-
公开(公告)号：CN118088618A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410444169.X
申请日：2024-04-15
申请人： 太原科技大学 , 山西潞安矿业(集团)有限责任公司古城煤矿
IPC分类号： F16F15/02 , F16F15/023 , F16F15/027 , F16F15/03 , F16F15/04 , F16F9/06 , F16F9/34 , B60G13/06 , B60G13/08 , B60G13/10 , B60G17/048 , B60G17/052
摘要： 本发明涉及车辆技术领域，具体为一种车用负载可变的磁电耦合准零刚度隔振器，解决现有准零刚度隔振系统或结构尺寸过大不能适用于汽车悬架系统，或存在负刚度较小以及能量效率低的技术问题，其包括静平衡位置作动机构、附加气室机构、空气弹簧机构和支撑轴。本发明采用的磁电耦合负刚度机构结构简单，体积小，负刚度大，耗电量低，负刚度能在一定范围内调节，可配合空气弹簧机构正刚度变化，使整个隔振系统在一定的负载范围内达到最佳的低频隔振特性；附加气室机构和空气弹簧机构配合使用，达到两级可调，产生两种刚度曲线，且通过改变电磁阀的开度大小能改变空气弹簧机构的频率特性。
-
公开(公告)号：CN110426959B
公开(公告)日：2022-08-26
申请号：CN201910736158.8
申请日：2019-08-09
申请人： 太原科技大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种履带机器人路径跟踪控制系统及控制方法，本方法通过传感器定位，通过模型预测与偏差计算模块计算履带机器人的偏差。考虑到履带机器人模型存在非线性、强耦合性质难以建立准确的预测模型，本发明通过极限学习机对履带机器人的模型进行实时在线辨识建立履带机器人的“环境‑机器人”耦合运动模型（即通过极限学习机建立履带机器人的预测模型。）同时考虑履带机器人的角度偏差影响因素角度，使用BP神经网络对履带机器人的横向偏差，航向偏差，横向偏差的变化率，航向偏差的变化率，以及线速度解耦生成机器人的角度偏差，并且BP神经网络控制器还集成了PID参数整定的功能，大大提高了履带机器人的控制精度。
-
公开(公告)号：CN110665318A
公开(公告)日：2020-01-10
申请号：CN201910902722.9
申请日：2019-09-24
申请人： 太原科技大学
IPC分类号： B01D47/06
摘要： 本发明属于雾化除尘装置技术领域，具体涉及一种清扫车雾化降尘装置，包括底座、中空外壳和雾化杆，所述雾化杆上设有雾化喷头，雾化杆或雾化喷头联通有进水管，雾化杆设置在中空外壳内，雾化杆与中空外壳转动联接，雾化杆联接有舵机，通过舵机驱动雾化杆转动；中空外壳的一侧设有开口，雾化喷头通过该开口向外喷雾；所述中空外壳通过外壳固定旋钮与底座固定联接，外壳固定旋钮的一端穿过底座与中空外壳螺纹联接。控制舵机来调整上下雾化的区域，从上而下，更好地对空气中的灰尘、雾霾进行沉降，且舵机在空气质量较差时，会加快摆动速度以及偏角。中空外壳通过外壳固定旋钮与底座固定联接，通过外壳固定旋钮可以调节中空外壳的角度。
-
公开(公告)号：CN108999228A
公开(公告)日：2018-12-14
申请号：CN201810896103.9
申请日：2018-08-08
申请人： 太原科技大学
摘要： 本发明涉及挖掘机智能控制系统领域，更具体而言，涉及一种双层结构的挖掘机控制系统，包括行程传感器、液压传感器、传感器数据采集单元、底层轨迹规划系统和上层行为迁移系统，将底层控制系统与上层控制系统相结合，配合上相关的传感器，实现了具有双层结构的智能挖掘机，该控制系统响应快，鲁棒性好，智能化较高，能够很好的用于复杂的工况条件下。当挖掘机在进行一些简单的、动作循环单一的挖掘任务中，如挖沟、装载等挖掘任务，挖掘机控制系统在没有人工干预或较少人工干预的情况下，稳定可靠地自动完成挖掘任务，在一定程度上可以减轻挖掘机操作人员的工作强度。
-
公开(公告)号：CN111833885B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202010649101.7
申请日：2020-07-08
申请人： 太原科技大学
IPC分类号： G10L17/02 , G10L17/04 , G10L17/08 , G10L25/24 , G10L25/30 , G10L25/33 , G10L25/51 , G10L25/78 , G06N3/0464 , G06N3/043 , G06N3/08
摘要： 本发明属于音源识别技术领域，具体涉及一种基于卷积模糊神经网络的音源识别方法，包括下列步骤：对原始音源数据的预处理；得到MFCC特征参数；形成特征映射输入到卷积层；进行降维处理；将池化层输出的二维数据变换为一个行特征向量，然后输入到模糊化层，计算各语言变量的隶属度函数值；进行归一化计算；将模糊量变换为精确值输出；对输出的精确值进行训练学习；利用交叉熵损失函数对输出结果进行判断。本发明在卷积神经网络与模糊神经网络相结合的基础之上，对音源进行辨识；本发明综合了卷积神经网络与模糊神经网络的优点，使得本发明有更好的识别效果。本发明用于对音源的识别。
-
公开(公告)号：CN112896212A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110067862.6
申请日：2021-01-19
申请人： 太原科技大学
IPC分类号： B61D47/00
摘要： 本发明涉及铁路物流装卸技术领域，更具体而言，涉及一种双层宽轨汽车运输车辅助装载车，包括底盘、前竖梁、后竖梁、中部加强板、前伸缩板和后伸缩板，所述前竖梁和后竖梁分别设置在底盘的前、后两端，前竖梁和后竖梁的顶端分别与中部加强板连接，所述前伸缩板和后伸缩板分别滑动设置在中部加强板的前后两端，所述底盘下端设置有行走装置。前伸缩板的左右两侧均配备有电动缸，能够对纵向的支撑长度进行调整，不需要人力爬高进行调整，本发明无需搭建临时车桥即可对二层汽车进行装卸，劳动强度低、工作效率高。
-
公开(公告)号：CN111833885A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010649101.7
申请日：2020-07-08
申请人： 太原科技大学
IPC分类号： G10L17/02 , G10L17/04 , G10L17/08 , G10L25/24 , G10L25/30 , G10L25/33 , G10L25/51 , G10L25/78 , G06N3/08 , G06N3/04
摘要： 本发明属于音源识别技术领域，具体涉及一种基于卷积模糊神经网络的音源识别方法，包括下列步骤：对原始音源数据的预处理；得到MFCC特征参数；形成特征映射输入到卷积层；进行降维处理；将池化层输出的二维数据变换为一个行特征向量，然后输入到模糊化层，计算各语言变量的隶属度函数值；进行归一化计算；将模糊量变换为精确值输出；对输出的精确值进行训练学习；利用交叉熵损失函数对输出结果进行判断。本发明在卷积神经网络与模糊神经网络相结合的基础之上，对音源进行辨识；本发明综合了卷积神经网络与模糊神经网络的优点，使得本发明有更好的识别效果。本发明用于对音源的识别。
-
公开(公告)号：CN101545035A
公开(公告)日：2009-09-30
申请号：CN200810080250.5
申请日：2008-12-25
申请人： 太原科技大学
IPC分类号： C21D10/00
摘要： 本发明公开了一种高锰钢板锤和辊套的爆炸硬化处理方法，该方法所述的塑性板状炸药的特征是：主炸药为黑索金，含量为80％；粘结剂为环氧树脂，含量为18.2％；固化剂为乙二胺，含量为0.3％，增塑剂为邻苯二甲酸二丁酯，含量为1.5％。混合炸药配方顺序为：环氧树脂→乙二胺→邻苯二甲酸二丁酯→黑索金。塑性板状炸药的贴敷厚度为4mm.采用该方法可以不仅提高了高锰钢表面硬度和耐磨性，而且制作工艺简单，可以提高设备作业效率，节约大量钢材。
-
公开(公告)号：CN101915280A
公开(公告)日：2010-12-15
申请号：CN201010254042.X
申请日：2010-08-11
申请人： 太原科技大学
摘要： 无级可调阻尼力减振器，属于车辆减振技术领域，它包括上底座、下底座、上缸盖、下缸盖、活塞杆、活塞、工作缸、储油缸等，其特征是下底座的左边为短圆柱体，其中心部径向开有十字形通孔与左端面上的四个通孔相连通，下底座上的通孔内安装有电液比例阀及安全阀；上缸盖上开有弯形油道，有两个开口，一开口与工作腔连通，另一开口与油管连通；活塞与活塞杆连接处安装有金属翘形挡圈及橡胶圈。减振器的上底座与机车车体连接，下底座与转向架连接。当机车发生振动时，上底座带动活塞在工作缸内拉伸或压缩，压迫油液在系统内流动，产生阻尼作用。同时，电液比例阀根据电流强弱操控截留面积大小，控制阻尼力随车辆工况变化，起实时调控阻尼力作用。
-
公开(公告)号：CN110426959A
公开(公告)日：2019-11-08
申请号：CN201910736158.8
申请日：2019-08-09
申请人： 太原科技大学
IPC分类号： G05B13/04
摘要： 本发明公开了一种履带机器人路径跟踪控制系统及控制方法，本方法通过传感器定位，通过模型预测与偏差计算模块计算履带机器人的偏差。考虑到履带机器人模型存在非线性、强耦合性质难以建立准确的预测模型，本发明通过极限学习机对履带机器人的模型进行实时在线辨识建立履带机器人的“环境-机器人”耦合运动模型（即通过极限学习机建立履带机器人的预测模型。）同时考虑履带机器人的角度偏差影响因素角度，使用BP神经网络对履带机器人的横向偏差，航向偏差，横向偏差的变化率，航向偏差的变化率，以及线速度解耦生成机器人的角度偏差，并且BP神经网络控制器还集成了PID参数整定的功能，大大提高了履带机器人的控制精度。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
15 条记录 (耗时 0.032 秒)
