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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN120008266A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510246529.X
申请日：2025-03-03
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种电弧增材制造过程急速冷却装置及工艺方法，属于增材制造领域。通过液氩随动冷却和基板循环水冷却相结合，实现对打印过程的保护和高效冷却。液氩随动冷却装置可以按需设置冷却部位，实现增材过程的随动冷却，采用液氩作为冷却介质，同时实现冷却及熔池保护效果。基板循环水冷却卡具设计多层密封结构，保证冷却水直接接触基板而不入侵熔池。该发明具有高效冷却、提升构件质量、提高生产效率、适用范围广等优势，可以消除电弧增材制造过程中的热堆积现象，改善构件显微组织，提升构件的力学性能，大幅提高增材效率。
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公开(公告)号：CN113339204B
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202110488921.7
申请日：2021-05-01
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合神经网络的风力发电机故障识别方法，具体包括采集齿轮箱时域波形数据，建立原始样本数据，并为数据打标签；提取波形数据中振幅的最小值、振动速度和峭度指标作为特征；将提取的故障和正常特征值输入到混合网络1D‑CNN_Bi‑GRU中，混合网络串联了1D‑CNN和Bi‑GRU，首先利用1D‑CNN作为初级网络提取序列局部特征，然后将1D‑CNN的输出作为Bi‑GRU的输入，利用Bi‑GRU的特性，同时获得正向来自过去和反向的来自未来的累积依赖信息，进一步提取序列的长期依赖特征来进行故障诊断；保存模型，将待分析的数据输入到模型中，输出故障分类结果。
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公开(公告)号：CN113339204A
公开(公告)日：2021-09-03
申请号：CN202110488921.7
申请日：2021-05-01
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于混合神经网络的风力发电机故障识别方法，具体包括采集齿轮箱时域波形数据，建立原始样本数据，并为数据打标签；提取波形数据中振幅的最小值、振动速度和峭度指标作为特征；将提取的故障和正常特征值输入到混合网络1D‑CNN_Bi‑GRU中，混合网络串联了1D‑CNN和Bi‑GRU，首先利用1D‑CNN作为初级网络提取序列局部特征，然后将1D‑CNN的输出作为Bi‑GRU的输入，利用Bi‑GRU的特性，同时获得正向来自过去和反向的来自未来的累积依赖信息，进一步提取序列的长期依赖特征来进行故障诊断；保存模型，将待分析的数据输入到模型中，输出故障分类结果。
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公开(公告)号：CN106292697A
公开(公告)日：2017-01-04
申请号：CN201610597435.8
申请日：2016-07-26
Applicant: 北京工业大学
CPC classification number: G05D1/101 , G05D1/0808
Abstract: 一种移动智能设备的室内路径规划与导航方法，该方法属于无线控制机器人导航的技术领域。该室内路径规划与导航方法包括以下步骤：步骤1，首先安装在手持可通信智能设备的室内路径规划与导航应用程序自动获取室内路径规划与导航地图。然后用户在APP的室内路径规划与导航地图上绘画路径，APP进行用户绘画路径信息的采集。步骤2，APP将绘画路径信息进行路径坐标信息转化。步骤3，绘画路径与实际地理信息坐标的转化。步骤4，APP对绘画的路径的进行实际情况合理性的评估步骤。5，APP传输合理路径数据给移动智能设备。本方法可以解决自主路径规划和自主导航的相对有更好的时效性，更具简洁性，并且具有可自定制性。
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公开(公告)号：CN106292697B
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201610597435.8
申请日：2016-07-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种移动智能设备的室内路径规划与导航方法，该方法属于无线控制机器人导航的技术领域。该室内路径规划与导航方法包括以下步骤：步骤1，首先安装在手持可通信智能设备的室内路径规划与导航应用程序自动获取室内路径规划与导航地图。然后用户在APP的室内路径规划与导航地图上绘画路径，APP进行用户绘画路径信息的采集。步骤2，APP将绘画路径信息进行路径坐标信息转化。步骤3，绘画路径与实际地理信息坐标的转化。步骤4，APP对绘画的路径的进行实际情况合理性的评估步骤。5，APP传输合理路径数据给移动智能设备。本方法可以解决自主路径规划和自主导航的相对有更好的时效性，更具简洁性，并且具有可自定制性。
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