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公开(公告)号：CN104268354A
公开(公告)日：2015-01-07
申请号：CN201410532722.1
申请日：2014-10-10
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于Pro/E的绞吸式挖泥船绞刀的参数化设计方法，利用Pro/ENGINEER4.0三维建模软件为支撑软件，以面向对象的VS2005编程语言为开发工具，选择Pro/ENGINEER自带的应用程序接口Pro/TOOLKIT，采用三维参数化模型样板与程序控制相结合的方式，开发出基于Pro/ENGINEER的应用程序系统，以实现参数化设计。设计时设计者输入产量、效率或横移速度等参数即可得到相应的三维绞刀。这种参数化设计方法与传统设计方法相比，能够减少重复劳动，提高设计效率，更便于绞刀的应力分析和优化设计，符合现代产品设计需求。
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公开(公告)号：CN103761352B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201310492616.0
申请日：2013-10-18
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于Pro/E的绞吸式挖泥船绞刀切削土壤的仿真优化方法，绞吸式挖泥船是疏浚工程中使用较为广泛的一种挖泥船，由于产量是挖泥船性能优劣的重要指标，故而具有挖泥作用的绞刀头是影响产量的重要因素。本发明利用三维建模软件Pro/E绘制绞刀的三维模型，通过MTLAB软件建立绞刀的受力模型，并对绞刀刀刃和刀齿进行分析，得到每个刀齿的受力，并在给定切削功率的情况下，调整绞刀模型参数，使旋转切削力最大，进而优化绞刀模型，使之更加科学，低功率产生更大的切削力，从而实现低能耗，高效率的目的。
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公开(公告)号：CN103761352A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201310492616.0
申请日：2013-10-18
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于Pro/E的绞吸式挖泥船绞刀切削土壤的仿真优化方法，绞吸式挖泥船是疏浚工程中使用较为广泛的一种挖泥船，由于产量是挖泥船性能优劣的重要指标，故而具有挖泥作用的绞刀头是影响产量的重要因素。本发明利用三维建模软件Pro/E绘制绞刀的三维模型，通过MTLAB软件建立绞刀的受力模型，并对绞刀刀刃和刀齿进行分析，得到每个刀齿的受力，并在给定切削功率的情况下，调整绞刀模型参数，使旋转切削力最大，进而优化绞刀模型，使之更加科学，低功率产生更大的切削力，从而实现低能耗，高效率的目的。
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公开(公告)号：CN103226659A
公开(公告)日：2013-07-31
申请号：CN201310135858.4
申请日：2013-04-18
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于故障树分析法的绞吸式挖泥船故障分析方法，故障树分析是采用逻辑运算，进行危险分析的方法，本发明通过分析确定挖泥船故障的顶事件，中间事件和底事件，建立故障树，并分析确定事件之间的逻辑关系，对故障树进行定性分析和定量分析，根据最小割集，得到故障树的结构函数，最后通过底事件发生的概率，计算出顶事件即挖泥船发生故障的概率。本发明为测定挖泥船安全性提供了一种新的方法，可以为日后他人研究挖泥船提供参考。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN103995467B
公开(公告)日：2016-08-24
申请号：CN201410224607.8
申请日：2014-05-26
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于偏最小二乘法的疏浚作业能耗影响因素主成分提取方法，采取一种先进的多元回归分析方法，主要用来解决多元回归分析中变量多重相关性及自变量多于样本变量等实际问题。设法将多个变量中综合为少数几个代表性变量，既能够代表原始变量的绝大多数信息，又互不相关，其提取的主成分既能教好的解释因变量，又能很好的解释自变量，并且在新的综合变量基础上，可以进一步的统计分析，为后来的能耗与产量的平衡优化研究打下理论基础，达到高效率、高产量、低能耗的目的，对挖泥船进行能耗与产量优化具有重要意义。
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公开(公告)号：CN103995467A
公开(公告)日：2014-08-20
申请号：CN201410224607.8
申请日：2014-05-26
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种基于偏最小二乘法的疏浚作业能耗影响因素主成分提取方法，采取一种先进的多元回归分析方法，主要用来解决多元回归分析中变量多重相关性及自变量多于样本变量等实际问题。设法将多个变量中综合为少数几个代表性变量，既能够代表原始变量的绝大多数信息，又互不相关，其提取的主成分既能教好的解释因变量，又能很好的解释自变量，并且在新的综合变量基础上，可以进一步的统计分析，为后来的能耗与产量的平衡优化研究打下理论基础，达到高效率、高产量、低能耗的目的，对挖泥船进行能耗与产量优化具有重要意义。
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公开(公告)号：CN104123451A
公开(公告)日：2014-10-29
申请号：CN201410340375.2
申请日：2014-07-16
Applicant: 河海大学常州校区
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明公开了一种基于偏最小二乘回归的疏浚作业产量预测模型建立方法，采取一种先进的多元回归分析方法，通过将自变量和因变量的高维数据空间投影到相应的低维特征空间，分别得到自变量与因变量的相互正交的特征向量，再建立自变量和因变量的特征向量间的线性回归关系。它在选取特征向量时强调自变量对因变量的解释和预测作用，去除了对回归无益的噪声的影响，使模型包含最小的变量数，因而其模型具有较好的鲁棒性和预测的稳定性。可为疏浚作业产量的优化研究打下理论基础，达到高效率、高产量、低能耗的目的，对挖泥船进行产量预测具有重要意义。
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