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公开(公告)号：CN105583693A
公开(公告)日：2016-05-18
申请号：CN201610147758.7
申请日：2016-03-15
Applicant: 常州信息职业技术学院
IPC: B23Q17/09
CPC classification number: B23Q17/0971 , B23Q2717/006
Abstract: 本发明提供了一种立式加工中心的相对柔度测试方法，通过激振器将所述激振力Fx沿x轴方向作用在刀具的刀尖上，然后通过激光位移传感器检测到所述Δx和Δy，通过激振器将所述激振力Fy沿y轴方向作用在刀具的刀尖上，然后通过激光位移传感器检测到所述Δx和Δy，这种立式加工中心的相对柔度测试方法将工作台和刀具系统整体考虑，直接获取相对激振力和相对位移，不会出现因机床刀尖频响函数与工作台频响函数叠加而带来的相位误差问题，可以得到精度更高的机床相对动柔度。
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公开(公告)号：CN104915570A
公开(公告)日：2015-09-16
申请号：CN201510366678.6
申请日：2015-06-29
Applicant: 常州信息职业技术学院
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明提供了一种仿生海豹触须传感器的动力学特性的分析方法，包括以下步骤，将一根仿生海豹触须分成连续多个Timoshenko梁段，根据所述Timoshenko梁段的运动学方程和动平衡方程，计算所述仿生海豹触须上任一点直线位移针对剪切力的频响函数H00和角位移针对剪切力的频响函数N00以及仿生海豹触须上任一点直线位移针对弯矩的频响函数L00和角位移针对弯矩的频响函数P00，这种仿生海豹触须传感器的动力学特性的分析方法采用多段Timoshenko梁理论和传矩阵法分析自由状态仿生海豹触须的动力学特性，揭示弹性模量、剪切系数、阻尼比以及截面尺寸等参数对结构固有振动特性的影响规律，对于仿生海豹触须传感器的发展进步具有重大意义。
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公开(公告)号：CN120055124A
公开(公告)日：2025-05-30
申请号：CN202510365348.9
申请日：2025-03-26
Applicant: 常州信息职业技术学院
Abstract: 本发明涉及冲床加工技术领域，尤其涉及一种冲孔等角度自动进给机构，包括：冲床、冲压主轴、工作台和锥齿盘，所述冲床的上部输出端安装有冲压主轴，所述冲压主轴正下方设置有工作台，所述工作台顶端中部周向转动连接有锥齿盘，在锥齿盘顶端安装待加工盘类零件；还包括：自动进给组件，所述自动进给组件用于带动锥齿盘在冲压主轴每次往复工作时等角度转动，本发明提供了一种无人操作工人手动调节盘类零件位置的冲孔等角度自动进给机构。
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公开(公告)号：CN112415024B
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202011318603.8
申请日：2020-11-23
Applicant: 常州信息职业技术学院
IPC: G01N21/956 , G01N21/88
Abstract: 本发明提供一种铝箔纸表面缺陷检测装置及方法，构造合适的斜坡面并投影特定波长的结构光，反射光到达特制的哑光屏幕板上由相机进行成像。理想情况下得到的图像也是条纹图，当有缺陷时其反射光将受到对应的影响，如果只看一个检测点，随着滚轮旋转带动铝箔前进则检测物上一个点会经过不同亮暗的光照射及反射，这一点与背景技术中的采用固定的光强不同且更有优势；如果看整个图像，则是对整个面的条纹图像分析；条纹是规则的图案，缺陷是其中的干扰，因而本发明的方案更容易通过对比来发现缺陷。
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公开(公告)号：CN112485262B
公开(公告)日：2023-08-11
申请号：CN202011524960.X
申请日：2020-12-22
Applicant: 常州信息职业技术学院
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明公开了一种混凝土表观裂缝宽度及其扩展演化的检测方法及装置，包括获取待检测裂缝的图像的步骤，待检测裂缝图像与历史裂缝图像的匹配的步骤，待检测裂缝宽度测量的步骤和待检测裂缝与历史裂缝宽度的对比分析的步骤。本发明首次提出与历史观测结果进行裂缝演化对比分析，并给出了便利的方案，提出视角变换用于裂缝图像处理，将当下图像与历史测量图像在同一视角下分析，有利于图像对比分析，保证了本次测量与历史测量是在同点位，提高了分析结果的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111730412A
公开(公告)日：2020-10-02
申请号：CN202010603875.6
申请日：2020-06-29
Applicant: 常州信息职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于蚁群优化算法的支持向量机的微铣刀磨损状态监测方法，通过安装在立式铣床主轴上的振动传感器采集立铣切削过程中的振动信号样本集表示为X＝[x(1),x(2),…,x(n)]，n表示信号长度，提取微铣削过程中振动信号的11个频域特征，并通过皮尔逊相关系数方法确定各个特征与磨损状态的相关程度，最终确定与微铣刀磨损状态最相关的2个频域特征作为SVM分类器的输入。将带有标签的2个频域特征分成训练样本和测试样本，将训练样本输入到基于蚁群优化算法的SVM模型，训练结束后，通过测试样本计算微铣刀磨损状态的识别率。本发明提出的算法识别率更高，可以掌握刀具的实时磨损状态，防止微铣刀过度磨损对工件和机床部件造成不可挽回的损伤。
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公开(公告)号：CN111723765A
公开(公告)日：2020-09-29
申请号：CN202010604808.6
申请日：2020-06-29
Applicant: 常州信息职业技术学院
Abstract: 本发明公开了一种基于变分模态分解与改进型BP神经网络的微铣刀磨损监测方法，首先通过VMD对微铣削振动信号进行信号处理和特征提取，并选择VMD分解后的内禀模式函数的峭度和偏态作为微铣刀磨损特征。接着利用基于优化算法的BPNN模型对提取的微铣刀磨损特征进行分类。本专利提出的微铣刀磨损监测方法能够快速准确地识别微铣刀的5种磨损状态，具有一定的理论价值和实践意义。
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公开(公告)号：CN111610024A
公开(公告)日：2020-09-01
申请号：CN202010603892.X
申请日：2020-06-29
Applicant: 常州信息职业技术学院
IPC: G01M13/028 , G01M13/021 , G06K9/00 , G06K9/62 , G06N20/20
Abstract: 本发明公开了一种基于振动信号的齿轮裂纹故障诊断方法，在对一级齿轮箱的振动信号进行快速傅里叶变换和小波包变换的基础上，提取各个小波包系数的峭度和偏态，并选择分辨率较高的小波包系数的峭度和偏态作为齿轮裂纹的故障特征。最后通过基于粒子群优化算法的支持向量机模型进行齿轮裂纹故障特征分类，其中，PSO主要用来优化SVM模型的核函数的关键参数，避免出现局部最优和过拟合的问题。本专利提出的齿轮裂纹故障诊断方法在分类精度和计算效率方面具有综合优势。
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公开(公告)号：CN111421386A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010406461.4
申请日：2020-05-14
Applicant: 常州信息职业技术学院
IPC: B23Q17/09
Abstract: 本发明公开了一种基于流形学习方法的微铣削刀具磨损状态监测方法，通过安装在立式铣床的主轴上的加速度传感器采集立铣切削过程中的加速度信号表示为X＝[x(1),x(2),…,x(n)]，n表示信号长度，提取切削时刻信号的时域特征；对提取出的时域特征进行降维约简处理，将时域特征利用流形学习方法处理得到降维后的2个相关性很强的时域特征量；将降维约简后的特征量输入到BP神经网络中进行训练，并对神经网络进行粒子群算法优化，依靠神经网络的非线性映射能力，使神经网络对不同磨损程度刀具产生的信号进行分类，并能准确判别未知信号所属类别。本发明对不同磨损状态的识别率更高，可以更早发现刀具的剧烈磨损。
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公开(公告)号：CN109465150A
公开(公告)日：2019-03-15
申请号：CN201811176779.7
申请日：2018-10-09
Applicant: 常州信息职业技术学院
IPC: B05C5/02 , B05C11/10 , B05D3/04 , E04F21/165
Abstract: 本发明涉及一种涂缝装置。所述涂缝装置包括驱动气缸、联动组件、涂缝治具与限位组件，所述联动组件包括滑动块、联动柱、联动块与抵压弹簧，所述滑动块连接于所述驱动气缸上，所述联动块与所述滑动块相对设置，所述联动柱的一端固定于所述联动块上，另一端滑动地穿设于所述滑动块中，所述抵压弹簧的相对两端分别连接于所述联动块与所述滑动块上，所述涂缝治具设置于所述联动块上，所述限位组件包括限位柱与垂直筒，所述垂直筒与所述限位柱垂直。所述涂缝装置的涂缝效率较高。
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