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公开(公告)号：CN112483258A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN201910855226.2
申请日：2019-09-11
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种水、气冷却自循环旋转爆震涡轮驱动装置，包括水冷却系统、空气冷却循环系统、旋转爆震燃烧室、掺混室、涡轮及执行机构。环形旋转爆震燃烧室的内、外壁沿轴向均匀分布有水流冷却管，由水泵向其供水，在冷却过程中水流被加热汽化并喷出，在掺混室与高温高压爆震燃烧产物混合，使其降温降压到合适的条件，驱动涡轮装置。在水流冷却管外沿轴向盘旋有空气冷却盘管，可进行二次冷却，其内加热后的热空气循环到集气室，再喷入到旋转爆震燃烧室与燃料混合燃烧，从而实现冷却空气加热后的自循环再利用。本发明采用水、气冷却旋转爆震燃气驱动涡轮，冷却空气加热后再循环利用，提高了能量利用效率，结构简化，节省燃料，安全可靠。
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公开(公告)号：CN110716522A
公开(公告)日：2020-01-21
申请号：CN201911066140.8
申请日：2019-11-04
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种基于任意时间A*启发式搜索的制造企业车间调度优化方法，包括：构建车间制造系统的Petri网模型；将Petri网模型转化为输入文件；构建标识向量、关联矩阵等相关变量用于Petri网演化和启发函数构建；构建任意时间A*算法的启发函数；采用系统初始状态标识作为任意时间A*算法的起始状态，向终止状态开展搜索，搜索从Petri网系统起始状态到终止状态的变迁发射序列即获得制造企业车间调度方案。相比于普通A*搜索算法，本发明的任意时间A*启发式搜索允许在搜索时间和解决方案质量之间进行灵活的权衡，且能在有限时间内减少节点扩展的数量，快速查找出模型变迁发射序列，进而快速获得企业车间作业调度方案。
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公开(公告)号：CN110555067A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201810289808.4
申请日：2018-03-30
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种装配质量数据的采集、处理和集成管理方法。该方法包括装配数据的采集和管理，具体如下：1)通过无线射频识别技术和条码识别的方式采集人员和物料的信息；2)通过激光跟踪仪、激光雷达、三维坐标测量仪、室内iGPS测量、关节臂测量的数字化测量仪器设备采集物料和环境的信息；3)从CAD、DELMIA、3DVIA Composer、ERP、MES的数字化应用系统转换和导出方法信息；4)对装配质量数据源进行数据访问；5)对数据进行预处理即数据抽取、数据转换和数据加载；6)构造临时数据存储方式将第一次处理的数据存放在临时过渡区域；7)返回步骤5)，直至得到目标数据。本发明适应于数据维度高、信息量大和结构复杂的数据管理，分析方法更科学合理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110378542A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201810325018.7
申请日：2018-04-12
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开了一种选配过程中零部件测量数据统计特性分析方法。该方法步骤如下：步骤1，采集零件的测量数据；步骤2，从零件选配测量过程的变差源标准、工件、仪器、人/程序和环境构建MSA的误差模型；步骤3，分别计算零部件测量数据统计特性，包括偏倚性、稳定性、线性、重复性和再现性。本发明采用质量控制中的方法和基于选配零部件装配尺寸数据测量、信息采集和传递技术，对选配零部件测量数据的统计特性进行分析，以便决定该测量系统能否用来判断实际选配产品合格，或选配过程质量是否稳定，最终提高装配的质量。
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公开(公告)号：CN110376972A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201810325031.2
申请日：2018-04-12
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B19/418
Abstract: 本发明公开了一种用于MES系统的Hadoop+Spring架构方法。该方法包括以下步骤：步骤1，车间传感器获取数据，传输到数据中心，通过大数据平台进行存储；步骤2，数据中心将传感器数据存储在关系数据库中；步骤3，MES系统从大数据平台获取数据，进行实时可视化展示；步骤4，MES系统将数据处理请求发送到大数据平台，大数据平台返回数据处理结果；步骤5，B/S架构MES部分处理传统的MES系统需求，步骤3～4中的数据进行传感器大数据的实时可视化。本发明将高效灵活的B/S架构的MES与车间大量传感器相结合，使得生产管理系统具备对海量数据的处理能力。
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公开(公告)号：CN110188239A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910294018.X
申请日：2019-04-12
Applicant: 北京大学 , 南京理工大学 , 中星技术股份有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于跨模态注意力机制的双流视频分类方法和装置。与传统的双流方法不同，本发明在预测结果之前就将两个模态(甚至更多模态)的信息进行了融合，因此能够更加高效充分，同时，由于在较早阶段就进行了信息交互，单个分支在后阶段已经具有了另一分支的重要信息，单分支的精度已经与传统双流方法持平甚至超过，单分支的参数量要比传统双流方法少很多；相比非局部神经网络，本发明设计的注意力模块能够跨模态，而不仅仅只在单模态内部使用注意力机制，本发明提出的方法在两个模态相同的情况下其效果等价于非局部神经网络。
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公开(公告)号：CN110059378A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910261540.8
申请日：2019-04-02
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于GPU并行计算的自动制造系统Petri网状态生成方法，包括以下步骤：将待求解的Petri网模型、Petri网系统初始状态M0转化为输入文件；初始化一个普通数组或链表结构的表，用于表示新产生的状态集合OPEN；初始化一个红黑树结构的表，用于表示已生成的状态集合CLOSED；从Petri网系统初始状态M0开始，搜索Petri网所有的可达状态构成可达状态集；输出可达状态集中每个可达状态的状态标号、状态向量、该状态具体由哪些状态通过发射哪些变迁获得。本发明的方法通过利用GPU并行计算与优化数据结构，能够极大地提高计算Petri网可达集的速度，且在可达状态数不断增大时具有越来越好的效果，在对大型Petri网模型的分析时，可以有效缓解状态空间爆炸问题。
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公开(公告)号：CN109615188A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811385884.1
申请日：2018-11-20
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06Q10/06
Abstract: 本发明公开了一种预分配结合匈牙利算法的多机器人任务分配方法，包括以下步骤：对多机器人系统建模；建立所有机器人承担不同任务的效益值矩阵；优化多机器人系统；对效益值矩阵进行简化；根据每个任务所需机器人的数量对效益值矩阵进行变形；对任务进行预分配，并进一步简化效益值矩阵；利用匈牙利算法进行任务分配，获得最终的分配矩阵T，完成任务分配。本发明以多机器人多任务分配系统为对象，采用预分配结合匈牙利算法的策略进行分配，有效地解决了多机器人多任务系统的分配与优化问题，缓解了在效益矩阵复杂时运用单一匈牙利算法可能造成的时间消耗过大、甚至算法无限循环的问题，具有有效简化模型表示方式、加快模型分析速度的优点。
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