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公开(公告)号：CN111985142B
公开(公告)日：2023-05-23
申请号：CN202010705184.7
申请日：2020-07-21
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传粒子群算法的RV减速器零部件选配方法，包括以下步骤：确定影响RV减速器传动精度的主要误差因素，包括针齿中心圆半径误差、摆线轮等距误差、摆线轮移距修形误差、曲轴偏心距误差；提取包含误差因素的装配尺寸链，并列出封闭环求解公式，考虑封闭环平均偏差，以最小综合质量损失和最高装配成功率为目标，建立选配数学模型；确定选配模型的编码方式，创建初始种群、适应度函数等，并利用结合遗传算法交叉、变异操作和粒子更新方式的混合优化算法对模型进行求解，反复迭代寻优后得到最优选配方案。本发明应用于RV减速器零部件选配，使装配成功率大幅提高，降低装配质量波动，节约装配成本。
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公开(公告)号：CN111985142A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010705184.7
申请日：2020-07-21
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于遗传粒子群算法的RV减速器零部件选配方法，包括以下步骤：确定影响RV减速器传动精度的主要误差因素，包括针齿中心圆半径误差、摆线轮等距误差、摆线轮移距修形误差、曲轴偏心距误差；提取包含误差因素的装配尺寸链，并列出封闭环求解公式，考虑封闭环平均偏差，以最小综合质量损失和最高装配成功率为目标，建立选配数学模型；确定选配模型的编码方式，创建初始种群、适应度函数等，并利用结合遗传算法交叉、变异操作和粒子更新方式的混合优化算法对模型进行求解，反复迭代寻优后得到最优选配方案。本发明应用于RV减速器零部件选配，使装配成功率大幅提高，降低装配质量波动，节约装配成本。
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公开(公告)号：CN111603126B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202010512611.X
申请日：2020-06-08
Applicant: 浙江工业大学
IPC: A47L25/00
Abstract: 一种半自动厨房吸水器，包括壳体，壳体内具有内腔，壳体的左端设有弧形的吸水头，吸水头内设有吸水通道，吸水通道的一端为吸水口，另一端与内腔连通；内腔设有用于产生吸入力的真空风扇，壳体的底部可拆卸的安装有蓄水瓶，蓄水瓶与内腔连通，吸水头的下方设有自拧干海绵吸水装置，自拧干海绵吸水装置通过支架固定于吸水头的下方。本发明通过真空风扇吸水以及海绵吸水两种方式结合的方法，实现了厨房积水清洁的效果。改变传统使用抹布手动进行清理积水的方式，使用该厨房吸水装置，厨房积水清洁就变得十分轻松且卫生。
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公开(公告)号：CN112163325B
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202010947950.0
申请日：2020-09-10
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/25 , G06Q10/04 , F16H57/08 , F16H57/023 , G06N3/006 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F119/04
Abstract: 基于数字孪生的RV减速器使用寿命预测方法，包括以下步骤：(1)建立数据采集系统：使用传感器对RV减速器实际工作时的工况与环境参数进行数据采集；(2)建立RV减速器数字孪生模型：通过建立数字孪生模型的各个子模型来建立RV减速器数字孪生模型，保证对实时数据进行全面分析；(3)RV减速器使用寿命预测：子模型通过模拟仿真可以得出RV减速器的预测寿命；(4)动态实时监控与反馈：通过数据的实时采集，监控RV减速器的实际运行情况，保证孪生模型预测的可靠性。本发明结合虚拟仿真技术与代理模型对RV减速器使用进行研究，实现了RV减速器使用寿命的快速精准预测，无需进行实体样机的试验，节省了研究成本与时间，极大地提高了研究效率。
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公开(公告)号：CN112184007B
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202011030051.0
申请日：2020-09-27
Applicant: 浙江工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/067 , G06K17/00 , G06F16/215 , G06N3/006
Abstract: 基于数字孪生的车间设备远程诊断方法，包括：1、结合物理车间要素构建虚拟车间模型；2、对物理车间与虚拟车间数据进行采集与智能化处理；3、进行数据的采集、分类与标准化处理，解决数据类型冲突问题，并采用优先权队列算法完成重复数据的清洗，实现多源异构数据的融合；4、以调度方案为单元，利用数据仓库工具以及SQL语句对调度数据集进行划分，并通过转化为调度规则的表达形式，存入到Hadoop分布式文件系统中；5、利用人工萤火虫群优化算及极限学习机建立车间动态调度决策模型；6、根据采集与融合处理后的调度样本数据运行车间动态调度决策模型，得到调度决策结果；7、搭建远程设备诊断可视化平台。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113111454A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110357062.8
申请日：2021-04-01
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 基于Kriging模型的RV减速器传动误差分析方法，包括以下步骤：(1)建立RV减速器虚拟样机模型；(2)通过最优拉丁超立方试验获得初始样本点；(3)建立基于Kriging模型的RV减速器传动误差模型；(4)拟合与优化结合粒子群算法的RV减速器传动误差模型。本发明为进一步提高RV减速器的传动误差分析提供了一种新的方法，通过建模仿真避免了人为测量实验过程中产生测量误差，并且通过刚柔耦合建模，提高了传动误差的真实度；本发明结合代理模型技术与代理模型对RV减速器传动误差进行研究，实现了RV减速器传动误差的快速精准预测，无需进行实体样机的试验，节省了研究成本与时间，极大地提高了研究效率。
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公开(公告)号：CN108712809B
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201810476933.6
申请日：2018-05-18
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 一种基于神经网络的光环境智能控制方法，包括如下步骤：步骤1：原始样本数据的采集；步骤2：样本预处理，过程如下：2.1数据变换；2.2数据清洗；步骤3：BP神经网络的设计：设计BP神经网络初步结构模型，用步骤2所得的样本数据训练并测试调整神经网络模型；步骤4：光环境优化：在根据神经网络模型得到评价函数之后，建立优化模型，求出在当前环境中，为达到最良好的光环境，各指标应达到的数值,建立优化模型目标函数如下：max F＝α1P1+α2P2+......+αnPn接着根据不同环境对各指标要求不同建立相应的约束条件，从而得出最优解,将得到的最优值下各指标的数据，带入系统，实现自适应调控优化光环境。本发明有效避免主观因素的影响、自适应调节。
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公开(公告)号：CN109661069A
公开(公告)日：2019-04-19
申请号：CN201910014806.9
申请日：2019-01-08
Applicant: 浙江工业大学
IPC: H05B33/08
Abstract: 一种基于支持向量机的LED照明智能控制系统，所述系统包括光照、色温数据传感单元、传感器数据处理与分类单元、脉宽调制控制单元以及LED照明驱动单元。以及提供一种LED照明智能控制方法，包括如下步骤：步骤一：对于当前光环境的数据采集；步骤二：样本数据的预处理；步骤三：支持向量机的训练与测试；步骤四：基于健康照明的光环境数据库的建立；步骤五：控制光照、色温数据输出。本发明通过闭环的反馈提高了LED照明智能控制系统的稳定性，对不同的光环境具有良好的环境适应性，并且结合了医学健康数据，实现对当前的LED照明环境进行科学性、智能化的调控。
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公开(公告)号：CN119588399A
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411826250.0
申请日：2024-12-12
IPC: B01J27/24 , C02F1/30 , C02F1/72 , B01J35/39 , B01J37/08 , C02F101/30 , C02F101/36
Abstract: 本发明公开了一种In2O3/SCN复合光催化剂的制备方法，包括以下步骤：将硫脲和尿素按照质量比1:45‑55研磨后混合，随后逐步升温至500‑520℃，将混合料进行煅烧，获得SCN料；将SCN料、尿素以及InCl3·4H2O分散在水中并搅拌混合，随后进行烘干，获得烘干料；将烘干料逐步升温至420‑450℃进行煅烧，获得In2O3/SCN复合光催化剂。本发明采用水合法使一维的棒状In2O3在二维的硫掺杂氮化碳(以下由SCN替代)纳米片完成构建，增强电荷转移，增大催化剂的比表面积。
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公开(公告)号：CN113111454B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202110357062.8
申请日：2021-04-01
Applicant: 浙江工业大学
Abstract: 基于Kriging模型的RV减速器传动误差分析方法，包括以下步骤：(1)建立RV减速器虚拟样机模型；(2)通过最优拉丁超立方试验获得初始样本点；(3)建立基于Kriging模型的RV减速器传动误差模型；(4)拟合与优化结合粒子群算法的RV减速器传动误差模型。本发明为进一步提高RV减速器的传动误差分析提供了一种新的方法，通过建模仿真避免了人为测量实验过程中产生测量误差，并且通过刚柔耦合建模，提高了传动误差的真实度；本发明结合代理模型技术与代理模型对RV减速器传动误差进行研究，实现了RV减速器传动误差的快速精准预测，无需进行实体样机的试验，节省了研究成本与时间，极大地提高了研究效率。
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