-
公开(公告)号：CN118752017B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202410762651.8
申请日：2024-06-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B23H7/02 , B23H7/20 , G06F30/20 , G16C60/00 , B05D7/14 , G01N13/00 , G01N13/02 , G01N23/2251 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 一种金属基体微结构表面可控制备及润湿性能预测的方法，属于微阵列结构技术领域。本发明中，采用响应面法和电火花线切割单脉冲放电热流耦合仿真模型，解决了在模拟金属基材表面润湿特性方面的空白。通过确定复合材料凹坑‑凸起复合微结构接触角的最佳放电参数，以此进行制备获得表面润湿性能良好的方柱形微阵列结构，在6061铝合金基体上成功制备方柱形微阵列结构的超疏水表面，建立凹坑‑凸起复合微结构表面润湿性能数值计算模型，本方法不仅扩展了WEDM的应用领域，也为金属基体微结构表面设计提供理论参考，实现了金属基体微结构表面的可控制备及润湿性能的准确预测，对金属基体超疏水表面的制备具有重要指导意义。
-
公开(公告)号：CN118580543A
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202410762648.6
申请日：2024-06-13
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: C08J7/04 , C08J7/12 , C09D183/08 , C09D7/62 , C08L79/08
Abstract: 本发明提供一种柔性微结构超疏水材料及其制备方法，属于超疏水材料技术领域。其中该柔性微结构超疏水材料的制备步骤包括：将基底材料置于等离子清洗机中处理；将处理后的基底材料浸泡于肌醇1,5‑二磷酸溶液中30～60min；将羧基化碳纳米管分散于氨丙基封端聚二甲基硅氧烷中，升温至40～50℃后添加二羟基甲基丙酮，制备碳纳米管分散液；取出浸泡后的基底材料，在其表面喷涂碳纳米管分散液，干燥；将干燥后的产物在热处理一段时间，冷却后即可。通过上述方法制备的柔性微结构超疏水材料通过组分间的化学键连接提高超疏水表面在基底材料的附着能力，提高超疏水材料耐久牢度。
-
公开(公告)号：CN116502461B
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310570278.1
申请日：2023-05-19
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/10 , G06F1/20 , G06F119/08
Abstract: 本发明属于散热器传热性能仿真与优化技术领域，具体涉及一种微型散热器传热性能仿真建模与尺寸参数优化的方法。该方法包括以下部分：(1)仿真模型的计算域及边界条件设置；(2)网格划分与材料的各物理参数设置；(3)控制方程；(4)仿真结果分析；(5)响应曲面方案设计；(6)热源温度的方差与显著性分析；(7)热源温度与微型散热器尺寸参数之间的数学方程；(8)热源温度的响应曲面分析；(9)微型散热器尺寸参数的最优组合方式；(10)实验验证。该微型散热器传热性能仿真建模与尺寸参数优化的方法，对高效传热性能的微型散热器的设计具有重要指导意义。
-
公开(公告)号：CN114861479B
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202210196805.2
申请日：2022-03-02
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明属于电化学加工领域，具体涉及一种基于多物理场耦合分析下电解加工球面的仿真方法。该方法包括以下部分：（1）制作工具阴极和待加工工件物块；（2）几何模型的建立；（3）建立电场、流场、温度场的数学模型；（4）建立多物理场耦合的数学模型；（5）电解加工过程仿真分析；（6）基于响应曲面法优化分析的工艺参数优化研究。通过多物理场耦合仿真能够实现加工工艺参数的优化，为实际工艺提供了理论依据，对电解加工球面的加工质量和效率有着重要意义。
-
公开(公告)号：CN110586446B
公开(公告)日：2021-12-28
申请号：CN201910919764.3
申请日：2019-09-26
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种电解加工机床主轴用可调式振动装置，属于电解加工技术领域。该振动装置包括安装板和安装块，所述的安装板固定在机床主轴上，所述的安装块固定在活动板底部，所述的活动板与第一导向杆进行滑动配合，所述的第一导向杆固定在连接板底部，所述的活动板通过弹簧与连接板相连，所述的连接板与安装板相连；所述活动板的上方活动设置有推块，所述的推块与伸缩组件相连，所述的伸缩组件与往复机构相连。本发明通过往复机构可以带动推块进行往复升降运动，从而便于控制安装块进行上下振动。另外，本发明通过伸缩组件可以调节推块与活动板的间距，从而便于调节安装块的振动幅度。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113232884A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110732133.8
申请日：2021-06-30
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: B64F1/22
Abstract: 一种用于限制舰载机牵引系统折腰角的装置，由上横向滑槽与右上端盖铰接，所述上横向滑槽设置有导向槽，上滑杆通过导向槽与上横向滑槽连接，所述右上端盖与右侧杆一端通过铰接杆相互连接，所述铰接杆底端与两个摆杆相连，两个摆杆上方各自固定有插销液压缸，所述铰接杆顶端带有转盘，转盘上设置有连接孔，所述右侧杆另一端与右下端盖铰接，所述右下端盖与下横向滑槽右端铰接，所述下横向滑槽设置有导向槽，下滑杆通过导向槽与下横向滑槽连接，所述下滑杆上端与竖向滑槽连接，下横向滑槽左端与左侧杆一端铰接，所述左侧杆另一端与左上端盖铰接。本发明结构简单，安全性高，可以实现折腰角范围大小的自由调节，具有很好的实用价值。
-
公开(公告)号：CN110877341A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201910432522.1
申请日：2019-05-23
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开一种手术室用录影监测机器人，包括主体、控制盒、竖向液压推缸、横向液压推缸和摄像调节装置，所述主体底端内部设置有转向电机埋设槽，所述转向电机埋设槽内部埋设有转向电机所述，转向电机用于控制滚轮转向，所述转向电机的输出轴通过支杆连接有滚轮固定架，所述滚轮固定架上与所述滚轮的转轴活性连接在一起，所述滚轮的转轴上连接有滚轮电机，所述滚轮电机用于驱动所述滚轮转动便于驱动机器人行走，所述主体上还安装有电池盒和所述控制盒，所述主体的两侧安装有障碍物探测器。有益效果在于：本装置通过机器人实现手术室内部的手术过程的全程定位记录，方便并且节省人力。
-
公开(公告)号：CN118917349A
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202410944219.0
申请日：2024-07-15
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 一种HPO优化BP神经网络主轴热误差建模方法，属于高速电主轴热误差预测分析技术领域。用于解决高速电主轴热误差预测时，BP神经网络存在收敛速度缓慢、对初始权重和偏置敏感、需要大量训练数据、容易出现过拟合等问题，包括以下步骤：S2.选取测点信息作为训练集与测试集使用；S6.用猎人捕猎优化算法优化BP神经网络；S7.代入最优解训练BP神经网络；S8.将BP神经网络模型的预测结果与真实值之间的误差、精度、决定系数、平均绝对误差与均方根误差作为预测评价指标；S9.通过计算预测结果与真实值之间的预测评价指标，来评估优化后的BP神经网络模型的性能和预测准确度。本发明热误差预测精度高；本发明拥有更好的鲁棒性。
-
公开(公告)号：CN117829030B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410099730.5
申请日：2024-01-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/28 , G06F17/11 , G06F30/18 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/14
Abstract: 一种应用超疏水结构减小电主轴热误差的方法，所述减小热误差的方法如下：一、设计超疏水导热结构加工位置；二、设计超疏水位置结构微观形貌；三、搭建试验台，获取热关键点温度数据；四、参考热关键点温度数据，基于传热理论计算电主轴生热率，对流换热系数，热辐射率；五、建立两组三维模型，一组加装超疏水微柱结构，另一组选用常规电主轴模型作为对照；六、根据三维模型建立热仿真模型；七、设计仿真模块，计算域以及边界条件；八、分别计算两组仿真模型；九、将实验结果进行对比。应用超疏水结构减小电主轴热误差的方法可有效降低电主轴热误差，使电主轴内部热量分布更为均匀。
-
公开(公告)号：CN116861793A
公开(公告)日：2023-10-10
申请号：CN202310867275.4
申请日：2023-07-14
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06F119/08
Abstract: 一种鹈鹕算法优化长短期记忆网络主轴热误差建模方法，属于电主轴热误差分析领域。方法主要步骤为：确定长短期记忆神经网络各个权重参数的初始值、偏置参数的初始值、细胞状态的初始值与隐藏状态的初始值；输入测试集数据，随机生成鹈鹕个体作为初始群体；对长短期记忆神经网络参数寻优，设置最大迭代次数与适应度；将鹈鹕个体应用于长短期记忆神经网络，计算其在训练数据上的适应度；将训练集与测试集导入优化后的长短期记忆神经网络模型，运用训练集对鹈鹕算法优化长短期记忆神经网络模型进行训练，并对测试集进行预测；计算预测结果与真实值之间的预测评价指标，评估长短期记忆神经网络模型的性能和预测准确度。该方法预测精度高、鲁棒性高。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
53
records
(took 0.026 seconds)
