公开(公告)号：CN118894205A

公开(公告)日：2024-11-05

申请号：CN202410934419.8

申请日：2024-07-12

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 庞福振 ,  谢雨心 ,  徐义刚 ,  王燕舞 ,  樊纪康 ,  李海超 ,  王铮 ,  李晨昊 ,  王寅兵 ,  龙润洲

IPC: B63B71/00 ,  G01M7/08 ,  G01M7/02

Abstract: 本发明属于冲击振动噪声实验领域，涉及一种破冰船典型结构冲击振动噪声实验方法。S1：以破冰船破冰作业时与冰直接接触的板架结构为研究对象，考虑动力学相似完成缩比板架模型设计、加工、安装以及实验装置的连接与调试；S2：进行模态测试；S3：在模型表面不同位置加载激励载荷，在不同实验工况下冲击振动响应；S4：在模型表面不同位置通过激振器施加实船破冰激励载荷，在不同实验工况下的冲击噪声响应；S5：基于调整的激励点位置，重复S4和S5，直至完成全部测试；S6：对采集到的所有数据进行处理，得到破冰船典型结构冲击振动噪声实验结果。本发明可以保证破冰船典型结构缩比模型在实验中表现出与实际破冰船相似的振动特性，能够全面捕捉破冰船典型结构缩比模型的振动和噪声数据，为后续的数据处理和分析提供充足的信息。

公开(公告)号：CN118067341A

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202410132819.7

申请日：2024-01-31

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李海超 ,  杭天一 ,  庞福振 ,  高聪 ,  王铮 ,  唐宇航 ,  张明 ,  汤旸 ,  徐佳伟 ,  张艳涛

IPC: G01M7/02 ,  G01H3/00 ,  G01H17/00

Abstract: 本发明提供了一种水下航行器振动声辐射试验装置及测试方法，涉及水下航行器振动噪声测试领域。解决了现有技术中难以开展密闭水下航行器不同潜深状态振动声辐射同步测试难题。本发明提供以下方案，所述试验装置包括：待测的水下航行器、信号采集系统和激励装置；待测的水下航行器内部的光调制解器通过光纤传输至岸上的光调制解器，最后传输至岸基计算机；水听器，用于采集水下航行器的声辐射数据发送给采集控制终端，采集控制终端将所述声辐射数据发送至岸基计算机；激振器固定在固定支架上，用于产生任意激励信号，完成不同设备激励载荷的模拟。本发明可用于水下航行器等水下结构不同潜深环境振动声辐射测试领域。

公开(公告)号：CN119935463A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202411832116.1

申请日：2024-12-12

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李海超 ,  张开世 ,  庞福振 ,  王寅兵 ,  樊纪康 ,  王铮 ,  李晨昊 ,  高聪 ,  邹宇城 ,  李佳航

IPC: G01M7/02 ,  G01H3/00 ,  G01H17/00 ,  G01M10/00

Abstract: 本发明提出了一种冰致振动及水下噪声试验装置及测试方法，属于破冰船减振降噪领域，解决现有方法不能保证统计能量分析载荷输入与冰载荷模拟结果的一致性的问题。它包括激振器设置于船体缩比模型上，用于模拟破冰冲击载荷激励力；加速度传感器分布布置于船体缩比模型上，用于测量船体缩比模型振动响应；水听器布设于船体缩比模型外侧水体中；拟态板铺设于船体缩比模型外侧的水体表面，用于模拟冰层并反射噪声；数据处理单元用于收集处理加速度传感器和水听器的数据，所述数据在计算机中与仿真数据对比处理。它用于验证破冰船冰致冲击载荷简化方法的有效性和验证多点能量平均加载方式的有效性。

公开(公告)号：CN109767435B

公开(公告)日：2022-04-19

申请号：CN201910012929.9

申请日：2019-01-07

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李金 ,  边晨源 ,  梁洪 ,  鲍佩华 ,  何兵 ,  兰海青 ,  王铮 ,  李延召 ,  罗昊燃 ,  高岳

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种基于持续同调技术的阿尔兹海默症脑网络特征提取方法，属于脑网络分析技术领域；本发明通过数据预处理、脑网络划分、脑网络构建、持续同调构建脑网络过滤流、持续区间数据统计学分析与阿尔兹海默症脑网络特征提取实现对病人脑网络特征提取；本发明通过构建阈值可变的多尺度脑网络，避免了图论法中的阈值选取问题；其中网络复形流的持续特征发现机制，也可有效的减少计算负担，是一种行之有效的脑网络分析技术。将持续同调理论应用于阿尔兹海默症病人的脑分析领域，研究脑机制，发现疾病的脑网络连接特征，是一种创新性的研究思路，对于阿尔兹海默症的早期诊断、药物研制、诊疗方案制定具有重要意义。

公开(公告)号：CN109767435A

公开(公告)日：2019-05-17

申请号：CN201910012929.9

申请日：2019-01-07

Applicant: 哈尔滨工程大学

Inventor： 李金 ,  边晨源 ,  梁洪 ,  鲍佩华 ,  何兵 ,  兰海青 ,  王铮 ,  李延召 ,  罗浩然 ,  高岳

IPC: G06T7/00 ,  G06T7/10

Abstract: 本发明公开了一种基于持续同调技术的阿尔兹海默症脑网络特征提取方法，属于脑网络分析技术领域；本发明通过数据预处理、脑网络划分、脑网络构建、持续同调构建脑网络过滤流、持续区间数据统计学分析与阿尔兹海默症脑网络特征提取实现对病人脑网络特征提取；本发明通过构建阈值可变的多尺度脑网络，避免了图论法中的阈值选取问题；其中网络复形流的持续特征发现机制，也可有效的减少计算负担，是一种行之有效的脑网络分析技术。将持续同调理论应用于阿尔兹海默症病人的脑分析领域，研究脑机制，发现疾病的脑网络连接特征，是一种创新性的研究思路，对于阿尔兹海默症的早期诊断、药物研制、诊疗方案制定具有重要意义。