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公开(公告)号：CN109661887A
公开(公告)日：2019-04-23
申请号：CN201910123942.1
申请日：2019-02-19
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明的适用于农业温室蔬菜水果种植的水肥系统，包括混肥罐、循环泵、水肥一体机、肥料桶、酸液桶、灌溉泵和控制电路，混肥罐中设置有上、下限位浮球开关，混肥罐经循环泵与水肥一体机的进水口相通肥料桶、酸液桶与水肥一体机相连通的管路上均设置有吸肥电磁阀；回水管上设置有EC传感器和PH传感器。本发明的施肥方法包括：a).给定灌溉量和施肥量；b).计算离子浓度和加注次数；c).注水过程控制；d).混肥过程控制；e).灌溉过程控制；f).灌溉结束判断。本发明的水肥系统及方法，实现对种植区域的灌溉、施肥作业，既解决了现有淹灌、漫灌所造成的水资源浪费问题，又实现了根据农作物的生产所需进行科学、合理施肥。
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公开(公告)号：CN106392170B
公开(公告)日：2018-06-29
申请号：CN201610893431.4
申请日：2016-10-13
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明提供一种一体化可调节式管材牵引切割装置及递送切割方法，解决高效自动传递和切割不同粗细管材的目的。它包括机架、牵引递送系统、切割系统和控制系统，机架包括前机架和后机架，前机架用于安装牵引递送系统，后机架用于安装切割系统；牵引递送系统包括手动压紧机构、第一手动可升降旋转递送机构、第二手动可升降旋转递送机构和第三手动可升降旋转递送机构；切割系统包括切割机箱、切割旋转动力驱动机构、切割摆动架、组合刀切割机构、摆动架驱动机构和切割夹持机构。本发明的有益效果是：能够在一条生产线自动递送和切割管材，生产效率高。
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公开(公告)号：CN106238807B
公开(公告)日：2018-06-08
申请号：CN201610893335.X
申请日：2016-10-13
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: B23D21/04
Abstract: 本发明提供一种管材双向夹持固定式旋转切割装置，解决管材能够被夹持固定并被切割的技术问题。包括切割系统、夹持机构和控制系统，所述的切割系统包括切割机箱、切割旋转动力驱动机构、切割摆动架、组合刀切割机构和摆动架驱动机构；所述的夹持机构，安装在所述切割机箱的前端和后端，所述的夹持机构包括夹持固定板、夹持驱动步进电机、夹持蜗轮减速机、夹持主动齿轮、夹持从动齿轮、左摆杆、右摆杆、左滑道、右滑道、左滑块、右滑块、左夹持板和右夹持板。本发明的有益效果是：能够对管材进行夹持和切割。
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公开(公告)号：CN106271328B
公开(公告)日：2017-10-31
申请号：CN201610873558.X
申请日：2016-09-30
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
Abstract: 本发明提供一种可跟踪式电力塔管焊接装备，以解决对电力铁塔的焊接问题。包括主机架、轨道、配重、支撑臂机构、递送装置、焊枪装置和控制系统；所述的配重安装在主机架的后端，支撑臂机构安装在主机架的前端；焊枪装置安装在支撑臂机构的前端，所述的焊枪装置包括焊接高度调节机构、焊枪机构和焊枪随动机构。本发明的有益效果是：可以实现对电力塔管缝隙的跟踪，以确保焊枪对准缝隙；能够调节焊枪机构以及焊枪随动机构与电力铁塔管壁之间的距离，确保跟踪效果和焊接效果；能够实现对不同粗细电力塔管的夹持，并能实现焊枪装置对电力塔管的逐步连续焊接。
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公开(公告)号：CN106078033A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610644063.X
申请日：2016-08-09
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 王茂励
IPC: B23K37/02 , B23K37/04 , B23K37/047
CPC classification number: B23K37/0211 , B23K37/0247 , B23K37/04 , B23K37/047
Abstract: 本发明的六轴五联动焊接装置，包括底盘、X轴运动机构、Y轴运动机构、Z轴运动机构、R轴运动机构、W轴运动机构、V轴运动机构以及工件夹紧机构，通过Y轴横梁沿X轴横梁方向上的运动、Z轴竖梁在Y轴方向上的运动以及Z轴竖梁的升降运动，实现了焊枪沿X轴、Y轴和Y轴的三维运动。通过R轴电机的驱动，实现了焊枪的旋转。通过W轴电机的驱使，实现了工件的旋转运动，通过手轮对蜗轮减速机的调节，可驱使工件进行俯仰运动。这样，通过手轮手动调节好旋转法兰上工件的俯仰角度后，通过对X轴、Y轴、Z轴、R轴和W轴的联动控制，实现五轴联动，可在待焊接的工件上焊接出标准的“船形焊”，保证了焊接处的焊接强度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106064247A
公开(公告)日：2016-11-02
申请号：CN201610674874.4
申请日：2016-08-17
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 王茂励
Abstract: 本发明的快餐盒模具打孔钻头，包括旋转运动机构、摆动运动机构、进退运动机构和钻头驱动机构；通过在固定钻头的钻头轴上设置从动带轮，钻头驱动电机的输出轴上设置主动带轮，使得钻头驱动电机可驱使钻头旋转，实现对餐盒模具的钻孔作业。通过在固定板上设置进退电机，进退电机的输出轴上固定有丝杠，在进退电机的驱动作用下，可驱使钻头进行升、降动作，完成钻头的打孔和退出。本发明的快餐盒模具打孔钻头，可自动完成餐盒模具的自动打孔作业，代替了以往的人工打孔，降低了劳动强度，提高了打孔作业效率，降低了成本，有益效果显著，适于推广应用。
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公开(公告)号：CN114996566B
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202210439549.5
申请日：2022-04-25
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学(山东省科学院)
IPC: G06F16/9535 , G06F16/906 , G06F40/126 , G06F40/284 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及计算机推荐技术领域，公开了一种面向工业互联网平台的智能推荐系统及方法，所述的系统包括后台管理模块、用户端、推荐管理模块、前端展示模块；所述的方法包括以下流程：(1)对后台管理模块中平台的信息进行数据预处理；(2)对用户信息进行数据预处理；(3)关于平台文本信息的文本‑主题特征提取；(4)关于企业用户信息的用户‑兴趣特征提取；(5)把流程(3)、(4)所得到的向量yCNN、yAFM通过低阶与高阶特征交互的融合，然后经过sigmoid非线性转换，得到预测喜爱程度的概率输出，然后根据喜爱程度的概率大小将被推荐信息进行排序得到待推荐topk；(6)把待推荐topk传输到到前端展示模块，形成推荐列表推荐给对应的企业用户。
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公开(公告)号：CN114046179B
公开(公告)日：2023-09-22
申请号：CN202111084591.1
申请日：2021-09-15
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
Abstract: 一种基于CO监测数据智能识别和预测井下安全事故的方法。本发明是基于神经网络模型对煤矿中一氧化碳检测数据进行有效识别，将所述一氧化碳检测数据输入至训练好的神经网络模型中即可实时获得检测数据背后的事故原因，由此，现有技术人员无需再通过人工统计或者数据录入才能实现对一氧化碳数据超标背后的事故原因做客观统计，大大提高了智能识别的效率，即便存在误差，工作人员也只需部分修改数据即可。
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公开(公告)号：CN111898705B
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202010833932.X
申请日：2020-08-18
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心)
IPC: G06F18/231 , G06F17/16 , G06F17/18 , G06F18/2413
Abstract: 本发明公开了一种基于模糊偏好关系与自适应层次聚类的故障特征参数选择方法。本发明基于logsig函数提出基于模糊关系的自适应层次聚类，并应用于设备的故障诊断；基于模糊关系计算选择敏感特征，无需先验知识，提高了方法的智能性；优选特征的使用，简化了特征集合，避免了维数灾难，减少了计算负担，提高了故障诊断效率；结合特征优选的自适应层次聚类具有较高的诊断精度。
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公开(公告)号：CN115203548A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210818102.9
申请日：2022-07-12
Applicant: 山东省计算中心(国家超级计算济南中心) , 齐鲁工业大学
IPC: G06F16/9535 , G06F40/30 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 一种融合评论和评分的基于LDA和深度学习的推荐方法，包括：利用LDA主题模型挖掘所述评论文本，分别得到物品主题特征矩阵TI和用户主题特征矩阵TU；利用LFM隐语义模型对所述评分进行矩阵分解，分别得到物品潜在特征矩阵HI和用户潜在特征矩阵HU；最后通过双通道deepFM深度学习推荐模型对物品特征和用户特征进行融合，以输出推荐评分。本发明一是分别发挥LDA主题模型和LFM隐语义模型的优势对评论文本数据和评分数据建模，得到更加精准的特征矩阵；二是把经典的deepFM深度学习推荐模型改进成一种双通道deepFM深度学习推荐模型，使得物品和用户的潜在特征能够更充分的融合特征，提取更加全面的特征能够使得推荐更加精准，效率更加高。
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