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公开(公告)号:CN117021196B
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202311287773.8
申请日:2023-10-08
申请人: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司阜南县供电公司 , 安徽三环电力工程集团有限公司阜南分公司
发明人: 王争武 , 陈林 , 马庆坤 , 方德胜 , 陈先勇 , 王冬冬 , 余朝艳 , 王伟 , 褚卫坤 , 贾俊辰 , 王璐 , 李杰 , 张奥崎 , 杨涛 , 程健 , 赵丰彪 , 罗昊 , 张璋 , 张子超
摘要: 本发明涉及一种电力施工电力管切割装置,包括矩形架,其下端对称设置有滑移槽;两个圆环状的切割机构,其上沿径向安装有多个同轴布置的切刀片,切割机构安装在滑移槽下端且两个切割机构能够同向或者反向移动;驱动机构,其被装配为当两个所述切割机构同向或者反向移动过程中能够驱使各切刀片同步转动以及同步逐层进给以对破损的电力管进行切割,抵紧件,所述抵紧件被装配在切割机构端部并用于将切割机构固定在电力管外侧;本申请通过驱动机构与切割机构之间的相互配合,进而能够驱使各切刀片同步转动以及同步逐层进给以对破损的电力管进行切割。
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公开(公告)号:CN113846528B
公开(公告)日:2022-10-04
申请号:CN202111214585.3
申请日:2021-10-19
申请人: 合肥工业大学
摘要: 本发明公开了一种提高融雪路面导电通路率的拌和站和拌和方法,包括粉料输送管道、电磁搅拌缸、成品储料仓、骨料出料口、石墨输送管道、钢纤维退磁器、钢纤维运输管道、钢纤维搅拌缸,其特征在于,所述电磁搅拌缸、石墨输送管道、钢纤维退磁器和钢纤维搅拌缸从左到右依次排列,所述钢纤维运输管道连通钢纤维搅拌缸,并从右向左横穿钢纤维退磁器中部,钢纤维运输管道的末端安装在电磁搅拌缸右侧上方,所述石墨输送管道位于钢纤维运输管道的上方,并与钢纤维运输管道连通。本发明通过提高融雪沥青混凝土内导电材料的桥接率,从而提高了导电通路率,最终提高了融雪路面的融雪化冰效果。
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公开(公告)号:CN113846528A
公开(公告)日:2021-12-28
申请号:CN202111214585.3
申请日:2021-10-19
申请人: 合肥工业大学
摘要: 本发明公开了一种提高融雪路面导电通路率的拌和站和拌和方法,包括粉料输送管道、电磁搅拌缸、成品储料仓、骨料出料口、石墨输送管道、钢纤维退磁器、钢纤维运输管道、钢纤维搅拌缸,其特征在于,所述电磁搅拌缸、石墨输送管道、钢纤维退磁器和钢纤维搅拌缸从左到右依次排列,所述钢纤维运输管道连通钢纤维搅拌缸,并从右向左横穿钢纤维退磁器中部,钢纤维运输管道的末端安装在电磁搅拌缸右侧上方,所述石墨输送管道位于钢纤维运输管道的上方,并与钢纤维运输管道连通。本发明通过提高融雪沥青混凝土内导电材料的桥接率,从而提高了导电通路率,最终提高了融雪路面的融雪化冰效果。
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公开(公告)号:CN117021196A
公开(公告)日:2023-11-10
申请号:CN202311287773.8
申请日:2023-10-08
申请人: 合肥工业大学 , 国网安徽省电力有限公司阜南县供电公司 , 安徽三环电力工程集团有限公司阜南分公司
发明人: 王争武 , 陈林 , 马庆坤 , 方德胜 , 陈先勇 , 王冬冬 , 余朝艳 , 王伟 , 褚卫坤 , 贾俊辰 , 王璐 , 李杰 , 张奥崎 , 杨涛 , 程健 , 赵丰彪 , 罗昊 , 张璋 , 张子超
摘要: 本发明涉及一种电力施工电力管切割装置,包括矩形架,其下端对称设置有滑移槽;两个圆环状的切割机构,其上沿径向安装有多个同轴布置的切刀片,切割机构安装在滑移槽下端且两个切割机构能够同向或者反向移动;驱动机构,其被装配为当两个所述切割机构同向或者反向移动过程中能够驱使各切刀片同步转动以及同步逐层进给以对破损的电力管进行切割,抵紧件,所述抵紧件被装配在切割机构端部并用于将切割机构固定在电力管外侧;本申请通过驱动机构与切割机构之间的相互配合,进而能够驱使各切刀片同步转动以及同步逐层进给以对破损的电力管进行切割。
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公开(公告)号:CN116596248A
公开(公告)日:2023-08-15
申请号:CN202310584506.0
申请日:2023-05-19
申请人: 合肥工业大学
IPC分类号: G06Q10/0631 , G06Q10/04 , G06Q10/083 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/0985 , G06F18/214 , G06F18/21
摘要: 本发明提供了基于门控循环单元的物流需求预测方法和系统,涉及物流需求预测领域。该方法包括:获取特征数据;将所述特征数据输入至预先训练完成后的门控循环单元网络模型,并获取所述预先训练完成后的门控循环单元网络模型输出的目标数据,作为物流需求结果;其中,所述预先训练完成后的门控循环单元网络模型对所述特征数据的处理过程包括:基于特征注意力机制和时序注意力机制对所述特征数据进行处理。基于上述处理,引入注意力机制,使得预先训练完成后的门控循环单元网络模型在众多输入的特征数据中聚焦于更为关键的信息,不仅可以解决信息过载问题,也可以提高数据处理的效率和对目标数据预测结果的准确性。
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