-
公开(公告)号：CN108407841A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810446861.0
申请日：2018-05-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于变轨距转向架的气动式锁紧装置，其主要包括上轴箱壳体、下轴箱壳体、电控气缸、锁头、压簧和龙门反力座，上轴箱壳体与下轴箱壳体通过螺栓固定连接并且同时安装在变轨距转向架上，锁头下端与电动气缸连接，上顶面安装有压簧，且锁头会随着推杆的作用而上下移动，所述的电控气缸包括推杆、气缸体、支撑侧臂、上通气孔和下通气孔，本装置主要是通过锁头上圆柱销的上下移动来将上轴箱壳体与车轮轴套滑块锁紧或解锁，从而实现变轨距转向架在轮对内侧距调整过程中对车轮的解锁和锁紧作用。
-
公开(公告)号：CN108407838A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810446893.0
申请日：2018-05-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明公开了一种变轨距转向架轴箱端盖定位对中机构，包括定位对中端盖安装座、定位对中端盖、对中滚轮组件，所述轴箱端盖定位对中机构上制有四个端盖U形槽，所述定位对中端盖安装座通过定位对中端盖安装座安装孔与所述轮对锁紧机构的锁套螺栓连接，所述定位对中端盖安装座上有用于与定位对中端盖安装的定位对中端盖安装螺纹孔，所述对中滚轮组件安装于所述的定位对中端盖上，所述对中滚轮组件在配套的变轨距驱动轨上滚动，所述轴箱端盖定位对中机构用于变轨距过程中的横向定位对中，适用于一种端面驱动式的变轨距转向架轨距变换装置。
-
公开(公告)号：CN107230410A
公开(公告)日：2017-10-03
申请号：CN201710598739.0
申请日：2017-07-21
Applicant: 吉林大学
IPC: G09B9/04
CPC classification number: G09B9/04
Abstract: 本发明公开了一种纯电动教练车的变速操纵模拟装置，旨在提供一种适用于纯电动教练车的变速操纵模拟装置。该装置包括底座(1)、箱体(2)、换挡模拟机构、挡位采集机构、选挡模拟机构、安全机构、变速操纵杆(14)、锥形弹簧(15)、变速操纵顶盖(16)及相关连接件，底座(1)通过螺栓固定在车架上，箱体(2)下端通过螺栓固装于底座(1)上，变速操纵顶盖(16)通过螺栓固装在箱体上端面上，换挡模拟机构安装于底座(1)的相应座孔中，选挡模拟机构安装于箱体(2)上，一端与换挡模拟机构相连，另一端与变速操纵杆(14)相连。本发明适用于纯电动车，并能够有效地模拟换挡阻力，具有和手动挡变速器相同的换挡体验。
-
公开(公告)号：CN107067785A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201710465521.8
申请日：2017-06-19
Applicant: 吉林大学
IPC: G08G1/0967 , G08G1/01
CPC classification number: G08G1/096708 , G08G1/0112 , G08G1/0141 , G08G1/096775
Abstract: 提供了一种堵车路段经济车速匹配系统及控制方法，旨在解决堵车路段经济车速匹配问题，该系统包括路况采集模块、控制主机、路况发布模块、路况接收模块、车速预警模块、辅助驾驶模块，可以为驾驶员提供堵车路段的经济运行车速，减少驾驶员对车辆速度不合理控制，避免车辆急加减速、怠速等造成油耗增加，一定程度上缓解路段的堵车情况。
-
公开(公告)号：CN106593645A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611161132.8
申请日：2016-12-15
Applicant: 吉林大学
IPC: F02B77/08
CPC classification number: F02B77/083 , F02B77/082
Abstract: 本发明属于汽车检测技术领域，具体涉及一种车载节气门积碳监测系统，适用于电子节气门汽车发动机热怠速低负荷工况下的节气门积碳检测，其内容包括：通过采集冷却液温度传感器、加速踏板位置传感器、节气门位置传感器、车速传感器、发动机转速传感器、空挡位置开关、空调开关等传感器信号与开关信息，经由HCS12单片机对采集到的信息进行处理，分析判断电子节气门的积碳状况，并在节气门积碳达到一定程度时控制指示灯或显示屏及蜂鸣器发出积碳报警；本发明可有效监测电子节气门积碳情况并及时进行积碳报警，提醒驾驶员及时清理节气门积碳。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103558054B
公开(公告)日：2016-03-23
申请号：CN201310571742.5
申请日：2013-11-17
Applicant: 吉林大学
IPC: G01N1/04
Abstract: 本发明公开了一种全自动旋转薄壁式切土器，是由电动机、土样上盘固定杆、刚性空心螺栓中轴、顶板、齿状螺母、连接杆、切土刀固定盘、弧形薄壁切土刀、土样下盘固定杆、支撑杆、圆柱形驱动齿轮和底板构成，启动电动机，电动机带动圆柱形驱动齿轮顺时针时，进而带动啮合的齿状螺母转动，进而带动下方的弧形薄壁切土刀在转动的同时向下移动，切削土样；当电动机带动圆柱形驱动齿轮逆时针转动时，带动弧形薄壁切土刀向上移动，上升到一定高度时，取下所需土样；土样是由土样上盘固定杆穿过刚性空心螺栓中轴与土样下盘固定杆一起固定；本发明之弧形薄壁切土刀在旋转的同时下切土样可以减轻对原状土样的扰动，同时切土刀直接与土样接触，保证了土样的直径精度要求。
-
公开(公告)号：CN100449292C
公开(公告)日：2009-01-07
申请号：CN200610131608.3
申请日：2006-11-08
Applicant: 吉林大学
IPC: G01M17/007 , G01L5/28
Abstract: 本发明公开了一种轿车电子稳定性控制系统的硬件在回路试验台架。该试验台架是由电子控制装置和液压控制装置两部分组成。电子控制装置主要由主机(24)、目标机(23)、数据采集卡(22)、自制电路板(21)、电子油门(29)、四个制动分泵压力传感器(30、14、17、28)，转向盘转角传感器(3)，主缸压力传感器(5)和制动踏板开关(8)组成。液压控制装置主要由四个制动钳支架及摩擦片(1、12、19、26)，四个制动分泵(2、11、20、25)，制动主缸(6)和液压调节器(16)组成。本试验台架可以对ESP的原理及特性进行测试与研究；为各种控制逻辑的探索提供试验条件；可以减少实车道路试验的次数和费用。
-
公开(公告)号：CN118887409B
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411394782.1
申请日：2024-10-08
Abstract: 本发明涉及计算机视觉技术领域，尤其是指一种基于归纳偏置和动态特征聚合的深度智能分割方法，包括：构建图像智能分割模型，包括初始层、编码器、瓶颈层、解码器、空间注意力模块以及输出层；将原始图像输入至图像智能分割模型，输出分割预测图像。所述图像智能分割模型应用DConvNeXt模块，结合具有动态特征建模能力的可变形卷积v4算子与高效局部注意力机制作为令牌混合器，在有效提升模型的特征建模能力的同时，显著增强了特征表示的灵活性和动态性。本发明能够有效处理复杂图像分割任务，显著提高了在多样化应用场景中的适应性和处理复杂图像的分割精度。
-
公开(公告)号：CN118797448A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202411284257.4
申请日：2024-09-13
IPC: G06F18/241 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06F18/10 , G06F18/2131 , G06F123/02
Abstract: 本发明涉及机器故障诊断技术领域，公开了一种基于迁移学习的多尺度智能决策方法，包括：获取源域与目标域中的机械故障振动时序长信号，构建源域训练集与目标域训练集；在源域训练集中，对时序分信号进行预处理后，提取时域特征与频域特征，并映射为低维时域特征与低维频域特征；计算特征之间的互相关矩阵，构建互相关损失函数，来训练编码器，获取源域优化时域信号编码器，并迁移至目标域，与初始分类器，组成初始多尺度智能决策模型；对目标域时序分信号进行预测，与其真实标签，构建交叉熵损失函数，训练获取目标多尺度智能决策模型；将实时采集的机械故障振动时序长信号，预处理后分别输入目标多尺度智能决策模型中，获取对应的故障类别。
-
公开(公告)号：CN117969042A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410331874.9
申请日：2024-03-22
Applicant: 吉林大学第一医院
Abstract: 本发明涉及一种内窥镜视觉分辨率全自动测量方法，属于图像处理技术领域，该方法将待测内窥镜放置在检测简易架的待检工位上并调整至初始位置后，相机全自动调焦采集图像，并利用改进爬山算法对图像进行中心视场区域清晰度检测，对清晰图像进行全视场均匀区域提取，判断全视场均匀区域图像的当前检测线条是否分的开，若是，则将当前检测线条作为待测内窥镜能够分辨的最大线对数，识别当前检测线条旁边的数字，得到对应的视觉分辨率测量值；检测简易架驱动待测内窥镜运动至下一个位置后，重复上述步骤，直至检测线条无法分开，得到待测内窥镜的视觉分辨率测量值。本发明能够实现对内窥镜视觉分辨率的自动化测量，减少人工，提升检测效率和可靠性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
144
records
(took 0.022 seconds)
