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公开(公告)号：CN108393651A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810493734.6
申请日：2018-05-22
Applicant: 北京理工大学
IPC: B23P9/02
Abstract: 本发明提供一种多场耦合锥面滚压加工的装置，多场耦合具体是指高温热场、变频脉冲磁场和超声场耦合。该装置包括滚压刀、变幅杆、换能器、超声波发生器、热偶线圈、温度控制器、脉冲磁场强化系统、测力仪以及安装架；本发明设计出一种新型滚压刀结构，可以根据不同的滚压工件更换不同的滚压轮，同时可以根据不同的工件锥面角度更换不同滚压角度，使用方便可靠；本发明通过温度控制器控制工件加热温度，提高工件滚压温度使工件原子活力增强，克服位错运动阻力减小，从而获得良好的滚压表面质量；本发明通过将锥形工件放置于脉冲磁场作用区域，提高工件硬度和耐磨性能；本发明通过测力仪可以实时监控滚压过程中的滚压力的值，并通过数控系统反馈实现滚压过程中的滚压力恒定；本发明设计出一种可以安装在普通车床上的超声滚压系统，可以对锥面轴类零件进行滚压加工，可降低零件表面粗糙度，提高表面硬度，获得良好的表面质量和力学性能。
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公开(公告)号：CN119564205A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411521011.4
申请日：2024-10-29
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/16 , A61B5/0533 , A61B5/374 , A61B5/349 , A61B5/00 , G16H50/30 , G16H50/70 , G16H10/60 , G06N3/096 , G06N3/048 , G06N3/0455 , G06N3/082 , G06F18/213 , G06F18/24
Abstract: 本发明公开了一种基于多模态域适应的抑郁障碍识别系统，通过将脑电、皮肤电、心电三种信号的交互关系建模到深度学习框架中，实现了信号之间的动态融合与参数优化。该方法充分利用了多模态信号的互补信息，使得模型能够在复杂的生理数据中提取更具判别性的特征，有效提高了抑郁障碍识别的准确性和鲁棒性；通过两次拉近源域和目标域数据分布，成功挖掘出跨域共性特征；这种跨域对齐策略有效地提升了模型在不同数据域中的适应能力，显著降低了域偏移带来的负面影响。总体而言，本发明提供的识别方法在提高抑郁障碍检测准确性、增强模型泛化能力方面展现了显著的优势。
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公开(公告)号：CN112731864B
公开(公告)日：2022-01-21
申请号：CN202011519136.5
申请日：2020-12-21
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05B19/404
Abstract: 本发明提供了一种机床加工误差补偿方法、装置及零件加工机床，涉及零件加工技术领域。该方法包括，根据待加工零件的原位测量结果，建立所述待加工零件的关键特征的实测解析模型；根据所述实测解析模型与所述关键特征的预设解析模型，确定所述待加工零件在平面坐标系中至少一个坐标轴方向的调整比例；将所述实测解析模型与所述预设解析模型进行离散，获得所述关键特征的实测点云模型与预设点云模型；根据所述实测点云模型与所述预设点云模型，计算所述待加工零件的误差补偿参数；根据所述调整比例以及所述误差补偿参数，对应调整刀位点。本发明的实施例能够高效的对零件由于机床热变形导致的基准漂移和尺寸偏差进行补偿，提高机床加工精度和质量。
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公开(公告)号：CN110976934B
公开(公告)日：2021-02-05
申请号：CN201911346586.6
申请日：2019-12-24
Applicant: 北京理工大学
IPC: B23B31/103
Abstract: 本发明提供一种装夹装置，包括：底座；用于对叶轮叶盘进行定位的定位结构；位于底座与定位结构之间的支撑机构；以及压紧机构，压紧机构包括：在底座与定位结构之间做往返运动的伸缩组件，和设置于伸缩组件上、装夹叶轮叶盘的装夹组件，装夹组件的第一部分和伸缩组件设置于支撑机构内部，装夹组件的第二部分穿设定位结构与叶轮叶盘的中心孔连接；当装夹组件的第二部分与叶轮叶盘连接后，伸缩组件沿定位结构与底座连线的第一方向运动，装夹组件带动叶轮叶盘运动，将叶轮叶盘压紧在定位结构上。本发明的装夹装置，可以实现叶轮叶盘的快速装夹，保证叶轮叶盘的叶片不会由于装夹力作用导致变形过大，从而稳定保持较高的加工效率和加工精度。
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公开(公告)号：CN111568415A
公开(公告)日：2020-08-25
申请号：CN202010457759.8
申请日：2020-05-26
Applicant: 北京理工大学
IPC: A61B5/0476 , A61B5/0478 , A61B5/0484 , G06K9/62 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了基于MVMD-CCA的SSVEP脑电信号识别方法，能够将脑电信号分解为多个多元调制分量，降低脑电信号中的非相关脑活动与伪迹的影响，提高分类精度。包括如下步骤：采集多通道稳态视觉诱发电位SSVEP脑电信号作为待识别脑电信号。设定带分解的分量个数K，构造变分问题，并采用ADMM算法求解所述变分问题，将所述待识别脑电信号分解为K个多元调制分量。据诱发所述待识别脑电信号的视觉刺激频率，定义参考信号。求解特定刺激频率fi的加权关联系数。取最大加权关联系数对应的频率即为所述待识别脑电信号的诱发刺激频率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111112679A
公开(公告)日：2020-05-08
申请号：CN201911335621.4
申请日：2019-12-23
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种超声振动钻削控制方法及装置。该方法包括：在超声振动钻削装置处于谐振状态的情况下，获取当前超声振动钻削装置的有效电阻值；在有效电阻值与第一预设电阻值之间的差值的绝对值大于或者等于第一修正系数，且有效电阻值与第二预设电阻值之间的差值的绝对值大于或者等于第二修正系数时，控制超声电源的工作状态处于电流负反馈调节状态；当有效电阻值与第一预设电阻值之间的差值的绝对值大于或者等于第一修正系数，且有效电阻值与第二预设电阻值之间的差值的绝对值小于第二修正系数，控制超声电源的工作状态处于功率负反馈调节状态。本发明方法能够避免加工材料在超声振动钻削加工过程出现崩边或者产生划痕缺陷，提升钻削产品质量。
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公开(公告)号：CN111090956A
公开(公告)日：2020-05-01
申请号：CN201911324313.1
申请日：2019-12-20
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种零件加工变形量及切削力阈值计算方法、装置及设备，零件加工变形量及切削力阈值计算方法包括：在零件有限元模型中将零件加工区域表面离散为采样点的集合，进一步获得单个采样点的刚度矩阵；根据单个采样点的刚度矩阵，获得零件加工区域的局部刚度系数矩阵；根据局部刚度系数矩阵，获得零件加工区域各采样点的加工变形量；根据各采样点的加工变形量，获得零件外缘的最大切削力阈值。本发明的方案，通过构建零件有限元模型，并将加工区域离散为采样点点阵，由离散采样点刚度矩阵的集合构建薄壁件加工区域局部刚度系数矩阵，实现了通过局部刚度系数矩阵进行快速高效的薄壁件加工变形量预测和切削参数优化。
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公开(公告)号：CN108757649A
公开(公告)日：2018-11-06
申请号：CN201810600457.4
申请日：2018-06-12
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: F15B21/087 , F15B1/021 , F15B1/022 , F15B11/08 , F15B13/021 , F15B19/00 , F15B21/041 , F15B21/042
Abstract: 本发明提供一种扭力轴表面滚压强化机床液压供油系统，包括电机泵组件、风冷却器、温度变送器、加热器、单向阀、压力传感器、空气滤清器、精过滤器、截止阀、蓄能器、电液比例减压溢流阀、压力表、压力继电器、三位四通电磁换向阀、数显表、液位继电器和油箱等；本发明采用电液比例减压溢流阀精确控制液压站输出油液压力大小，并且能在较大范围适应其变化，同时具备溢流功能，从而保证液压站工作安全，采用电液比例减压溢流阀，较之伺服压力调节精度并不逊色，并且成本低廉，降低了对油液清洁度的要求，此外，采用蓄能器保压，在很大程度上减少泵运转所产生的大量的热，实现能源的节约。
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公开(公告)号：CN108673051A
公开(公告)日：2018-10-19
申请号：CN201810500504.8
申请日：2018-05-23
Applicant: 北京理工大学
CPC classification number: B23P9/02 , B23Q3/00 , B23Q11/10 , B23Q2703/10
Abstract: 本发明提供一种用于扭力轴外圆滚压加工的数控外圆滚压机床，其包括机床主体、外圆滚压头、双顶尖定位装置、拨叉连接件、内花键卡套、全封闭防护外罩、位移测量系统、精密油雾冷却系统、数控系统和液压系统；本发明的外圆滚压头采用多滚轮对称滚压装置结构，在进行扭力轴外圆滚压加工时，工件在径向受到的是多个均等压力；在外圆滚压头的液压缸内安装了位移传感器，通过位移传感器反馈的滚压缸位移值，计算出外圆滚压过程中滚压直径的变化值，可以实现外圆滚压圆弧端极限位置的智能判断；将拨叉连接件取代传统卡盘，优化了传动结构，同时使工人操作更加方便，更适合流水化生产作业，滚压加工效率更高。
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公开(公告)号：CN120015351A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510473405.5
申请日：2025-04-16
Applicant: 北京理工大学
IPC: G16H50/70 , G16H50/30 , G06F18/214 , G06F18/241 , G06F18/213 , G06F18/10 , G06F18/25
Abstract: 本发明公开了面向精神障碍的多模态大模型识别与智能干预方法与系统，属于精神障碍智能识别与干预技术领域，包括：多模态数据采集阶段、数据预处理阶段、特征提取阶段、跨模态特征融合阶段、精神障碍识别阶段、个性化非药物干预阶段。多模态数据采集阶段实时采集皮肤电、心电、脑电、面部表情多模态数据，结合认知行为疗法理论，构建了对话‑反馈‑调整闭环机制。本发明采用上述面向精神障碍的多模态大模型识别与智能干预方法与系统，通过整合脑电、心电、皮肤电、表情分析及文本数据多模态生理与行为数据，结合大语言模型及跨模态注意力机制，实现对精神障碍的精准识别与个性化干预。
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