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公开(公告)号：CN108436894A
公开(公告)日：2018-08-24
申请号：CN201810592379.8
申请日：2018-06-11
Applicant: 暨南大学
Abstract: 本发明公开了一种捆状物品搬运机器人,包括底盘和控制系统,底盘底端设四对称设置的行走单元,行走单元的车轮同步转动和/或差速转动能带动底盘行走或转向;底盘上设支架，支架上设两导柱,两导柱上设沿两导柱滑动的滑座，滑座与传动组件连接并由传动组件传动而竖向移动，滑座还与桁臂垂直连接,桁臂的另一端设安装座，安装座上设能相对安装座轴转的旋转组件,旋转组件连接第一旋转组件，第一旋转组件连接旋转座，旋转座上设由第一驱动装置传动带动相互铰转合拢/张开的机械手臂；传动组件传动机械手臂竖向移动,配合旋转组件、第一旋转组件和第一驱动装置的传动带动,使机械手臂匹配夹取捆状物品或钩挂捆状物品匹配完成对捆状物品的搬运。
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公开(公告)号：CN108414554A
公开(公告)日：2018-08-17
申请号：CN201810193937.3
申请日：2018-03-09
Applicant: 暨南大学
IPC: G01N23/22 , G01N23/2202
Abstract: 本发明公开一种用于厚壁无缝钢管材料δ铁素体含量测量的方法,包括:切取10×10×10mm的块状试样留存;将留存的试样在回火炉内以1200℃～1300℃的恒定高温淬火0.5～2小时，出炉空冷，以700℃～760℃的恒定温度在回火炉内回火1.5～2小时,出炉空冷；使用砂轮将经热处理后的块状试样的一横向面磨平，对磨平的横向面进行磨光和抛光处理；将研磨后的块状试样置于匹配的烧杯或腐蚀杯中,在烧杯或腐蚀杯中加入如下重量百分数组份的腐蚀剂：硫酸铜8%～10%，盐酸45%～50%，水40%～50%，冷蚀15～20秒后,使用清水配合酒精对腐蚀的横向面进行清洁并气吹/风干块状试样；使用金相显微镜拍摄块状试样的横向面的金相照片,并利用金相图像分析软件统计横向面内δ铁素体含量。
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公开(公告)号：CN118691338B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202410904024.3
申请日：2024-07-08
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q30/0204 , G06Q30/0201 , G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q10/30 , G06Q50/02 , G06Q50/12 , G06Q50/26
Abstract: 本申请涉及厨余垃圾资源化闭环处理设施的选址方法及服务平台，该方法包括：基于多个餐饮中心在设定的选址周期内的厨余垃圾总产量，确定每个餐饮中心所对应的厨余垃圾日产量，并确定多个餐饮中心所对应的厨余垃圾的日产总量；在确定处理日产总量的厨余垃圾所需求的第一黑水虻需求量之后，确定每个候选黑水虻处理点在对应的邻避效应参数下所对应的第一黑水虻养殖规模；基于第一黑水虻养殖规模与第一黑水虻需求量，从多个候选黑水虻处理点中，选取至少一个备选黑水虻处理点，并在计算备选黑水虻处理点与关联的多个餐饮中心所对应的日运营总成本之后，至少根据日运营总成本，从至少一个备选黑水虻处理点中，选取目标黑水虻处理点，得到选址结果。
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公开(公告)号：CN118674491B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410842824.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q30/0202 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及基于大数据的产品需求信息预测方法、装置、预测平台及介质，该方法包括：在目标产品对应的历史生产数据中，获取与所述目标产品对应的第一生产数据时间序列，并按预设规则对所述第一生产数据时间序列进行缩放处理，生成第二生产数据时间序列；将所述第二生产数据时间序列，输入已训备的需求预测模型，得到所述目标产品对应的目标需求预测数据；利用已构建的EM‑GMM模型，处理所述目标需求预测数据的所有所述日生产需求预测数据，生成生产需求预测结果，其中，所述生产需求预测结果包括所述目标产品对应的周生产需求概率分布参数，通过使用TCN‑LSTM模型，结合网格搜索法，对历史生产数据进行预处理和预测，从而提高对目标产品需求预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118503806B
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410720765.6
申请日：2024-06-05
Applicant: 暨南大学
IPC: G06F18/2411 , G06F18/24 , G06F18/2413
Abstract: 本申请涉及基于TOPSIS和SVR的订单评级方法、装置、评级系统及存储介质，该方法包括：获取待排序的订单数据，对订单数据进行预处理，以生成预设数据格式的候选订单数据，候选订单数据包括多种目标指标参数；利用TOPSIS法，处理多种目标指标参数，得到每个目标指标参数所对应的权重数据；对多种目标指标参数和每个目标指标参数对应的权重数据，利用秩和比评价法RSR进行秩和比计算，得到与每个目标指标参数对应的实时加权秩和比，将实时加权秩和比输入SVR模型，输出与实时加权秩和比对应的预测加权秩和比；根据预测加权秩和比和预设的分档规则，确定每个订单数据所对应的分档排序结果。通过本申请，解决相关技术中评级订单的方法效率及准确率低的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118674491A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410842824.7
申请日：2024-06-27
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q30/0202 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本申请涉及基于大数据的产品需求信息预测方法、装置、预测平台及介质，该方法包括：在目标产品对应的历史生产数据中，获取与所述目标产品对应的第一生产数据时间序列，并按预设规则对所述第一生产数据时间序列进行缩放处理，生成第二生产数据时间序列；将所述第二生产数据时间序列，输入已训备的需求预测模型，得到所述目标产品对应的目标需求预测数据；利用已构建的EM‑GMM模型，处理所述目标需求预测数据的所有所述日生产需求预测数据，生成生产需求预测结果，其中，所述生产需求预测结果包括所述目标产品对应的周生产需求概率分布参数，通过使用TCN‑LSTM模型，结合网格搜索法，对历史生产数据进行预处理和预测，从而提高对目标产品需求预测的准确性。
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公开(公告)号：CN118229018B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410437587.6
申请日：2024-04-12
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/08 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及多资源约束的生产物流协同决策方法、装置、电子装置和存储介质，该方法包括：基于当前获取的多个JI对应的成对邻近性，对多个JI进行分组并生成当前JI队列，当前JI队列对应有当前LI队列和当前PI队列；在根据每个JI与对应的装配单元的作业适配度，对当前JI队列进行排序并生成候选JI队列期间，同步执行根据每个LI与分配的lo的物流适配度，对当前LI队列中的所有LI进行排序更新并生成目标LI队列，候选JI队列对应有候选PI队列；按预设的约束规则，对候选PI队列的所有PI进行指令验证，并根据每个PI与分配的po的生产适配度，对完成指令验证的候选PI队列中的所有PI进行排序更新，生成目标PI队列，以及将目标LI队列和目标PI队列作为协同决策结果。
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公开(公告)号：CN118229194B
公开(公告)日：2024-08-23
申请号：CN202410437940.0
申请日：2024-04-12
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及批生产模式下的库位规划方法、电子装置及存储介质，该方法包括：获取当前空闲的货位信息和组批生产后的多个生产订单信息，每个生产订单信息包括多个目标对象对应的同一类别的单品信息；从多个生产订单信息中，获取每个目标对象对应的多个单品信息，得到每个目标对象对应的多个入库子单信息，并基于货位信息和入库子单信息，进行初始编码，得到第一编码序列；利用ALNS算法和预设的仓储约束,对当前编码序列进行破坏修复操作，生成备选编码序列；根据备选编码序列和当前编码序列对应的仓储成本，从备选编码序列和当前编码序列中，选取目标编码序列，得到库位规划结果。通过本申请，解决相关技术的库位规划方案易浪费仓库资源及成本的问题。
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公开(公告)号：CN118428851A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410501297.3
申请日：2024-04-25
Applicant: 暨南大学
IPC: G06Q10/087 , G06Q10/0631 , G06Q10/0835 , G06Q10/083 , G06Q50/04
Abstract: 本申请涉及基于订单批处理的生产与仓储智能联动决策方法及服务平台，该方法包括：获取预规划的排产信息和当前预规划的仓储信息，排产信息关联对应的生产总成本和生产下线时间序列，仓储信息关联对应的仓储总成本和排库时间序列；对生产总成本、生产下线时间序列、仓储总成本和排库时间序列，利用改进的协同优化算法和动态容差进行协同优化，以更新当前生产耦合变量期望值和当前排库耦合变量期望值；判断完成当次迭代的候选排产信息所对应的生产下线时间序列和候选仓储信息所对应的排库时间序列是否满足预设的一致性约束，并在判断到满足预设的一致性约束时，将对应的候选排产信息和对应的候选仓储信息作为协同规划结果。
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公开(公告)号：CN118331208A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410625719.8
申请日：2024-05-20
Applicant: 暨南大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本申请涉及优化与实时反应混合式拣货装配同步决策方法、服务平台及介质，该方法包括：获取在接收到调度排序修正指令时所执行的拣货装配作业信息；根据每个操作批次对应的生产订单中未完成目标操作的产品的比率，对当前作业数据队列所对应的操作批次进行排序更新，得到对应的候选作业数据队列，操作批次包括拣货装配作业信息中的拣货批次和装配批次其中之一，目标操作包括分拣操作和装配操作其中之一；确定候选作业数据队列对应的每个操作批次的目标截止时间，根据目标截止时间与当前时刻的差值，确定对应的操作批次的实时优先级，以及基于实时优先级，对候选作业数据队列所对应的每个操作批次进行排序更新，生成包括目标作业数据队列的决策结果。
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