科技成果转让公示

根据《长安大学促进科技成果转移转化管理办法》（长大科研﹝2023﹞307号）的规定，对科技成果转让、许可须进行公示，公示期15天，现对我校拟转让科技成果的有关事项公示如下：

一、拟成果转让基本情况

1.成果名称：一种钢结构桥梁制造信息的采集方法

专利号：CN2018112460381

成果类型：发明专利

成果完成人：惠记庄，雷景媛，丁凯，张富强，刘永健，程高，张金龙

成果简介：本发明公开了一种钢结构桥梁制造信息的采集方法，该方法首先采用QR二维码识别技术对钢结构桥梁节段/构件进行识别，在BIM技术框架下建立钢结构桥梁的编码体系；其次，将QR二维码与钢结构桥梁的构件/阶段相结合构造“智能实体”，对智能实体的空间位置、时间等要素进行定义；最后，构建以事件为驱动的钢结构桥梁信息模型，实现对空间位置、时间等要素的信息采集，进而实现对智能实体的状态流、空间流、工艺流等的监控与制造信息采集。

    2.成果名称：一种钢结构桥梁制造决策评价方法

    专利号：CN2018111513786

成果类型：发明专利

成果完成人：惠记庄，雷景媛，张富强，丁凯，刘永健，程高，张金龙

成果简介：本发明提供一种钢结构桥梁制造决策评价方法，通过对钢结构桥梁进行层次划分，建立相应的制造任务模型，根据制造任务模型建立对应的制造企业模型。基于制造任务和制造企业模型构造本体模型，通过本体推理得出备选企业方案。根据得出的备选企业方案构建多属性评价体系，设计三角模糊数—TOPSIS方法确定权重并实现对制造方案的排序，得出最优决策。本发明钢结构桥梁制造决策评价方法，将制造任务信息模型与制造企业信息模型相匹配并建立本体模型，针对本体模型建立多属性决策评价体系，采用三角模糊数确定属性的权重，结合构造三角模糊数—TOPSIS方法对方案进行排序并得到最优决策，实现钢结构桥梁的自适应、自治生产，提高桥梁制造过程的智能化、自治化程度。

3.成果名称：基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法

专利号：CN2020116076330

成果类型：发明专利

成果完成人：惠记庄，田园，张富强，丁凯，高士豪，王帅

成果简介：本发明公开了一种基于正余弦算法优化卷积神经网络的机床轴承状态识别方法，本发明首先构建卷积神经网络模型，再使用正余弦算法优化卷积神经网络模型参数，最后对优化后的卷积神经网络模型对轴承的状态进行分类识别，本发明通过正余弦算法对卷积神经网络进行优化，解决了卷积神经网络模型训练时易陷入局部最优，且卷积神经网络模型参数大多靠经验人工选择的问题。本发明通过正余弦算法优化后的卷积神经网络，提高了轴承状态识别的准确率，降低了误差值，提高了工作效率。

二、受让方：四川企知通企业管理有限公司（无关联交易）

三、转让金额：15000元（壹万伍仟元整）

四、公示时间：2026年3月13日—2026年3月27日

公示期间，如对上述交易价格或发明人等其他方面有异议，请以书面形式向学校反映。

联系人：崔老师

联系电话：61105256

联系邮箱：kfzx@chd.edu.cn

科学技术研究 

2026年3月13日