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公开(公告)号：CN113020135A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110481727.6
申请日：2021-04-30
Applicant: 安徽工业大学 , 宣城市安工大工业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及铝合金模板处理设备技术领域，具体涉及一种铝合金混凝土模板振动除渣设备；通过调频电机驱动输出轴通过联轴器带动曲轴和连杆运动，曲轴通过轴套及连杆作用于振动板，将曲轴的旋转运动转化为振动板及其组件的上下往复运动；振动横叉跟着振动板往复运动，并将机架舱中的铝合金模板抛起，使铝合金模板获得一定的能量，并在振动横叉往复运动以及在下落的过程中对机架舱中部承载处产生冲击从而达到水泥残渣清除的目的；而控制调频电机的转速，使振动过程中外激励频率趋于铝合金模板的前三阶的固有频率，这样使铝合金模板的变形相对于其表面的水泥残渣的变形较大，致使水泥残渣从铝合金模板的表面剥离。
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公开(公告)号：CN113020135B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202110481727.6
申请日：2021-04-30
Applicant: 安徽工业大学 , 宣城市安工大工业技术研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及铝合金模板处理设备技术领域，具体涉及一种铝合金混凝土模板振动除渣设备；通过调频电机驱动输出轴通过联轴器带动曲轴和连杆运动，曲轴通过轴套及连杆作用于振动板，将曲轴的旋转运动转化为振动板及其组件的上下往复运动；振动横叉跟着振动板往复运动，并将机架舱中的铝合金模板抛起，使铝合金模板获得一定的能量，并在振动横叉往复运动以及在下落的过程中对机架舱中部承载处产生冲击从而达到水泥残渣清除的目的；而控制调频电机的转速，使振动过程中外激励频率趋于铝合金模板的前三阶的固有频率，这样使铝合金模板的变形相对于其表面的水泥残渣的变形较大，致使水泥残渣从铝合金模板的表面剥离。
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公开(公告)号：CN214813308U
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202120926590.6
申请日：2021-04-30
Applicant: 安徽工业大学 , 宣城市安工大工业技术研究院有限公司
Abstract: 本实用新型涉及铝合金模板处理设备技术领域，具体涉及一种铝合金混凝土模板振动除渣设备；通过调频电机驱动输出轴通过联轴器带动曲轴和连杆运动，曲轴通过轴套及连杆作用于振动板，将曲轴的旋转运动转化为振动板及其组件的上下往复运动；振动横叉跟着振动板往复运动，并将机架舱中的铝合金模板抛起，使铝合金模板获得一定的能量，并在振动横叉往复运动以及在下落的过程中对机架舱中部承载处产生冲击从而达到水泥残渣清除的目的；而控制调频电机的转速，使振动过程中外激励频率趋于铝合金模板的前三阶的固有频率，这样使铝合金模板的变形相对于其表面的水泥残渣的变形较大，致使水泥残渣从铝合金模板的表面剥离。
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公开(公告)号：CN117947365A
公开(公告)日：2024-04-30
申请号：CN202310400526.8
申请日：2023-04-14
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明公开了一种优化Q235钢表面CMT电弧熔覆9Cr1Mo耐热涂层热处理工艺的方法，其具体步骤为：1、采用控制变量法进行实验得到熔覆大试样，随后对试样进行测试以获取试样的剪切强度与冲击吸收功的数据；2、对数据进行预处理，绘制散点图，利用多元线性回归拟合的方法得到剪切强度、冲击吸收功关于热处理温度与热处理时间的数学模型；步骤3、对两种数学模型进行整合，得到评价试样综合力学性能的数学模型，在添加约束条件的基础上，对该模型进行求解，通过最优化的热处理温度与热处理时间组合得到最佳的综合力学性能。本发明确保了熔覆试样具有足够的界面结合强度与韧性的综合性能，避免变形、开裂及过早失效事故的发生，同时也降低了生产成本。
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公开(公告)号：CN115984837A
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN202111184401.3
申请日：2021-10-12
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06V20/62 , G06V30/14 , G06V30/18 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于检测识别技术领域，公开了一种基于深度神经网络的焦炉炉号在线识别系统，包括：焦炉设置区；在所述焦炉设置区内沿设定方向等距设有N个焦炉，N≥1，且每个焦炉上均设有炉号标识牌；移动检测区；所述移动检测区位于焦炉设置区的焦侧，且移动检测区内设有可沿设定方向往复移动的拦焦车；图像采集装置；所述图像采集装置包括通过支架固定于拦焦车上的工业摄像机，且工业摄像机用于采集炉号标识牌的目标图像信息；图像识别装置；所述图像识别装置与图像采集装置连接，并用于接收和识别目标图像信息中的文本特征，还用于通过文本特征获取目标炉号；综上，实现炉号的自动识别，且安装、维护及使用的成本低。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115526514A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211232649.7
申请日：2022-10-10
Applicant: 安徽工业大学
Abstract: 本发明属于移动数据处理技术领域，公开了一种移动众包平台的图像采集任务分配方法，包括：建立能够链接社交网络平台的移动众包平台，并根据社交网络平台中的好友关系初始化任务执行用户的协作能力和感知能力；移动众包平台不断接收由任务发布用户提交的图像采集的任务请求并存储到任务队列，该任务请求包括任务需要的用户数量、任务的位置、截止时间以及图像采集任务的详细操作步骤描述；依据任务接收的先后顺序，依次从任务队列中取出最先到达的任务请求，为图像采集任务分配具有最高数据质量的团队执行任务；评估任务执行用户采集到的图像质量，并根据图像质量更新任务执行用户的协作能力和感知能力。
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公开(公告)号：CN115526106A
公开(公告)日：2022-12-27
申请号：CN202211232648.2
申请日：2022-10-10
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06F119/02
Abstract: 本发明属于移动数据处理技术领域，公开了一种车辆定位模型训练中基于联邦学习的移动设备选择方法，包括：建立模型训练系统用以训练车辆定位模型，且该系统包括车辆、安置于车辆上的移动设备以及中央服务器；建立李雅普诺夫优化模型，明确模型中的目标函数以及约束条件，并以此约束模型训练中所述中央服务器的成本；利用线性回归预测模型预测所述移动设备的模型训练时间；所述中央服务器在成本约束下依据模型训练时间选择至少一个目标移动设备执行车辆定位模型训练；每个所述目标移动设备均采集对应目标车辆移动过程中的车辆信息以执行本地训练；获取本地训练的本地参数，并在车辆定位模型中采用联邦平均算法聚合计算得到模型全局参数。
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公开(公告)号：CN118228598A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410420118.3
申请日：2024-04-09
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06N3/048 , G06N3/126 , G06F119/14 , G06F119/02 , G06F119/08 , G06F111/08 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开一种基于GA‑BP神经网络的9％Cr钢焊接残余应力的预测方法，其具体步骤为：1、绘制点线图对残余应力数据进行拟合；2、建立焊接工艺参数与残余应力之间的BP神经网络结构；3、对输入数据进行随机划分，并对数据进行归一化处理；4、选择浮点数编码作为BP网络结构的初始化权值和阈值的编码方案；5、使用平均绝对误差函数的倒数作为适应度函数；6、采用轮盘赌选择法对种群中的个体进行选择；7、利用两点交叉算子产生两个新个体；8、使用自适应变异算子产生新的个体；9、获得基于遗传‑神经网络的GA‑BP模型；10：把CMT+P焊接相关的工艺参数输入到GA‑BP模型中，获取焊接产生的残余应力的预测值。本发明能够对9％Cr钢焊接残余应力进行精准预测。
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公开(公告)号：CN117993684A
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202410294573.3
申请日：2024-03-15
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06Q10/0631 , H04L67/12 , G06Q10/067 , G06Q10/04 , G06N5/04
Abstract: 本发明属于群智感知技术领域，提供了一种基于效用平衡的群智感知任务分配方法及系统。包括：获取参与感知任务的每一用户的历史轨迹及任务完成记录以计算与其相应的历史数据质量；基于每一用户的历史数据质量获取与每轮任务完成情况相应的信誉值，并基于预构建的用户信誉更新规则对用户的累计信誉值进行迭代更新；分别构建用户效用模型及平台效用模型；基于斯塔克尔伯格博弈算法对所述用户效用模型及平台效用模型同时进行迭代求解以获取最优均衡策略，同时在所述最优均衡策略求解中引入DQN算法以提高迭代收敛速度；基于所述最优均衡策略向用户进行群智感知任务的分配。本发明在任务分配时有效平衡了平台与用户效用。
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公开(公告)号：CN115455938A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211134776.3
申请日：2022-09-19
Applicant: 安徽工业大学
IPC: G06F40/211 , G06F16/35 , G06F40/284 , G06F40/295 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于选择性注意力和路径推理的文档级关系抽取方法，属于信息抽取技术领域。本发明包括如下步骤：将整个文档进行输入；分层构建句内关系图和句间关系图，利用图神经网络获得实体指称项和句子的向量表示；聚合上述两个子图形成文档图，利用循环神经网络捕获文档中局部和非局部的信息交互；利用选择性注意力筛选出与实体对相关的句子，生成文档子图并将其作为关系抽取的范围；在文档子图中的多个实体之间显式建模推理链，预测出给定关系路径中每个关系的概率。本发明可以自动从文档中抽取出蕴含其中的关系事实，以及支撑这些关系事实存在的支撑证据，以发现更准确的句子间关系和支撑证据。
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