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公开(公告)号：CN116992758A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310878291.3
申请日：2023-07-17
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的复杂机械智能装配方法，步骤如下：根据企业调研，构建产品模型库；在装配工艺复用的基础上，首先对能进行工艺复用的装配对象进行过滤，对于剩余待识别装配对象，分析影响其装配序列规划的因素，针对各种影响因素制定局部适应性评价函数和全局适应性评价函数；通过SolidWorks二次开发获取剩余待识别装配对象之间的装配关系数据；通过改进人工蜂群算法获取最小全局适应性值所对应的装配序列，该装配序列为待识别装配对象所对应的最优装配序列。本发明通过机器学习实现复杂机械的智能装配，不仅充分利用了企业的优质资源，而且还提高装配工艺生成效率和自动化水平。
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公开(公告)号：CN116595857A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310335856.3
申请日：2023-03-29
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06Q10/04 , G06F119/04
Abstract: 一种基于深度迁移学习的滚动轴承多级退化剩余寿命预测方法，先采集滚动轴承的原始振动信号数据，对其采用滑窗分割方法得到多端振动信号数据。其次通过计算自健康数据与多段振动信号数据之间的最大均值差异度量值得到健康指标曲线变化。然后，通过对健康指标曲线引用统计过程分析方法得到轴承退化阶段。将原始振动信号数据进行数据预处理、数据集划分和打上标签送入残差网络和Adaptive‑Transformer进行训练。最后，将测试集送入Adaptive‑Transformer网络中进行预测，输出最终的滚动轴承剩余寿命预测结果。该方法考虑了各阶段轴承的RUL，将预测损失RMSE降低了0.1左右，预测精度提升4％～6％。
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公开(公告)号：CN116306218A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211621898.5
申请日：2022-12-16
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06F30/27 , G06T17/00 , G06F40/194 , G06V10/74 , G06V10/764 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的三维模型智能化出图方法和系统，所述方法包括视图的自动选择、智能选择图幅、视图比例调整、视图位置合理排布、自动标注尺寸、自动生成BOM表，所述系统包括建立三维模型及工程图信息数据库模块、读取零部件模型模块、零部件模型数据预处理模块、零部件模型信息计算、匹配、预测模块和工程图出图模块。本发明通过利用文本相似性检索技术、图像相似性检索技术以及KNN算法，调用相应的SolidWorks API函数，实现对工程图的自动出图，并保证视图的正确性、尺寸的规范性、布局的合理性，节省了大量人工手动出图的时间，将图纸设计人员从枯燥、重复的简单劳动中解放出来，缩短了产品的研发周期。
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公开(公告)号：CN110722371B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN201910966634.5
申请日：2019-10-12
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 一种船用螺旋桨数控加工定位安装夹具，包括机床工作台、液压升降装置、快速定位装置、防撺动装置、驱动装置与激光辅助对刀装置，机床工作台中间部位开设有用于放置待加工螺旋桨的地坑，快速定位装置设置于地坑两边，地坑两边分别布置液压升降装置，两液压升降装置外侧分别布置快速定位装置，地坑一侧布置防撺动装置且在快速定位装置外侧，地坑另一侧布置驱动装置且在快速定位装置外侧，布置防撺动装置的一侧同时布置激光辅助对刀装置，激光辅助对刀装置布置在靠近螺旋桨桨叶位置。本发明通过两个中心轴滚子结构使螺旋桨快速实现径向定位，解决了螺旋桨在机床加工平台上定位难的问题，同时提供了一种对船用螺旋桨快速对刀的方法。
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公开(公告)号：CN110793460B
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN201911075021.9
申请日：2019-11-06
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G01B11/24
Abstract: 本发明公开了一种螺旋桨叶片的快速准确定位自动检测装置，本发明的检测机构在螺旋桨的叶面叶背上下布局，可以同时测量叶面叶背两个面，减少螺旋桨的翻面次数，降低总体检测时间，采用快速定心夹紧机构，更好的使螺旋桨与回转平台同心，减少螺旋桨的安装时间，减少定位误差，保证了检测精度，提高检测质量，在检测过程中，回转平台转一个角度后，根据三角公式和回转平台内部的编码器，控制系统获得数据计算，控制系统对各个运动机构发出信号，各个机构在各自的位置都会做出相应的移动，以补偿回转平台的定位误差，采用检测标记延伸机构可以检测到小直径螺旋桨的最小范围也可以检测到大直径螺旋桨的最大范围，极大地提高了检测范围，更具通用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112548410A
公开(公告)日：2021-03-26
申请号：CN202011351771.7
申请日：2020-11-26
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明公开了一种用于U型抱箍与平头销钉焊接的自动化装备及其焊接方法，该装备包括上料装置、下料装置和四工位回转工作台；上料装置包括U型抱箍上料装置和平头销钉上料装置，所述U型抱箍上料装置和平头销钉上料装置分别用于U型抱箍和平头销钉的分拣和输料；下料装置用于收集完成焊接后的U型抱箍和平头销钉；U型抱箍上料装置、平头销钉上料装置、下料装置和焊机分别设置于四工位回转工作台的四侧形成四个工位，四工位回转工作台用于实现四个工位的变换。本发明实现了短时间内U型抱箍和平头销钉的自动化上料、装配、焊接和下料，使得整体装配生产线大大提高了生产能力，降低了人工成本，自动化程度和智能化程度都得到了明显的提高。
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公开(公告)号：CN110744087A
公开(公告)日：2020-02-04
申请号：CN201911075217.8
申请日：2019-11-06
Applicant: 江苏科技大学
Abstract: 本发明公开了一种柔性加工机床及加工船用柴油机气缸盖径向孔的方法，所述机床包括平台底座、两自由度加工装置、三自由度加工装置、装夹定位装置与驱动装置，在平台底座中心处自下而上依次固定连接有承载台、快速装夹定位机构；在承载台的圆周方向对称分布着两台加工装置。本发明采用两台加工装置并对称式布局，对气缸盖的对称径向孔以及类对称径向孔采用立式加工的方法，两台加工装置可同时加工，极大的提高加工效率。
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公开(公告)号：CN113953792B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202111381189.X
申请日：2021-11-20
Applicant: 江苏科技大学
IPC: B23P19/00
Abstract: 本发明公开了一种船用柴油机气缸单元柔性自动化装配装备及运行方法，包括双工位回转工作台、翻转装置、夹紧装置、导向装置及定位装置。双工位回转工作台可实现气缸单元辅助工位与活塞连杆组安装工位交替进行。翻转装置中的双输出轴电机减速器组合固定设置在固定回转中心上，其双输出轴传递动力到两侧的齿轮组，推动回转托板的翻转。夹紧装置包括零点定位系统、夹紧托板、杠杆缸、导向轴等，可实现气缸单元的夹紧与松脱。导向装置包括电机、卡爪、直线导轨等，可实现活塞连杆组的自动导向。定位装置包括液压缸、定位工具等，可实现活塞连杆组的自动定位。本发明可以更换不同尺寸的夹紧托板，适配不同系列的船用柴油机气缸单元，具有较高的柔性。
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公开(公告)号：CN112632466B
公开(公告)日：2024-01-23
申请号：CN202011351795.2
申请日：2020-11-26
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06F17/18 , G06F17/16 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06N20/00 , G01M13/04 , G01M13/045
Abstract: 本发明公开了一种基于主成分分析和深度双向长短时记忆网络的轴承故障预测方法，包括如下步骤：获取轴承运行时的原始振动信号，分析选择出一个最优的样本长度；生成样本，使用主成分分析法对所有的样本进行降维；标准化降维后的新样本，定义故障类型，根据新样本划分训练集和验证集；构建并调整双向长短时记忆网络模型，采用训练集对双向长短时记忆网络模型进行训练；利用训练好的双向长短时记忆网络模型，根据验证集进行轴承的故障预测。
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公开(公告)号：CN117171713A
公开(公告)日：2023-12-05
申请号：CN202310987241.9
申请日：2023-08-07
Applicant: 江苏科技大学
IPC: G06F18/27 , G06F18/214 , G06F18/2135 , G06N3/0455 , G01M13/04
Abstract: 本发明公开了一种考虑衰退过程多样性的轴承剩余使用寿命多特征交叉自适应深度迁移学习方法及系统，该方法采集滚动轴承的原始振动信号，对采集的信号通过滑窗分割和时频特征信息提取得到多维振动信号数据。然后通过PCA降维多维信号中的时域特征获取综合特征，再利用MMD来获取轴承的退化指标以及梯度特征，利用提出的自适应梯度迭代划分算法对滚动轴承全生命周期的数据进行自适应的阶段划分，得到轴承的不同衰退阶段。根据轴承实际的工作情况提出了衰退速率这一概念并根据此概念去对测试集和训练集打上标签。将数据投入多特征交叉迁移网络中实现对不完整目标域RUL的预测。该方法利用已知的易获取的数据进行训练，实现对不完整生命周期数据的有效预测。
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