-
公开(公告)号：CN112216356B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202011140018.3
申请日：2020-10-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种基于机器学习的高熵合金硬度预测方法，属于金属材料硬度预测技术领域，用以解决传统方法预测搜索性能优异的高熵合金耗时耗力且不准确的问题。该方法包括，获取用来预测高熵合金硬度的特征数据训练集；对特征数据进行筛选，获取最优特征组合；通过十重交叉验证方法选择机器学习模型；采用选择的机器学习模型并输入最优特征组合进行模型训练；根据训练好的模型对未知的高熵合金硬度进行预测，挑选出预测硬度高且预测可信性好的高熵合金。本发明中的特征筛选方法与现有的穷举法需要排列所有特征的组合去寻找最优特征相比，在基于机器学习算法进行高熵合金硬度预测时，不仅对高熵合金性能预测较为准确，而且更为节省计算资源与时间。
-
公开(公告)号：CN118427894A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410602133.X
申请日：2024-05-15
Applicant: 国网黑龙江省电力有限公司电力科学研究院 , 国家电网有限公司 , 哈尔滨理工大学
Abstract: 本申请公开了一种利用密码硬件实现RSA隐私求交的装置，属于隐私计算技术领域，解决了现有技术中依靠软件实现的基于RSA的隐私求交方法处理速度低、安全性低，使用专门硬件单一实现RSA算法方法灵活性低、升级更新困难的问题。本申请提供的一种利用密码硬件实现RSA隐私求交的装置能够在不泄露参与隐私求交的双方数据的前提下，得到双方用户的交集，且该装置计算速度高、安全性高，无需通过专用密码硬件实现，易于更换和升级，可以应用于隐私求交。
-
公开(公告)号：CN115154193A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210860640.4
申请日：2022-07-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: A61H1/02
Abstract: 本发明涉及一种柔性气动驱动的串并联腕肘部外骨骼康复机器人，解决了肘腕部外骨骼笨重、不符合人体工程学以及缺乏柔顺性的问题，所述串并联腕肘部外骨骼康复机器人包括桌子支架、剪叉升降、肘部关节运动模块和腕部关节运动模块，所述肘部关节运动模块包括肘部大臂基座、肘部支撑板、环形固定带、电动推杆和环形支座，所述腕部关节运动模块环形支座、气动肌肉、手部调整基座和手握杆，本发明可实现肘部的屈伸以及腕关节的背屈/掌屈、桡屈/尺屈两个运动自由度的康复形式，安全性高，仿生性高，适用范围广，一定程度上提高腕关节康复机器人的柔顺性。
-
公开(公告)号：CN109992014B
公开(公告)日：2022-03-22
申请号：CN201910331172.X
申请日：2019-04-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种斜坡路面下爬行机器人的视觉导航云台装置及控制属于爬行机器人领域；解决了现有技术中视觉导航云台装置获取导航图像不全和控制精度差的问题；所述视觉导航云台装置包括：视觉传感器、云台小臂、云台中臂、云台大臂、云台底座和控制系统；所述云台装置增加了横滚角方向的转动，提高了云台装置获取导航图像时的转向灵活性；所述控制系统针对爬行机器人在斜坡路面导航时受地面冲击的影响，云台装置会有一定程度的抖动，采用一种基于转速偏差变化率优化的模糊算法，通过对步进电机转速偏差变化率的取值进行优化，降低了云台装置的抖动情况，能够准确稳定地完成航向角、横滚角和俯仰角方向的转动，使获取的导航图像更完整，控制精度更高。
-
公开(公告)号：CN112906535B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202110170064.6
申请日：2021-02-09
Applicant: 哈尔滨理工大学 , 哈尔滨鹏路智能科技有限公司
IPC: G06V40/20 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的适用于多尺度多目标的摔倒检测方法，主要解决现有摔倒检测算法对小目标检测准确率低及无法实现多目标检测的问题。其方案是：(1)对公开的摔倒检测数据集进行补充，制作摔倒检测融合数据集；(2)对YOLOv4网络进行改造，搭建针对人体特性的YOLOv4摔倒检测网络；(3)使用K‑means算法针对摔倒检测融合数据集更新anchors值；(4)采用Label Smoothing对网络标签进行改造；(5)对改造后YOLOv4网络进行训练和测试。本发明提高了小目标的摔倒检测精度，实现了多目标的摔倒检测，可应用于易发生摔倒的场所，提高对于摔倒人群的救助效率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109015702B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201811145076.8
申请日：2018-09-29
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及具有温度监测功能的科技馆轮式迎宾机器人，本发明为了解决现如今市面上迎宾机器人所需活动空间较大、功能单一、人们对其新鲜感降低的问题，所述机器人包括头部、身躯、全向移动底盘和控制系统，所述头部包含外壳、LCD屏、播音装置、数字温度计模块、挑眉机构，所述身躯包括手臂、超声波模块和主支撑，所述全向移动底盘包括辅支撑和移动装置，所述控制系统以主控芯片STM32F103C8T为主，与所述LCD屏、播音装置、数字温度计模块、挑眉机构、超声波模块、手臂和全向移动底盘的控制连接，本发明提供了一种可灵活移动、外形结构趣味性强、且有温度监测和温度播报功能的机器人，本发明应用于温度监测和迎宾领域。
-
公开(公告)号：CN108839031B
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN201810648482.X
申请日：2018-06-22
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明涉及一种机器人脊柱结构，具体涉及一种适于丘陵地带的四足机器人柔顺脊柱结构。本发明为解决现有四足机器人在丘陵地带下脊柱结构过于刚性，且对位姿的调整不灵活的问题。本发明所述机器人脊柱结构包括液压缸驱动装置、脊柱弯曲装置、弹簧缓冲装置、底座以及控制器。本发明脊柱结构与后底座的连接均采用球副连接，脊柱弯曲装置采用十字叉结构以及与前底座采用弹簧连接，液压缸驱动装置在控制器的控制下以及脊柱弯曲装置的辅助下，可以实现不同方向不同程度的伸长与收缩，进而实现对四足机器人转向、俯仰及扭转动作的灵活调整以及在转向状态下实现被动扭转，脊柱结构采用并联结构及弹簧缓冲装置，提升了四足机器人在丘陵环境下的适应性。
-
公开(公告)号：CN110014451B
公开(公告)日：2021-12-21
申请号：CN201910331173.4
申请日：2019-04-24
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 一种适于斜坡路面的爬行机器人髋部装置及控制属于机器人技术领域；解决了现有技术中爬行机器人髋部缺乏高效的减震机构以及在斜坡路面对机身位姿调整效率低的问题；包括机身、支撑机构、调整关节以及控制系统；所述支撑机构包括支撑架、悬架、中心转轴、紧固装置；所述调整关节包括左调整关节和右调整关节；所述调整关节采用减震机构，在不影响行走效率的情况下能有效地缓冲地面对机体的冲击；所述控制系统针对机身位姿调整效率不高的问题，采用基于增速率的RBF整定PID控制，将增速率参数引入RBF整定PID中，并对PID参数限幅，既能保证机身位姿的调整精度又能提高调整效率，缩短了爬行机器人通过斜坡路面的时间，减少了步进电机的能量损耗。
-
公开(公告)号：CN112911458A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110430962.0
申请日：2021-04-21
Applicant: 哈尔滨鹏路智能科技有限公司 , 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种可头动控制的无线耳机，属于智能音频设备技术领域。一种可头动控制的无线耳机包括：壳体、数据处理模块、无线通信模块、入耳检测模块、声音驱动模块、电源模块、充电仓、麦克风模块、头动检测模块，入耳检测模块、无线通信模块、头动检测模块和电源模块分别与数据处理模块连接，声音驱动模块、麦克风模块、电源模块与无线通信模块连接。本发明可通过采集使用者头部动作的加速度和角速度信息，并进行分析处理后输出相应控制指令，实现控制无线耳机的功能，本发明能够释放用户双手，解决现有无线耳机在用户双手被占用的情况下无法完成操作的问题。
-
公开(公告)号：CN110410781B
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN201910725938.2
申请日：2019-08-07
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明提供了一种磁性纳米级载氧体化学链反应器及其使用方法，属于化学链反应器技术领域。本发明采用静电分离技术可将气体与纳米级载氧体分离，而对于燃料提升管反应器输出的产物静电分离后，固体从燃料侧静电分离器的排料口排出至暂存器，然后进入分离管路，在磁性分离部件的磁力作用下，磁性纳米级载氧体和被还原的磁性纳米级载氧体被吸引，从而在降落过程中发生偏移落入斜管中，返回至空气提升管反应器，而灰分和未反应的煤粉则垂直落入直管，返回燃料提升管反应器，然后从排灰口排出，这样通过两级分离，将磁性纳米级载氧体分离出来，实现了纳米级载氧体的化学链燃烧。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
190
records
(took 0.033 seconds)
