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公开(公告)号：CN110987254B
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN201911168459.1
申请日：2019-11-25
Applicant: 北京宇航系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种螺栓载荷无线监测系统及监测方法，该系统包括光纤光栅传感器、解调系统和用户数据处理系统，该系统具备分布式测量、集成化无线传输的特点，可以对部件上多个螺栓的载荷变化情况进行实时测量，并通过无线通信方式进行监测信息上传和控制指令下发，实现远距离智能化监控，解决螺栓载荷实时定量测量问题；本发明提出的被测螺栓的轴力信息和剪力信息计算方法，结合光纤光栅传感器的设置位置，可以进行地面的实时解算，并可以准确全面获取被测螺栓的轴力和剪力信息；解决了航天测量领域螺栓载荷实时定量测量问题，也可以推广应用于其他国防、工业领域对螺栓载荷进行测量的场合，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN110987254A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911168459.1
申请日：2019-11-25
Applicant: 北京宇航系统工程研究所 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 本发明涉及一种螺栓载荷无线监测系统及监测方法，该系统包括光纤光栅传感器、解调系统和用户数据处理系统，该系统具备分布式测量、集成化无线传输的特点，可以对部件上多个螺栓的载荷变化情况进行实时测量，并通过无线通信方式进行监测信息上传和控制指令下发，实现远距离智能化监控，解决螺栓载荷实时定量测量问题；本发明提出的被测螺栓的轴力信息和剪力信息计算方法，结合光纤光栅传感器的设置位置，可以进行地面的实时解算，并可以准确全面获取被测螺栓的轴力和剪力信息；解决了航天测量领域螺栓载荷实时定量测量问题，也可以推广应用于其他国防、工业领域对螺栓载荷进行测量的场合，具有较强的实用性。
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公开(公告)号：CN110926492B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN201911252548.4
申请日：2019-12-09
Applicant: 山西航天清华装备有限责任公司 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: G01C21/34 , G01S15/08 , G01S15/931
Abstract: 本发明一种车辆近距离导航方法，属于车辆近距离导航技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种车辆近距离导航方法的改进；解决该技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：将导航目标简化为两个标杆，包括第一标杆和第二标杆，所述标杆之间的区域构成导航目标区域，在车辆前部设置四个超声波测距模块，其中车辆右侧设置有第一测距模块和第二测距模块，车辆左侧设置有第三测距模块和第四测距模块；当车辆行使至地点A时和地点B时，所述第一测距模块和第三测距模块均向第一标杆发射超声波，所述第二测距模块和第四测距模块均向第二标杆发射超声波，测得的相应数据由测距模块发送至车载微控制器进行数据处理和储存；本发明应用于车辆近距离导航。
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公开(公告)号：CN110926492A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911252548.4
申请日：2019-12-09
Applicant: 山西航天清华装备有限责任公司 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: G01C21/34 , G01S15/08 , G01S15/931
Abstract: 本发明一种车辆近距离导航方法，属于车辆近距离导航技术领域；所要解决的技术问题为：提供一种车辆近距离导航方法的改进；解决该技术问题采用的技术方案为：包括如下步骤：将导航目标简化为两个标杆，包括第一标杆和第二标杆，所述标杆之间的区域构成导航目标区域，在车辆前部设置四个超声波测距模块，其中车辆右侧设置有第一测距模块和第二测距模块，车辆左侧设置有第三测距模块和第四测距模块；当车辆行使至地点A时和地点B时，所述第一测距模块和第三测距模块均向第一标杆发射超声波，所述第二测距模块和第四测距模块均向第二标杆发射超声波，测得的相应数据由测距模块发送至车载微控制器进行数据处理和储存；本发明应用于车辆近距离导航。
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公开(公告)号：CN106081414B
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201610526553.X
申请日：2016-07-06
Applicant: 长治清华机械厂 , 中国运载火箭技术研究院
Abstract: 自开底盖式垃圾收集箱，属于垃圾收集箱技术领域，所要解决的技术问题是提供一种清洁、环保、安全、具有自动开合底盖功能的垃圾收集箱，所采用的技术方案：自开底盖式垃圾收集箱，包括底盖开合运动机构、箱体、底盖，所述箱体顶部设有垃圾投放口，两侧设有用于支撑箱体的楔形支撑块、底部开口，所述底盖设在箱体底部并且底盖通过扭力弹簧合页与箱体连接，所述扭力弹簧合页的扭力力矩不小于底盖自重的扭力力矩，所述底盖开合运动机构为两套并且分别设置在箱体两侧中部，本发明应用于垃圾收集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104742786A
公开(公告)日：2015-07-01
申请号：CN201510092637.2
申请日：2015-03-02
Applicant: 长治清华机械厂 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: B60P3/22
Abstract: 本发明属于油料供给设备技术领域，具体涉及一种可同时供给多种油料的补给车，旨在提供一种可同时加注两种燃油和五种润滑油的油料补给车；具体技术方案为：油料补给车，汽车底盘的一端设置有工作舱，工作舱的下部设置有气路系统，工作舱的尾部连有倒车监视系统，底盘的上部安装有罐体，罐体上大梁的两侧安装有两套管路系统和两套加注系统，加注系统用于加注燃油，两套加注系统均与工作舱相连通，罐体通过隔板分为三个储油室，三个储油室分别为第一储油室、第三储油室和设置在第一储油室和第三储油室之间的第二储油室，第一储油室和第三储油室之间通过槽板贯通，用于装置用量较大的燃油，第二储油室独立，用于装置用量较少的燃油。
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公开(公告)号：CN104742786B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510092637.2
申请日：2015-03-02
Applicant: 长治清华机械厂 , 中国运载火箭技术研究院
IPC: B60P3/22
Abstract: 本发明属于油料供给设备技术领域，具体涉及一种可同时供给多种油料的补给车，旨在提供一种可同时加注两种燃油和五种润滑油的油料补给车；具体技术方案为：油料补给车，汽车底盘的一端设置有工作舱，工作舱的下部设置有气路系统，工作舱的尾部连有倒车监视系统，底盘的上部安装有罐体，罐体上大梁的两侧安装有两套管路系统和两套加注系统，加注系统用于加注燃油，两套加注系统均与工作舱相连通，罐体通过隔板分为三个储油室，三个储油室分别为第一储油室、第三储油室和设置在第一储油室和第三储油室之间的第二储油室，第一储油室和第三储油室之间通过槽板贯通，用于装置用量较大的燃油，第二储油室独立，用于装置用量较少的燃油。
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公开(公告)号：CN106081414A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610526553.X
申请日：2016-07-06
Applicant: 长治清华机械厂 , 中国运载火箭技术研究院
CPC classification number: B65F1/125 , B65F1/14 , B65F1/1615 , B65F1/1623
Abstract: 自开底盖式垃圾收集箱，属于垃圾收集箱技术领域，所要解决的技术问题是提供一种清洁、环保、安全、具有自动开合底盖功能的垃圾收集箱，所采用的技术方案：自开底盖式垃圾收集箱，包括底盖开合运动机构、箱体、底盖，所述箱体顶部设有垃圾投放口，两侧设有用于支撑箱体的楔形支撑块、底部开口，所述底盖设在箱体底部并且底盖通过扭力弹簧合页与箱体连接，所述扭力弹簧合页的扭力力矩不小于底盖自重的扭力力矩，所述底盖开合运动机构为两套并且分别设置在箱体两侧中部，本发明应用于垃圾收集。
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公开(公告)号：CN114118361A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111271943.4
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
Abstract: 一种基于深度学习参数锚定的态势评估方法，属于航天测控技术领域。本发明包括如下步骤：构建卷积神经网络模型；所述卷积神经网络模型的输入为二维矩阵；制作训练数据集，使用数据集对神经网络进行训练；将训练好的卷积神经网络模型部署至运载火箭智能辅助自主态势评估决策系统，在运载火箭飞行时，运载火箭智能辅助自主态势评估决策系统实时敏感运载火箭各部段传感器采集参数，并输入到神经网络模型，获取卷积神经网络模型的输出，检测识别当前运载火箭参数的异常状态，并锚定其参数位置。解决了航天飞行态势评估检测问题，特别是针对目标系统运行过程中关键参数突发异常的问题。
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公开(公告)号：CN114118361B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202111271943.4
申请日：2021-10-29
Applicant: 北京宇航系统工程研究所
IPC: G06N3/0464 , G06N3/084 , G06F18/241 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 一种基于深度学习参数锚定的态势评估方法，属于航天测控技术领域。本发明包括如下步骤：构建卷积神经网络模型；所述卷积神经网络模型的输入为二维矩阵；制作训练数据集，使用数据集对神经网络进行训练；将训练好的卷积神经网络模型部署至运载火箭智能辅助自主态势评估决策系统，在运载火箭飞行时，运载火箭智能辅助自主态势评估决策系统实时敏感运载火箭各部段传感器采集参数，并输入到神经网络模型，获取卷积神经网络模型的输出，检测识别当前运载火箭参数的异常状态，并锚定其参数位置。解决了航天飞行态势评估检测问题，特别是针对目标系统运行过程中关键参数突发异常的问题。
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