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公开(公告)号：CN119260764A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411614115.X
申请日：2024-11-13
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 一种自适应颤振控制机器人叶轮铣削加工装置，属于机器人加工铣削技术领域。是由铣削机械臂、末端执行器组件、辅助机构组件、加紧盘装置组成的。自适应颤振控制机器人进行叶轮铣削时，机器人末端执行器组件设有音圈电机、液压阻尼器、涡流阻尼器，能够有效抑制加工过程中铣刀的振动和变形，同时支撑头还设有辅助机构组件，确保对工件铣削过程中起到辅助支撑作用。在铣削过程中，通过加紧盘装置中的传感器获取振动信号，对信号进行变分模态分解、颤振敏感特征提取和支持向量机的铣削颤振检测，具有较高的分类性能和快速的检测速度。
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公开(公告)号：CN116774218A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202311040441.X
申请日：2023-08-18
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种巡逻式校射雷达及其使用方法，所述校射雷达包括车体结构部分和安装在车体结构部分上的校射雷达部分、机械臂部分；所述车体结构部分包括车体、麦克纳姆轮、驱动导航模块和雷达探测模块；所述雷达探测模块安装于车体侧面；驱动导航模块安装于车体内；校射雷达部分包括雷达探测接收器、反射极板、回转座；雷达探测接收器和反射极板安装在回转座上；机械臂部分包括六自由度机械臂和底座；六自由度机械臂通过底座固定于车体内，其末端安装末端执行器。本发明具备弹道数据采集、火炮校射的基本功能，可实现野外一定范围内的自动巡航选址，物品抓取识别，避免了在雷达工作场地由于环境地形等因素出现危险。
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公开(公告)号：CN116911004A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310824507.8
申请日：2023-07-06
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明涉及火炮弹道技术领域，具体涉及一种基于神经网络的弹道落点修正方法，所述方法首先通过建立质点外弹道数学模型，使用Matlab解算外弹道落点坐标，然后与实验数据做差，得到落点误差，将炮弹初始参数和求得的误差数据导入Matlab中进行神经网络训练，得到训练好的神经网络模型，即可通过该模型得到的误差修正Matlab解算得到的落点坐标。本发明利用神经网络对非线性函数的无限逼近的特性，实现了弹道落点的修正，极大消除了自行火炮在不同的弹道条件、气象条件和地理条件等多种因素的影响下由于数学模型的局限性而产生的误差，提高了解算弹道的落点精度，增加了仿真的可靠性。
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公开(公告)号：CN116343554B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310601532.X
申请日：2023-05-26
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G09B9/54
Abstract: 本发明属于雷达仿真技术领域，具体涉及一种基于机器学习的智能化信息处理校射雷达仿真方法，包括：通过弹道生成模块模拟炮弹发射时在各种力的作用下的发射过程；通过外部环境模拟模块在虚拟环境下模拟出真实情况下的复杂外部环境；通过智能化信息处理模块对信息进行整合处理，完成炮弹轨迹的生成，外部环境数据对炮弹运行轨迹的修正，仿真雷达对已生成的炮弹轨迹进行预测。本发明能够依靠一种机器学习算法模拟生成各种环境下的实际环境，避免了实际操作中所需要耗费的大量成本，在方法经过足够的学习后能够依靠一台主机获得预期的实验数据，还能够在不同的外部环境下的工作情况，通过仿真的方式来对雷达进行设计。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116343554A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310601532.X
申请日：2023-05-26
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G09B9/54
Abstract: 本发明属于雷达仿真技术领域，具体涉及一种基于机器学习的智能化信息处理校射雷达仿真方法，包括：通过弹道生成模块模拟炮弹发射时在各种力的作用下的发射过程；通过外部环境模拟模块在虚拟环境下模拟出真实情况下的复杂外部环境；通过智能化信息处理模块对信息进行整合处理，完成炮弹轨迹的生成，外部环境数据对炮弹运行轨迹的修正，仿真雷达对已生成的炮弹轨迹进行预测。本发明能够依靠一种机器学习算法模拟生成各种环境下的实际环境，避免了实际操作中所需要耗费的大量成本，在方法经过足够的学习后能够依靠一台主机获得预期的实验数据，还能够在不同的外部环境下的工作情况，通过仿真的方式来对雷达进行设计。
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公开(公告)号：CN119065320A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411281973.7
申请日：2024-09-13
Applicant: 山东建筑大学
IPC: G05B19/4097
Abstract: 一种面向微薄壁结构微铣削加工尺寸精度控制的参数优化方法，属于切削加工领域。该方法通过对微铣削加工过程中的输入变量（轴向切深、径向切深、刀具转速和每齿进给量）与输出变量（微铣削力、残余应力、顶面变形和侧面变形）之间的关系进行试验和数据处理，利用响应曲面法建立多目标优化模型，并通过改进的NSGA‑II算法解出该模型，最终采用熵权法对帕累托解集进行决策并选出最优解，并用有限元模型对该最优解进行辅助优化验证。本发明可以解决微薄壁结构加工过程中存在的尺寸精度控制难题，从而提高加工质量，减少零件报废率，并提高生产效率。
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公开(公告)号：CN118219054A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410384954.0
申请日：2024-04-01
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明为一种基于数字孪生的薄壁件铣削颤振预测方法，属于机械加工领域。本发明技术方案包括构建虚拟模型，将实际加工系统与虚拟模型建立对应关系，先利用冲击锤试验获取模态参数，确定主轴‑刀具和工件系统的动态特性，建立SLD稳定性图用于切削参数的选择；然后用CWT和WSST结合VMD方法对振动信号进行处理，将一维信号转换为二维信号时频图，利用生成的二维信号时频图数据集对迁移学习模型进行训练；最后利用迁移学习模型对二维信号时频图数据集进行测试。本发明的优点在于，通过迁移学习模型，获得每种数据集下的切削状态并判断是否产生颤振，从而提高生产效率，利用VMD信号处理方法，克服了高频信号缺失的问题，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN118180459A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410372586.8
申请日：2024-03-29
Applicant: 山东建筑大学
IPC: B23C3/00 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/17 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F111/18
Abstract: 本发明属于薄壁件加工技术领域，具体涉及一种基于数字孪生的薄壁件变形预测方法。包括如下几个步骤：获取薄壁件加工数据，利用传感器获铣削力以及铣削振动，通过激光位移传感器获得工件变形量；在获取数据的基础上，建立铣削动力学模型以及数字孪生铣削机床虚拟模型，对薄壁件加工过程进行实时映射；通过算法优化后的学习模型进行变形预测，提高预测的效率及其精度，实现对薄壁件加工变形预测。本发明的一种基于数字孪生的薄壁件变形预测方法，实现薄壁件加工变形预测，提高薄壁件的加工精度以及降低成本。
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公开(公告)号：CN116774218B
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311040441.X
申请日：2023-08-18
Applicant: 山东建筑大学
Abstract: 本发明属于雷达技术领域，具体涉及一种巡逻式校射雷达及其使用方法，所述校射雷达包括车体结构部分和安装在车体结构部分上的校射雷达部分、机械臂部分；所述车体结构部分包括车体、麦克纳姆轮、驱动导航模块和雷达探测模块；所述雷达探测模块安装于车体侧面；驱动导航模块安装于车体内；校射雷达部分包括雷达探测接收器、反射极板、回转座；雷达探测接收器和反射极板安装在回转座上；机械臂部分包括六自由度机械臂和底座；六自由度机械臂通过底座固定于车体内，其末端安装末端执行器。本发明具备弹道数据采集、火炮校射的基本功能，可实现野外一定范围内的自动巡航选址，物品抓取识别，避免了在雷达工作场地由于环境地形等因素出现危险。
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