一种高效的秸秆粉碎机
    11.
    发明公开

    公开(公告)号:CN115280985A

    公开(公告)日:2022-11-04

    申请号:CN202210885501.7

    申请日:2022-07-26

    Abstract: 本发明提供一种高效的秸秆粉碎机,涉及秸秆处理技术领域,包括机架、切割机构、粉碎机构、进料口和传动机构,传动机构位于机架的一侧,并驱动转子转盘和动刀刀盘转动,进料口安装在切割机构的腔板上且在远离传动机构的一侧,切割机构位于机架的左端并用于切断秸秆,粉碎机构位于切割机构的右方并用于粉碎切断后的秸秆,切割机构、粉碎机构、传动机构都安装在机架上。本秸秆粉碎机将秸秆从进料口送入本秸秆粉碎机的切割机构,通过动刀刀盘与组合式定刀的相对转动产生切碎,切碎后的秸秆被送到本秸秆粉碎机的粉碎机构,直到粉碎到合理尺寸,通过重力作用从出料筛网的筛孔筛出。

    基于位置的代理多重签名方法和系统

    公开(公告)号:CN107846281A

    公开(公告)日:2018-03-27

    申请号:CN201711036923.2

    申请日:2017-10-30

    Abstract: 本发明提供了一种基于位置的代理多重签名方法和系统,该方法包括:进行代理签名者PS、原始签名者群OSG以及位置基础设施PI的初始化;在PI的参与下完成原始签名者群OSG所在位置的真实性验证,然后通过PI来验证代理签名者PS的位置的真实性的认证,最后原始签名者群OSG完成对代理签名者PS的指定位置代理签名授权;代理签名者PS在PI的支持下完成其自己位置的认证功能,然后再执行对特定信息的代理签名功能;由代理签名验证者V来完成验证代理签名确实由指定位置的原始签名者群联合授权指定位置的代理签名者对预设信息进行了代理签名。本发明中的方法安全性高、应用范围广,实现了身份与位置的认证权力的转移。

    一种基于三角网格数据的机械零件加工特征识别方法

    公开(公告)号:CN117668526A

    公开(公告)日:2024-03-08

    申请号:CN202311779837.6

    申请日:2023-12-22

    Inventor: 杨瑞君 李佳琪

    Abstract: 本发明公开了一种基于三角网格数据的机械零件加工特征识别方法,该方法在提高加工特征识别的效率和精度的同时充分利用系统的自学能力,以实现机械零件加工特征的智能化识别。该方法考虑到了不同行业机械零件产品的差异性,通过自定义加工特征数据集,并将数据集转换为三角网格数据,随后对三角网格数据进行预处理并导入到神经网络模型中,通过设计CNN网络并进行训练,可以得到一个加工特征识别器,能够识别16类加工特征。该方法需要少量的特征网络数据,数据处理过程简单,将三角网格作为加工特征的数据载体和神经网络的数据输入,保证了数据完整性,同时在加工特征识别方面具有较高的准确率,并能结合二次开发技术挂载于三维设计软件之中。

    一种应用于快递生产线的多方位通用的贴单机

    公开(公告)号:CN115231083A

    公开(公告)日:2022-10-25

    申请号:CN202210891642.X

    申请日:2022-07-27

    Abstract: 本发明提供一种应用于快递生产线多方位通用的贴单机,涉及电商快递的贴单设备技术领域,包括贴单机,机箱内部左上方装有存单箱,内部固定有两套双螺母定位轴、电机、卷纸轮,安装有贴单毛刷机构和剥单分离板机构,贴单自动化程度高,提高了工厂生产作业的效率与准确率。贴单机配有多方位用于固定的底座。可实现多方位贴单,适应多条生产线或单一生产线对应于多种不同规格快递的贴单需求。

    一种用于救援机器人的全向车轮装置

    公开(公告)号:CN113442646A

    公开(公告)日:2021-09-28

    申请号:CN202110240416.0

    申请日:2021-03-04

    Abstract: 本发明公开了一种用于救援机器人的全向车轮装置,通过第一横板、第二横板和竖板将轮架的形状控制在正多边形,同时分割为多个容置空间,每一容置空间对应一个包括全向轮的驱动部,由全向轮来实现全向行使;同时在轮架的外沿上设置了连接件,通过连接件可将多个轮架连接在一起,从而组成更大的移动承载装置,可实现更大的支撑,获得更大的承载能力。多整套车轮支架安装于承载体上时,只需要设计多个六边形凹槽卡住即可,设计要求简单基础,如果有其中一套车轮支架损坏,直接更换新的装置卡住即可。实现通用性、快速更换、操作方便的效果,解决了现有的搜救机器人大多无法实现全向行使,同时无法通过组合来提高承载能力的问题。

    空气质量预测方法、系统及存储介质

    公开(公告)号:CN113011660A

    公开(公告)日:2021-06-22

    申请号:CN202110311316.2

    申请日:2021-03-23

    Abstract: 本发明提供了一种空气质量预测方法、系统及存储介质,包括以下步骤:获取一历史时间段的目标空气质量数据,所述目标空气质量数据包括空气污染物浓度和空气质量指数;建立一用于训练所述目标空气质量数据的神经网络模型;将所述目标空气质量数据输入至所述神经网络模型中进行训练,生成一空气质量预测模型;输入一时刻的空气质量数据至所述空气质量预测模型中确定下一时刻的空气质量数据。本发明通过对空气质量数据进行主成分分进行降维,再结合基于遗传算法优化的神经网络进行预测,够有效的降低迭代次数和均方误差,提高预测的准确率。

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