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公开(公告)号：CN109694971B
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN201910068972.7
申请日：2019-01-24
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种粉末冶金钛铝基复合材料及其制备方法，该复合材料包括以下重量百分比的元素粉末组分：Ti粉30.0~40.0％、TiO2粉2.0~8.0％、Nb2O5粉1.0~5.0％，余量为Al粉。本发明以元素粉末为原料，通过高能球磨就能够实现合金元素之间的合金化，制得钛铝基复合材料，制备方法简单易操作，制备工艺流程简单，设备操作简便，原材料廉价易得。得到的复合材料组织颗粒细小，可达到纳米级，分布均匀，具有更高的抗弯强度、抗压强度、硬度和界面强度，进而提高了其稳定性和耐磨性，实现了在成本低廉的情况下能够得到性能更为优良的钛铝基复合材料，在高温结构材料领域具有更广泛地应用。
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公开(公告)号：CN104914440B
公开(公告)日：2017-06-16
申请号：CN201510348762.5
申请日：2015-06-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G01S15/89
Abstract: 本发明公布了一种融合动态孔径的压缩感知超声波束合成方法；该方法首先采用delta矩阵作为压缩感知理论在超声波束合成系统中的测量矩阵，然后选用余弦变换矩阵作为压缩感知理论的稀疏矩阵，将动态孔径技术与压缩感知理论的测量矩阵进行有机融合，实现融合动态孔径的压缩感知超声波束合成方法；本发明可以减少高采样率给超声成像系统数据采样、传输、存储带来的负担，使获得高纵向分辨的超声图像成为可能；并且动态孔径技术的引入也进一步增大了超声回波信号的稀疏性，减少了采样数据量，提高了近场区域超声图像的横向分辨率。
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公开(公告)号：CN106055846A
公开(公告)日：2016-10-26
申请号：CN201610541438.X
申请日：2016-07-11
Applicant: 重庆大学 , 国网青海省电力公司 , 国网青海省电力公司电力科学研究院
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于BSNN‑ARX的光伏逆变器模型辨识方法，其特征在于：该方法中的光伏逆变器模型是基于Hammerstein的光伏并网逆变器模型，Hammerstein模型包括动态线性环节、静态非线性环节和自适应调节环节，所述静态非线性环节采用B样条神经网络；所述动态线性环节采用自回归模型，并采用最小二乘法进行参数识别；自适应调节环节调节静态非线性环节的权重系数和动态线性环节的待估计参数；本发明提出的一种基于BSNN‑ARX的光伏逆变器模型辨识方法具有运算速度快，辨识精度高，能够自适应不同天气条件下的动态变化，采用本发明构建的辨识模型对于天气条件具有更广泛的适应性。
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公开(公告)号：CN104970831A
公开(公告)日：2015-10-14
申请号：CN201510410102.5
申请日：2015-07-07
Applicant: 重庆大学
IPC: A61B8/00
CPC classification number: A61B8/5215 , A61B8/5207 , A61B8/5269
Abstract: 本发明涉及一种基于特征结构的广义旁瓣相消超声成像波束合成方法，该方法首先对接收阵元的采样信号进行延时和前向平滑处理，得到前向空间协方差矩阵估计，并对其进行对角加载后与方向向量结合，同时基于最小方差准则，计算出最优的自适应加权矢量，并构造与最小方差等效解的广义旁瓣相消器，获得自适应与非自适应两部分加权矢量；然后对接收信号的前向空间协方差矩阵估计进行特征分解，构建特征阈值信号子空间，并将整体的加权矢量投影到特征阈值信号子空间的左奇异矢量空间中，得到新的自适应波束加权矢量；最后利用投影所获得的加权矢量与超声阵元接收数据进行点乘运算得到超声波束合成数据；本方法能够去除干扰较大的特征矢量，使得超声图像的抗噪能力更强、分辨率更好。
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公开(公告)号：CN119066613A
公开(公告)日：2024-12-03
申请号：CN202411193492.0
申请日：2024-08-28
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/22 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供了一种基于多尺度局部交叉注意力的多传感器特征融合方法，包括：将图像特征张量作为查询矩阵源数据，将点云特征张量分别作为键矩阵源数据和值矩阵源数据，利用多尺度局部交叉注意力算法获得图像多尺度注意力加权特征；将点云特征张量作为查询矩阵源数据，将图像特征张量分别作为键矩阵源数据和值矩阵源数据，利用多尺度局部交叉注意力算法获得点云多尺度注意力加权特征；融合图像多尺度注意力加权特征和点云多尺度注意力加权特征获得模态融合特征。本发明还公开了一种基于多尺度局部交叉注意力的多传感器特征融合装置，一种计算机程序产品，一种电子设备。本发明减少了信息丢失，提升了最终获得的模态融合特征的感知性能。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118683393A
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202410597115.7
申请日：2024-05-14
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提出了一种云边协同下基于多目标粒子群优化的电动汽车有序充电功率柔性控制器设计，主要步骤为：1)面向居民社区充电桩系统结构分析，确定控制器位置；2)设计社区有序充电的物联网云边端协同框架，功率控制器作为感知端上传相关信息，并通过MCU控制全控器件的导通与关断来对功率进行调控；3)边缘侧构建多目标优化模型，利用粒子群优化算法求解，输出最优的充电策略；4)设计功率控制器工作时序，执行求解得出的充电策略。本发明具有较好的通用性和应用性，在居民社区变压器不增容、不扩容的情况下，满足用户的充电需求，保障配电网安全、经济、稳定运行。
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公开(公告)号：CN105760892B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201610135969.9
申请日：2016-03-10
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种改进的最小方差超声成像方法，属于超声成像技术领域；该方法首先对接收阵元的采样信号进行延时处理和前后向平滑处理，得到样本协方差矩阵估计；然后将前后向协方差矩阵估计进行特征值分解，构造信号子空间，同时利用椭球覆盖方向向量值域和限定方向向量模值对方向向量增加一对约束条件；在期望信号子空间中，基于最小方差准则，计算得到自适应波束形成权值；最后将自适应波束形成权值对经过前后向平滑处理的多路数据进行加权求和，从而得到一路自适应波束信号；该方法能够解决现有最小方差算法在图像分辨率、对比度以及对噪声鲁棒性等方面的问题，可以从整体上提高超声成像的质量。
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公开(公告)号：CN104970831B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510410102.5
申请日：2015-07-07
Applicant: 重庆大学
IPC: A61B8/00
Abstract: 本发明涉及一种基于特征结构的广义旁瓣相消超声成像波束合成方法，该方法首先对接收阵元的采样信号进行延时和前向平滑处理，得到前向空间协方差矩阵估计，并对其进行对角加载后与方向向量结合，同时基于最小方差准则，计算出最优的自适应加权矢量，并构造与最小方差等效解的广义旁瓣相消器，获得自适应与非自适应两部分加权矢量；然后对接收信号的前向空间协方差矩阵估计进行特征分解，构建特征阈值信号子空间，并将整体的加权矢量投影到特征阈值信号子空间的左奇异矢量空间中，得到新的自适应波束加权矢量；最后利用投影所获得的加权矢量与超声阵元接收数据进行点乘运算得到超声波束合成数据；本方法能够去除干扰较大的特征矢量，使得超声图像的抗噪能力更强、分辨率更好。
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公开(公告)号：CN104243246B
公开(公告)日：2017-07-07
申请号：CN201410567882.X
申请日：2014-10-22
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明涉及一种基于ZigBee技术的FlexRay总线测试与优化方法及装置，包括PC机、ZigBee模块，FlexRay总线测试节点，FlexRay总线测试节点包括ZigBee模块、可编程时钟芯片、数字电位器和MCU微处理器；本发明通过运用ZigBee技术实时检测并控制FlexRay总线状态，利用可编程时钟芯片和数字电位器，调整传输频率和匹配阻抗，降低总线误包率，改善总线传输质量和可靠度，提高总线传输效率；该方法及装置不仅可以实现FlexRay总线性能的自动评估、测试与参数优化，并且还能给出各个节点的最优阻抗匹配参考值，从而提高了FlexRay总线数据传输的可靠性。
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公开(公告)号：CN106802418A
公开(公告)日：2017-06-06
申请号：CN201710040267.7
申请日：2017-01-19
Applicant: 重庆大学 , 国网内蒙古东部电力有限公司检修分公司
Abstract: 本发明公布了一种合成孔径压缩感知超声成像中的高效能稀疏字典的设计方法，属于超声成像技术领域。该方法包括如下步骤：超声阵列接收的连续回波信号进行放大处理和A/D转换，获得超声成像所需要的回波信号x；选取delta矩阵作为合成孔径压缩感知超声成像的测量矩阵，对回波信号x进行非均匀压缩采样，得到测量信号y；利用发射脉冲作为基函数构造高效能稀疏字典Ψ；根据delta矩阵、测量信号y以及高效能稀疏字典Ψ构建合成孔径压缩感知超声成像的数学模型，通过该模型和重构算法得到重建原始回波信号利用重建原始回波信号进行波束合成并最终成像；本发明能让回波信号以更高的压缩率实现相同的恢复效果，进一步减少合成孔径成像所需存储的数据量、降低超声成像系统的复杂度。
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