图像模糊以及因扫描或算法处理过程中产生的噪声，同时单一网络模型的重复使用也使得本方法简洁和高效。
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公开(公告)号：CN117601122B
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202311574619.9
申请日：2023-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种气动人工肌肉位置跟踪控制系统及方法，所述跟踪控制系统包括轨迹生成器Cr、反馈控制器C、气动人工肌肉的模型P；所述轨迹生成器Cr生成气动人工肌肉的期望运动轨迹yd，气动人工肌肉的闭环系统根据气动人工肌肉的实际运动轨迹y减去气动人工肌肉的期望运动轨迹yd，得到气动人工肌肉的位置误差误差e，气动人工肌肉的位置误差信号e经过反馈控制器C得到控制信号u，控制信号u作用于气动人工肌肉的模型P，得到气动人工肌肉的实际运动轨迹y。本发明消除了在线设计控制器方法在对高阶系统设计过程中需对控制器参数进行复杂、繁琐的递归选取的限制。
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公开(公告)号：CN117726572A
公开(公告)日：2024-03-19
申请号：CN202310645788.0
申请日：2023-06-01
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 中广核研究院有限公司 , 中国广核电力股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/40 , G06V10/22 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于Transformer的工业CT图像缺陷检测方法及系统，所述方法包括步骤：S1：对待测目标进行CT扫描，采集待测目标的CT投影数据，并对待测目标的CT投影数据进行预设第一处理；S2：将预设第一处理后的待测目标的CT切片图像划分为训练数据集X和验证数据集Y，并在训练数据集中进行缺陷类型的标注；S3：构建基于Transformer的缺陷学习与检测模型；S4：将步骤S2中划分的训练数据集X输入步骤S3中搭建的基于Transformer的缺陷学习与检测模型中进行训练，再将划分的验证数据集Y输入训练好的缺陷学习与检测模型中，在图像中实现标记待测目标的缺陷类型。本发明通过Transformer网络对待测目标的CT图像进行缺陷学习与识别，实现了对待测目标缺陷的准确检测和识别。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117283260B
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202311457252.2
申请日：2023-11-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B23P19/00
Abstract: 本发明提供一种用于气浮导轨导向槽间隙调整的装配机构，属于精密加工设备技术领域。该机构具体应用时测量精准，令工件装配尺寸稳定标准，采用自动测量的方式，替代了人工测量的工作步骤，令测量更快速更精准。该机构的柔性调整模块基于三坐标测量机进行使用，柔性调整模块包括柔性基座、锁紧机构及定位机构，待装配模块通过定位机构调整定位，通过锁紧机构安装在柔性基座上，三坐标测量机用于测量待装配模块的两个装配块间距，通过调整两个装配块之间连接螺钉松紧，实现两个装配块间距的准确调整。本发明能够实现对U形导轨的高效、精准装配，能够解决当前手动调整螺钉和卡尺测量存在的费时费力和精度不足的问题。
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公开(公告)号：CN117313237A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311233951.9
申请日：2023-09-23
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F30/28 , B64F5/00 , B64C27/467 , G06F119/14 , G06F111/10 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的特种无人机组构方案优选方法，所述方法包括如下步骤：(1)建立特种无人机三维桨叶组构方案库；(2)建立特种无人机三维桨叶组构模型库；(3)绘制不同桨叶组构方案对应的网格库；(4)建立特种无人机桨叶组构的二维升阻系数仿真数据库；(5)以机器学习的方式建立组构方案—升阻特性参数库；(6)机器学习方法优选；(7)进行桨叶组构升阻特性预测与方案优选。本发明能够通过机器学习得到目标特种环境条件下特种无人机桨叶组构的优选方案，能够降低很多计算量，提高计算效率，在确保优选组构方案有效性的基础上节约大量实验成本，同时该方法可以进行自我迭代，为进一步提高优选效果提供了可能性。
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公开(公告)号：CN117283261A
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN202311460333.8
申请日：2023-11-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B23P19/00
Abstract: 一种气浮导轨气浮支撑结构精密装配装置及方法，属于超精密装配技术领域。装置是：导轨沿大底板的Y向固定在大底板上，测量尺固定架通过连接块与导轨滑动连接，测量尺套与固定架固定连接，测量尺沿大底板的X向滑动穿出测量尺套，调向台固定在大底板上，调向台与导轨平行设置，气浮导轨装配台通过旋转轴承与调向台连接，I形结构件平行于导轨设置并与气浮导轨装配台定位连接，L形结构件与I形结构件相平行设置并固定安装在气浮导轨装配台上，L形结构件与I形结构件之间的间隙与气浮导轨的气膜厚度相同。本发明的装置及方法便于L形结构件与I形结构件装配，装配过程省时省力，有效提高了装配效率与精度，能够满足超精密设备和装置的高要求。
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公开(公告)号：CN105184322B
公开(公告)日：2018-11-02
申请号：CN201510582557.5
申请日：2015-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/62
Abstract: 一种基于增量集成学习的多时相影像分类方法，涉及多时相遥感图像分类技术领域。本发明是为了解决多时相影像分类精度低的问题。本发明在集成学习的基础之上，引入增量学习，构造多时相分类器，实现连续地在线学习。首先，每个时相的影像数据分别作为支持向量机SVM算法的基本核函数，然后通过集成学习算法得到强分类器C0；其次，引入新的训练数据，更新原始的训练数据集，得到增量数据集，再通过集成学习算法得到强分类器C1；依次引入新的训练数据，通过集成学习算法得到强分类器Cn；最后各个强分类器相加得到最终分类器，用于测试样本的分类。本发明适用于多时相影像分类。
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公开(公告)号：CN105092893B
公开(公告)日：2018-01-02
申请号：CN201510508641.2
申请日：2015-08-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01P15/03
Abstract: 本发明基于45°光纤的非本征光纤珐珀加速度传感器及加工方法属于加速度传感器技术领域；该传感器包括一个硅支撑结构，一根从硅支撑结构侧面贴靠底部插入的研抛端面为45°的光纤，设置在硅支撑结构顶部的质量块，硅支撑结构与质量块构成珐珀腔；质量块为中间厚，四周薄的结构，质量块的下表面镀有反射膜；该方法首先加工硅支撑结构和下表面镀有反射膜的质量块，然后将硅支撑结构顶端与质量块镀有反射膜的面键合在一起，再将光纤从光纤插口插入并调整，最后将光纤插口密封；本发明不仅能够满足贴合于被测物表面使用的技术需求，而且能够解决共轴型非本征型光纤珐珀腔加速度传感器稳定性差的问题。
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