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公开(公告)号：CN110763132A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911077409.2
申请日：2019-11-06
Applicant: 吉林大学
IPC: G01B7/16
Abstract: 本发明公开一种全向感知仿生应变传感器及其制备方法，其中，所述全向感知仿生应变传感器包括柔弹性基底，凹设于所述柔弹性基底的微纳沟槽阵列，覆盖所述柔弹性基底和所述微纳沟槽阵列的导电层，及设于所述导电层上的第一电极、第二电极；所述微纳沟槽阵列包括N条相同的微纳沟槽，所述微纳沟槽围绕虚拟中心圆的圆周均匀分布形成圆形阵列，N为大于1的整数。本发明的全向感知仿生应变传感器含有在柔弹性基底上设置的围绕虚拟中心圆的圆周均匀分布的微纳沟槽形成的圆形阵列，其可感知来自任何方向的平面应力应变，同时可避免在应变传感器中心处出现过度的应力集中效应；其结构简单，具有很好的耐用性，且测量的灵敏度、准确度高，重现性好。
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公开(公告)号：CN110318080A
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201910712922.8
申请日：2019-08-02
Applicant: 吉林大学
IPC: C25D5/12 , C25D15/00 , B64C27/473
Abstract: 本发明公开了一种形态-材料协同仿生抗冲蚀功能表面结构及其制备方法，本发明基于沙漠蝎子背板结构为生物原型设计，所述结构设置在基体上，所述结构包括：设置在所述基体上的底层、设置在所述底层上的中间层、嵌设在所述中间层内的若干个球形颗粒、设置在所述中间层上的硬质表层；所述若干个球形颗粒呈阵列分布，所述硬质表层上与所述球形颗粒对应位置形成凸包阵列结构。由于在中间层中嵌设若干个球形颗粒，使硬质表层形成凸包阵列结构。凸包结构与多层结构一起协同增效，降低粒子对硬质表层的冲击能量，改变粒子与硬质表层的碰撞角度，还能起到抑制塑性变形、裂纹生成与扩张的作用，减少粒子对硬质表层的冲蚀磨损，提高了结构的抗冲蚀性能。
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公开(公告)号：CN109855526A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910158331.0
申请日：2019-02-28
Applicant: 吉林大学
IPC: G01B7/16
Abstract: 本发明涉及一种基于胶体粒子干燥介导自组装形成平行裂纹的电阻式柔性应变传感器及其制备方法，所述柔性应变传感器，包括，由下而上依次排列的：柔性基底、敏感层、导电层；所述柔性基底为柔性材料的薄膜；所述敏感层由胶状分散体干燥产生的薄膜制得；其上表面具有规则裂纹阵列结构；所述导电层上设有一对铜片电极，两个电极分别位于导电层的两端；所述电极均引出一条漆包导线。本发明所提供的柔性应变传感器可以贴于人体皮肤表面或附着在衣物上，实现人体呼吸、脉搏、步态、关节运动等可穿戴式监测。该柔性应变传感器采用干燥介导法，实现胶体粒子自组装形成平行裂纹，具备灵敏度高，制备过程快捷高效，制备工艺简单环保，利于大面积制造，成本低等特点，具有广阔的应用前景。
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公开(公告)号：CN109781244A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910137443.8
申请日：2019-02-25
Applicant: 吉林大学
IPC: G01H11/06
Abstract: 本发明公开了一种数控机床刀具振动信号检测系统及检测方法，包括振动信号采集装置、数据处理模块和分析判断模块；所述振动信号采集装置固定于数控机床刀台上，用于检测刀具振动信息并输出相应的检测信号至数据处理模块；所述数据处理模块用于对所述检测信号进行差分放大处理后输出待分析数据至分析判断模块；所述分析判断模块用于根据预先存储的数据类别对当前采集的待分析数据进行判断分类，当判断为异常振动数据类别时输出预警信号。通过封装固定在机床上的刚性振动信号采集装置，非接触式采集机床刀具的运行状态信息，并且基于预先训练识别的数据类别实现对刀具振动信号的故障检测及预警，具有灵敏度高、非接触式检测、测量识别精度高等优点。
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公开(公告)号：CN109752077A
公开(公告)日：2019-05-14
申请号：CN201811643359.5
申请日：2018-12-30
Applicant: 吉林大学
IPC: G01H11/06 , G01M13/028
Abstract: 本发明公开了一种振动状态可视化检测装置、制作方法及应用，其中，振动状态可视化检测装置包括相互并联电连接的超敏振动传感器与电致变色器；所述超敏振动传感器，当感知到外部的机械振动时，根据所述机械振动的强度的不同，电阻会发生改变，进而引起所述超敏振动传感器的端电压的改变；所述电致变色器，根据所述端电压的大小产生深浅不同的颜色。本发明通过超敏振动传感器感知外部的机械振动，并根据振动强度大小由电致变色器展现出不同程度的非透明导电层的颜色，以实现对主轴振动状态实时可视化监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105607041B
公开(公告)日：2018-04-10
申请号：CN201510604959.0
申请日：2015-09-22
Applicant: 吉林大学
IPC: G01S5/18
Abstract: 一种基于仿生沙蝎定位功能的脉冲定位模型，属于信息处理技术领域。本发明的目的是在非视觉情况下进行定位，利用基质传递的振动信号对目标进行定位的基于仿生沙蝎定位功能的脉冲定位模型。本发明的步骤是：①定义传感器位置，②神经元建模，③设定8个神经元模型的相互作用，④利用神经元的兴奋性定位。本发明仿生沙蝎触觉定位猎物的功能，利用振动传感器代替沙蝎的机械感觉接收器BBCS接收振动信号，并按照BCSS的排列方式进行组合，然后通过神经网络内部的相互作用，神经元对振动信号进行评价，从而进行定位。本发明仿生沙蝎的振动定位减少了所处理信号的信息量，减少运算量从而缩短定位的时间。
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公开(公告)号：CN105424969A
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201510814160.4
申请日：2015-11-21
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G01P5/001 , G01P5/08 , G01P13/0013 , G01P13/02
Abstract: 本发明公开了一种磁式类蝎子蛊毛流速流向传感器，是由高纵深比类蛊毛杆、磁铁、平面电极、导电弧形底座、电极引线和磁场支座组成，电极引线包括有第一电极引线和第二电极引线，高纵深比类蛊毛杆、磁铁和导电弧形底座依次装配成一体，形成类蛊毛结构，磁场支座表面具有八个平面电极，导电弧形底座置于磁场支座上，八个平面电极各引出第一电极引线导电弧形底座引出第二电极引线。当有微小流量的气体流过，高纵深比类蛊毛杆受到气流的摩擦力和阻力，使高纵深比类蛊毛相对磁场支座发生偏转。此时导电弧形底座与平面电极相接触成为回路，由于偏转角度不同，所形成电路通路的电阻不相同，偏角越大，电阻越大，从而实现对气体流速的测量。
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公开(公告)号：CN105319390A
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201510814182.0
申请日：2015-11-21
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: G01P13/002 , G01P5/02
Abstract: 本发明公开了一种基于不倒翁原理的流速流向传感器，是由不倒翁基底、高纵深比杆、平面电极、导电基座和电极引线组成，电极引线是由第一电极引线和第二电极引线构成，高纵深比杆与不倒翁基底装配成一体，形成不倒翁结构；不倒翁基底下半圆弧表面具有导电涂层，不倒翁基底置于导电基座上，导电基座上表面设置有八个平面电极，导电基座的八个平面电极各引出第一电极引线，导电基座引出第二电极引线。当有气体流过，高纵深比杆受到气流的摩擦力和阻力，使高纵深比杆相对导电基座发生偏转。此时不倒翁基底导电涂层与平面电极相接触形成回路，由于偏转角度不同，所形成电路通路的电阻不相同，偏角越大，电阻越大，从而实现对气体流速的检测。
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公开(公告)号：CN119541645B
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510101408.6
申请日：2025-01-22
Applicant: 吉林大学
IPC: G16B30/10 , G16B40/00 , G16B50/00 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种宏基因组质粒识别方法、系统、终端及存储介质，涉及生物信息学DNA数据挖掘领域，所述方法包括：获取目标基因组重叠群，根据基因预测工具进行编码，得到输入特征向量，基于比对工具和预先构建的比对库，进行比对，得到基因组特征；将所述输入特征向量输入到改进的Transformer模型中，输出第一分类分数；将所述基因组特征输入到随机森林模型中，得到第二分类分数；根据基于注意力机制的分类模型，分别对所述第一分类分数和所述第二分类分数进行聚合，得到第一矩阵和第二矩阵，根据所述第一矩阵和所述第二矩阵，得到质粒识别分数。本发明通过两种模型的识别，并将对应的结果进行融合，从而可以准确识别质粒。
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公开(公告)号：CN114397820B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202210045711.5
申请日：2022-01-16
Applicant: 吉林大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明涉及一种压电微动平台基于Hopfield神经网络估计器的自适应控制方法，属于微纳控制技术领域。将压电微动平台表征为带有迟滞输入的离散非仿射非线性函数的形式，在广义Lipschitz条件下，采用动态线性化方法和最优算法设计自适应控制器，然后设计Hopfield神经网络估计器对控制器未知参数进行在线调整，该方法利用系统已知的先验知识将系统迟滞非线性描述为可公式化的Bouc‑Wen模型，避免对影响系统性能敏感因素考虑不全而导致闭环系统精度不高甚至失稳的问题。Hopfield神经网络估计器对系统输出值进行估计，直观地反应估计器性能，所设计控制器无需离线建模就能实现压电微动平台的高精度跟踪控制。
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