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公开(公告)号：CN101301926B
公开(公告)日：2010-10-06
申请号：CN200810064324.6
申请日：2008-04-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 具有升潜模块和尾部模块的仿生机器鱼，它涉及一种用于水下的仿生机器鱼。本发明为了解决现有的仿生机器鱼存在升潜速度不高、升潜特性差、尾鳍运动参数调整不方便等问题。所述丝杠(11)的另一端通过丝杠端盖(3)与活塞(4)固接在一起，活塞(4)设置在缸筒(1)内，缸筒端盖(6)的一端与缸筒(1)固接；直齿圆锥大齿轮(38)安装在中心轴(43)上，中心轴(43)的两端与箱体(39)的两侧转动连接，两套滑动机构总成(84)分别通过第一偏心轴(25)、第二偏心轴(41)安装在第一圆盘(22)、第二圆盘(44)上。本发明所述的仿生机器鱼具备良好升潜特性，仿生效果好，易于实现机器鱼尾鳍运动参数的调整，鱼体摆动不明显，运动稳定性好。
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公开(公告)号：CN101388624B
公开(公告)日：2010-08-04
申请号：CN200810064872.9
申请日：2008-07-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 纵振夹心换能器式圆盘型双转子超声电机，涉及压电超声电机技术领域。它解决了现有超声电机存在的机械输出能力受制约以及单个定子只能实现单一运动输出的问题。本发明的纵振夹心换能器式圆盘型双转子超声电机，包括定子组件、上端转子组件、下端转子组件、上端外罩、下端外罩、转动轴承、轴承预紧端盖、轴承支座；圆盘上端面加工有连续梳状驱动齿；上端圆盘转子与圆盘相接触的端面固定有耐磨衬圈，下端圆盘转子与后端盖小端面相接触的端面固定有耐磨衬圈，上端输出轴和下端输出轴均通过轴承与轴承座转动联接，上端外罩和下端外罩通过分别固定在圆筒法兰的上端面和下端面，上端外罩、下端外罩和圆盘同轴。本发明可以应用到超声电机制作领域。
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公开(公告)号：CN101262183B
公开(公告)日：2010-07-14
申请号：CN200810064407.5
申请日：2008-04-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 纵振夹心换能器式圆盘定子及使用该定子的超声电机，涉及到超声电机领域。它解决了现有超声电机存在的由于采用金属弹性体粘贴压电陶瓷薄片的方式进行激励而导致的机械输出能力受制约的问题。本发明的定子中的偶数个纵振夹心换能器对称分布固定上下端圆盘之间，所述夹心换能器的前后端盖为截面矩形并逐渐变细的四棱柱体，前后端盖小端面和上下圆盘固定连接，法兰位于换能器纵向振动的节面位置，两对压电陶瓷片分别固定在前、后端盖和法兰之间。超声电机中的带轴转子和无轴转子为圆盘形，分别从定子圆筒的上方和下方嵌入，转子与圆盘相接触的端面固定有耐磨衬圈，定子通过换能器上的法兰固定在基座上。本发明适用于超声电机制造领域。
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公开(公告)号：CN101301926A
公开(公告)日：2008-11-12
申请号：CN200810064324.6
申请日：2008-04-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 具有升潜模块和尾部模块的仿生机器鱼，它涉及一种用于水下的仿生机器鱼。本发明为了解决现有的仿生机器鱼存在升潜速度不高、升潜特性差、尾鳍运动参数调整不方便等问题。所述丝杠(11)的另一端通过丝杠端盖(3)与活塞(4)固接在一起，活塞(4)设置在缸筒(1)内，缸筒端盖(6)的一端与缸筒(1)固接；直齿圆锥大齿轮(38)安装在中心轴(43)上，中心轴(43)的两端与箱体(39)的两侧转动连接，两套滑动机构总成(84)分别通过第一偏心轴(25)、第二偏心轴(41)安装在第一圆盘(22)、第二圆盘(44)上。本发明所述的仿生机器鱼具备良好升潜特性，仿生效果好，易于实现机器鱼尾鳍运动参数的调整，鱼体摆动不明显，运动稳定性好。
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公开(公告)号：CN101262184A
公开(公告)日：2008-09-10
申请号：CN200810064408.X
申请日：2008-04-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 纵弯夹心换能器式圆盘定子及使用该定子的超声电机，它涉及到超声电机领域。它解决了现有超声电机存在的加工复杂、装配难度大、超声电机的机械输出能力和可控性降低的问题。本发明的定子中的纵弯夹心换能器固定上下端圆盘之间，所述纵弯夹心换能器的前后端盖为截面矩形并逐渐变细的四棱柱体，前后端盖小端面和上下圆盘固定连接，各压电陶瓷片沿厚度方向极化，四对压电陶瓷片分别固定在前、后端盖和法兰之间。超声电机中的转子为圆盘形，分别从定子组件的上方和下方嵌入，转子与圆盘相接触的端面固定有耐磨衬圈，定子通过换能器上的法兰固定在基座上。本发明具有结构简单、设计灵活、机电耦合效率高、可实现大力矩输出、性能稳定、易于控制的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101022256A
公开(公告)日：2007-08-22
申请号：CN200710071908.1
申请日：2007-03-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 带调频变幅杆的夹心换能器式纵弯直线超声电机，它涉及一种直线超声电机。针对现有的夹心式纵弯复合直线超声电机存在电机效率低下、噪声大、磨损严重的问题。本发明的螺柱(3)上装有纵弯振压电陶瓷片和薄铜片(6)并通过螺柱(3)与端盖(2)的大端固接，端盖(2)的小端通过驱动足(7)与调频变幅杆(1)的大端固接，驱动足(7)和弯振压电陶瓷片(9)分别位于弯振振型波腹处，每片弯振压电陶瓷片(9)对称切分成上、下两个极化方向相反的半片弯振压电陶瓷片，相邻两个半片弯振压电陶瓷片的极化方向、两片纵振压电陶瓷片(8)的极化方向均相反，变幅杆(1)的长度L为1/2纵振波长。本发明具有效率高、噪声小、磨损轻的优点。
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公开(公告)号：CN119293245A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411292104.4
申请日：2024-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/353 , G06F16/3329 , G06F16/334 , G06F18/214 , G06F18/24
Abstract: 一种基于小数据量微调的大语言模型对齐优化方法及存储介质，本发明涉及基于小数据量微调的大语言模型对齐优化方法及存储介质。本发明的目的是为了解决现有大模型微调需要大量的标注数据、需要耗费大量的计算资源、需要更高的微调成本和开发时间的问题。过程为：1、构建针对特定目标任务的数据集，划分为两部分，一部分为微调数据集，一部分为对齐数据集；同时构建针对特定目标任务的问题数据集；2、得到微调模型；3、获得评判模型；4、将对齐数据集中问题输入微调模型，微调模型输出结果，计算微调模型输出结果与目标结果的相似度；将微调模型输出结果输入评判模型，评判模型输出评判结果；5、获取对齐优化后的目标模型。
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公开(公告)号：CN119229874A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411285266.5
申请日：2024-09-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 基于混合训练策略的决策和大语言模型的语音交互方法及存储介质，本发明涉及语音交互方法及存储介质。本发明的目的是为了解决现有大语言模型由于缺乏足够的领域知识，无法提供准确的回答，以及采用两个大语言模型会带来计算成本高，响应时间长的问题。过程为：设置特定的回答格式；构建决策数据集；构建用于特定场景对话问答的对话数据集；基于对话数据集采用全参微调对大语言模型进行第一次微调，得到一次微调后的大语言模型；基于决策数据集采用LoRA对一次微调后的大语言模型进行第二次微调，得到二次微调后的大语言模型；将语音识别模块和语音合成模块接入二次微调后的大语言模型，对用户待测语音问题进行处理，生成语音与用户交互。
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公开(公告)号：CN119124164A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411270587.8
申请日：2024-09-11
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01C21/20 , G01C21/00 , G01C21/16 , G01S17/86 , G01S17/89 , G06T7/80 , G06T7/73 , G06T7/593 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/092
Abstract: 面向复杂室内环境的轮式机器人导航方法，解决DWA算法和TEB算法在行人密集的受限场景下避障动作不够自然流畅的问题，属于机器人技术领域。本发明包括：利用三维激光SLAM和双目视觉SLAM分别建图，得到点云地图和视觉位姿地图，机器定位时，将点云地图和视觉位姿地图的定位结果进行融合，完成全局定位；规划轮式机器人的全局路径；利用三维激光SLAM得到以轮式机器人为中心的局部地图，根据全局路径生成轮式机器人的下一路径点，将以轮式机器人为中心的局部地图、需要被绕过行人的跟踪信息、所述下一路径点输入至避障模型中，避障模型输出轮式机器人避障动作策略。
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公开(公告)号：CN117975395A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410075219.1
申请日：2024-01-18
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 长三角哈特机器人产业技术研究院
Abstract: 本发明公开一种环境感知中的多任务参数共享方法，具体如下：(1)通过学习获取每个线性层中任务共享参数、各个任务类型的任务专属参数、及任务共享参数和任务专属参数对应的分数；(2)基于分数是否激活当前线性层的任务共享参数，若结果为是，则将所有任务类型共享任务共享参数，若检测结果为否，则将当前任务类型对应的任务专属参数作为当前线性层的参数。通过将Vision Transformer模型中的线性层参数共享给多个任务类型，其它层参数不共享，既满足了不同任务类型的个性化需求，同时也能就减少Vision Transformer模型中参数存储量，减少了边缘计算设备存储的问题。
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