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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
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。
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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
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。
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公开(公告)号：CN118565355B
公开(公告)日：2024-11-29
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
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。
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公开(公告)号：CN117840819A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202410264291.9
申请日：2024-03-08
Applicant: 南京航空航天大学 , 南京晨光集团有限责任公司
IPC: B23Q17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于LM算法的钻削加工刀具堵屑智能监测方法，包括：进行钻削过程中主轴功率信号的数据采集；提取峰值特征，计算最大峰值阈值；生成样本数据集；构建基于主轴功率信号、主轴转速、进给速率、设定孔深和刀具参数预测后续主轴功率信号的堵屑监测模型；对当前钻削过程中的主轴功率信号进行采集和降噪、滤波处理，并基于构建的堵屑监测模型预测钻削过程中后续的主轴功率信号的峰值；对预测的主轴功率信号的峰值进行判断，调整主轴转速和进给速率，完成钻孔。本发明能够降低堵屑、缠屑等加工异常对所加工深孔的尺寸精度和表面质量的影响，保证深孔钻削工件表面质量的一致性，提高钻削的加工效率。
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公开(公告)号：CN116070527B
公开(公告)日：2023-06-16
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
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。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117840819B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202410264291.9
申请日：2024-03-08
Applicant: 南京航空航天大学 , 南京晨光集团有限责任公司
IPC: B23Q17/00
Abstract: 本发明公开了一种基于LM算法的钻削加工刀具堵屑智能监测方法，包括：进行钻削过程中主轴功率信号的数据采集；提取峰值特征，计算最大峰值阈值；生成样本数据集；构建基于主轴功率信号、主轴转速、进给速率、设定孔深和刀具参数预测后续主轴功率信号的堵屑监测模型；对当前钻削过程中的主轴功率信号进行采集和降噪、滤波处理，并基于构建的堵屑监测模型预测钻削过程中后续的主轴功率信号的峰值；对预测的主轴功率信号的峰值进行判断，调整主轴转速和进给速率，完成钻孔。本发明能够降低堵屑、缠屑等加工异常对所加工深孔的尺寸精度和表面质量的影响，保证深孔钻削工件表面质量的一致性，提高钻削的加工效率。
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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
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。
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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
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。
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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
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。
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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
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。
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