公开(公告)号：CN115258147B

公开(公告)日：2025-02-07

申请号：CN202210935078.7

申请日：2022-08-05

Applicant: 南京航空航天大学

Inventor： 陈希 ,  李尧 ,  招启军 ,  丁岩 ,  蒋相闻 ,  赵国庆 ,  王博 ,  张夏阳

IPC: B64C27/32 ,  B64C27/46 ,  B64C27/473

Abstract: 本发明公开了一种基于猫头鹰飞行静音原理的旋翼及降噪方法，涉及飞行器技术领域，包括桨叶，桨叶的尾部转动安装有多个后缘小翼，且多个后缘小翼沿桨叶的长度方向依次排列，后缘小翼的转轴与桨叶的长度方向平行，各后缘小翼与桨叶之间均设有转动机构，且各转动机构均与一控制器电连接，控制器用于控制转动机构动作，并使转动机构带动后缘小翼转动。该基于猫头鹰飞行静音原理的旋翼及降噪方法能够降低直升机旋翼气动噪声的声压级，提高直升机的声隐身特性。

公开(公告)号：CN118565355A

公开(公告)日：2024-08-30

申请号：CN202410488259.9

申请日：2024-04-23

Applicant: 南京航空航天大学 ,  南京晨光集团有限责任公司

Inventor： 赵正彩 ,  张磊 ,  孙丽娜 ,  郑世辰 ,  易涛 ,  李尧 ,  徐九华

IPC: G01B11/06 ,  G06F40/166 ,  G06F40/114

Abstract: 本发明公开了一种铸件舱段的壁厚自动测量装置及测量方法，装置包括大理石底座、机架、上下料机构、角度调整机构、壁厚测量机构、智能控制机构和检测机构，其中，壁厚测量机构上设置有激光传感器一和激光传感器二，角度调整机构能带动壁厚测量机构移动，使激光传感器一和激光传感器二分别位于被测铸件舱段舱壁内外两侧，同时激光传感器一和激光传感器二均与被测铸件舱段舱壁壁面垂直。本发明提高了铸件舱段壁厚测量的一致性、准确性、稳定性和完整性，大大降低了检验人员的工作强度，避免了测量装置和被测工件的接触，实现了铸件舱段厚度分布状态的准确描述，满足了高质、高效的测量需求。

公开(公告)号：CN115562161B

公开(公告)日：2024-02-02

申请号：CN202211266975.X

申请日：2022-10-17

Applicant: 南京航空航天大学

Inventor： 陈清良 ,  焉捷 ,  赵正彩 ,  李尧 ,  徐九华 ,  傅玉灿 ,  苏宏华 ,  丁文锋

IPC: G05B19/404

Abstract: 本发明公开了一种基于在线监测的刀具切削路径加工误差补偿方法，建立加工过程的机床坐标系与工件坐标系；计算机床实际位置坐标与理论位置坐标，计算系统架构瞬态误差δ1；将刀具轨迹离散为若干刀位点，根据铣削力计算模型计算工件切削时产生的力，基于有限元模型计算变形量并调整，确定最终工件理论误差δ2；根据系统架构瞬态误差δ1和理论误差δ2补偿刀具轨迹后，开展试验并监测力及振荡信息，计算并调整刀具磨损误差δ3，直至满足误差要求，得到补偿后的刀具轨迹，以用于刀具切削路径加工，完成误差补偿。可减小加工产生的变形量，实现高效高精度加工，对控制零件加工误差、保证加工精度具有指导意义。

公开(公告)号：CN114619292B

公开(公告)日：2022-12-20

申请号：CN202210299396.9

申请日：2022-03-25

Applicant: 南京航空航天大学 ,  成都飞机工业(集团)有限责任公司

Inventor： 陈清良 ,  赵正彩 ,  杨一帆 ,  李尧 ,  徐九华

IPC: B23Q17/09

Abstract: 本发明公开了一种基于小波降噪和注意力机制融合GRU网络的铣削加工刀具磨损监测方法，包括采集机床铣削平面加工过程中的原始加工信号；从原始加工信号提取平稳切削过程信号，再通过小波降噪对信号进行预处理；对信号进行分析和特征提取，获得时间序列上的多维度特征矩阵；基于GRU网络建立刀具磨损预测模型，融入注意力机制进行模型训练；采用训练后的刀具磨损预测模型对铣削加工刀具磨损进行监测。本发明基于小波降噪和注意力机制融合GRU网络，可实现铣削加工过程中刀具磨损量的监测。

公开(公告)号：CN119942172A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411835415.0

申请日：2024-12-13

Applicant: 南京航空航天大学

Inventor： 赵喆 ,  李勃 ,  李尧 ,  张珺珲 ,  庄朝淳

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06V10/52 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06T3/4038

Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习的合成孔径雷达图像小目标检测方法，包括：步骤1，建立实验目标检测数据集；步骤2，以原始YOLOv8模型为基准模型，对模型进行改进，生成新的YOLOv8模型；步骤3，使用建立的数据集训练所述新的YOLOv8模型，得到SAR图像目标检测预测模型；步骤4，将测试集的图片逐一输入到SAR图像目标检测预测模型中，并输出检测结果，以评测改进模型的检测性能。本发明的基于深度学习的SAR图像小目标检测方法在检测性能上表现优异，在不增加设备计算负担的前提下，提升了所有类别目标的检测指标。尤其在小目标检测方面，显著降低了误检率和漏检率，实现了在复杂场景下的快速、准确检测。

公开(公告)号：CN119087815A

公开(公告)日：2024-12-06

申请号：CN202411232658.5

申请日：2024-09-03

Applicant: 南京航空航天大学 ,  北京星航机电装备有限公司

Inventor： 赵正彩 ,  郑世辰 ,  彭志高 ,  张磊 ,  尉渊 ,  李尧 ,  徐九华

IPC: G05B13/04

Abstract: 本发明公开了一种多目标优化结合自适应控制的深小孔加工方法，包括：设计二因素三水平正交实验表，根据工艺参数进行实验，统计实验数据；实时采集扭矩信号，研究扭矩信号的特征，确定深小孔安全加工过程中扭矩变化率阈值θ；建立响应面二次函数模型并验证；对响应面二次函数模型进行优化设计，得到约束条件下的最佳工艺参数组合；采用最佳工艺参数组合作为加工的初始数据，驱动机床开始钻削加工，在加工过程中实时监测扭矩信号，自适应生成控制信号；当扭矩变化率大于预设的变化率阈值θ时，控制机床进行退刀、排屑和冷却，冷却完成后继续加工，直至加工完成。本发明能够对深小孔进行高质、高效、稳定的加工，加工过程平稳高效，加工结果精度高。

公开(公告)号：CN118151616A

公开(公告)日：2024-06-07

申请号：CN202410566010.5

申请日：2024-05-09

Applicant: 南京航空航天大学 ,  北京星航机电装备有限公司

Inventor： 张磊 ,  刘太盈 ,  赵正彩 ,  王斌 ,  刘英智 ,  郑世辰 ,  李尧 ,  徐九华

IPC: G05B19/418

Abstract: 本发明公开了一种超塑成形扩散连接加工过程工艺参数自适应调整系统，包括最优加工参数设置层、过程参数控制层、过程参数预测层、故障诊断层、前馈补偿器和反馈补偿器；最优加工参数设置层设置理想的温度曲线和气体压强变化曲线；过程参数控制层通过模糊控制方法对加工过程中工件内部压强和工件内部加热温度进行调整；最优加工参数设置层结合所述反馈补偿器反馈的比较结果、工件内部压强和工件内部加热温度的预测值以及判断得到的机床状态，对设置的理想的温度曲线和气体压强变化曲线进行优化。本发明对加工过程进行实时监测并实现工艺参数的自适应调整，提高加工效率，保证加工过程的稳定性和产品的加工质量，减小工人的劳动强度。

公开(公告)号：CN116558427B

公开(公告)日：2023-11-17

申请号：CN202310450487.2

申请日：2023-04-25

Applicant: 南京航空航天大学

Inventor： 赵正彩 ,  张磊 ,  徐九华 ,  李尧 ,  梅宁 ,  张创 ,  曹世峰

IPC: G01B11/06 ,  B25B11/00

Abstract: 本发明公开了一种筒形薄壁零件的壁厚测量装置和测量方法，壁厚测量装置包括底座、机架、被测筒形薄壁零件运动驱动机构、角度调整机构和壁厚测量机构，机架和被测筒形薄壁零件运动驱动机构固定在底座上，角度调整机构与机架中的横梁相连接，壁厚测量机构固定在角度测量机构的支撑梁上，被测筒形薄壁零件运动驱动机构用于驱动被测筒形薄壁零件靠近或远离壁厚测量机构，角度调整机构通过电动推杆的伸缩运动带动三角形楔块二和梯形楔块的运动来控制壁厚测量机构的倾角，壁厚测量机构通过可伸缩测量竖臂端面的两个激光传感器测量壁厚。本发明转化测量装置的角度调整为长度调整，有效提高了筒形薄壁零件壁厚测量的准确性和可靠性。

公开(公告)号：CN116992954A

公开(公告)日：2023-11-03

申请号：CN202311246391.0

申请日：2023-09-26

Applicant: 南京航空航天大学

Inventor： 赵正彩 ,  张创 ,  张磊 ,  李尧 ,  徐九华

IPC: G06N3/096 ,  G01D21/02 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/213 ,  G06F18/22

Abstract: 本发明公开了一种基于UMAP数据降维的相似度度量迁移学习方法，包括：采集四种不同工况下的加工过程信号；采集源工况下的刀具磨损量；提取时域特征、频域特征以及小波分解的时频域信号特征，对提取的数据特征进行降维；源工况降维后的特征向量与其对应的刀具磨损量构成有标签的源域；三种变工况降维后的特征向量构成无标签的目标域；将无标签的目标域分成两部分，一部分与有标签的源域构成训练数据集，导入相似度迁移学习模型中进行训练；另一部分导入训练完成的刀具磨损量预测模型，预测得到刀具磨损量。本发明采用迁移学习方法，构建新的损失函数评价目标域与源域之间的分布差异，从而实现预测模型在新工艺条件下的复用。

公开(公告)号：CN116070527A

公开(公告)日：2023-05-05

申请号：CN202310206684.X

申请日：2023-03-07

Applicant: 南京航空航天大学 ,  南京晨光集团有限责任公司

Inventor： 赵正彩 ,  李尧 ,  朱夏林 ,  张创 ,  傅玉灿 ,  徐九华 ,  吴尚霖

IPC: G06F30/27 ,  G06F18/10 ,  G06F18/213 ,  G06F119/04 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了基于退化模型的铣削刀具剩余寿命预测方法，该方法的主要流程为：首先联合振动、负载电流和主轴功率信号以及PLC辅助信息进行数据预处理，选取排序靠前的特征参与主成分融合并构建健康因子作为观测数据，最后设计一个在线更新退化模型来学习多源输入特征与刀具剩余寿命之间的复杂非线性联系，实现刀具剩余寿命的迭代估计。本发明将融合分析的健康因子作为评价刀具剩余寿命的指标，能够更加科学、精准、可靠地评价刀具剩余寿命。