一种混凝土用高强高模PAN纤维的改性方法

    公开(公告)号:CN111535020B

    公开(公告)日:2022-03-08

    申请号:CN202010439847.5

    申请日:2020-05-22

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明提供了一种混凝土用高强高模PAN纤维的改性方法,包括如下步骤:S10制备改性PAN纤维,采用碱性极强的端氨基超支化聚合物改性PAN纤维获得超支化聚合物包覆的改性PAN纤维;S20制备纳米SiO2分散液,将第二预设浓度的纳米SiO2溶液搅拌分散2h,超声分散40min,获得所述纳米SiO2分散液;以及S30制备高强高模PAN纤维,将所述改性PAN纤维加入纳米SiO2分散液中反应一定时间后经后续处理获得高强高模PAN纤维。本发明的一种混凝土用高强高模PAN纤维的改性方法,采用氨基超支化聚合物改性PAN纤维,并将纳米二氧化硅接枝到改性PAN纤维表面,极大地提高了PAN纤维在水泥中的融合性、分散性以及纤维‑混凝土间界面结合力。

    一种基于Revit API的建筑楼层外立面提取方法

    公开(公告)号:CN113674436A

    公开(公告)日:2021-11-19

    申请号:CN202110910770.X

    申请日:2021-08-09

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开一种基于Revit API的建筑楼层外立面提取方法,包括以下步骤;步骤一:定义名为Execute方法,并进行系统环境初始化;步骤二:获得某一楼层的标高对象,创建标高过滤器;步骤三:在该楼层外围创建一组辅助墙对象Wi,其中放置一个辅助房间对象R;步骤四:依托创建的辅助房间对象R,提取直接附着于该楼层外墙的建筑构件,并加入选择集;步骤五:依托所创建的辅助房间对象R,提取不直接附着于该楼层外墙的建筑构件,并加入选择集;步骤六:从选择集中删除步骤三中所生成的辅助墙对象Wi;步骤七:将选择集中的建筑构件拷贝到目标文件中,并进行保存。本发明可对整幢建筑的外立面进行提取,有效缩减整幢楼的数据量,使得BIM模型可以有效应用于城市级别场景中。

    一种预制装配式灌溉泵房及其施工方法

    公开(公告)号:CN113513194A

    公开(公告)日:2021-10-19

    申请号:CN202110854347.2

    申请日:2021-07-28

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明提供了一种预制装配式灌溉泵房及其施工方法,属于水利技术领域。解决了的技术问题是预制装配式灌溉泵房的墙壁需要通过大量的螺栓进行加装固定,增加了实际施工难度,不利于施工。其技术方案为:一种预制装配式灌溉泵房,包括底板和门板,底板的底部连接有用于预制装配式灌溉泵房固定的第一连接结构;底板的顶部固定连接有进水管、控制箱和支撑架,进水管的底部固定连接有进水罩,进水管的顶部弯折处固定连接有密封轴承,密封轴承的内环固定连接有转动轴,支撑架的顶部固定安装有驱动电机,驱动电机的输出端与转动轴的顶部固定连接;本发明预制装配式灌溉泵房的墙壁可进行快速组装,无需使用螺栓,降低了实际施工难度。

    一种亲油改性PVA纤维及沥青复合材料的制备方法

    公开(公告)号:CN111910423A

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN202010736242.2

    申请日:2020-07-28

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明提供了一种亲油改性PVA纤维及沥青复合材料的制备方法,S10将二乙胺、二乙烯三胺以及环己胺混合制备碱性催化剂;S20使用碱性催化剂与正硅酸四乙酯(TEOS),制备纳米级二氧化硅(SiO2)溶胶;S30将PVA纤维加入到所述纳米级SiO2溶胶中,在40~80℃下反应40~120min获得具有纳米级粗糙表面的PVA纤维;以及S40将十六烷基三甲氧基硅烷(HDTMS)水解液加入到所述纳米级粗糙表面的PVA纤维中,在40℃~60℃下振荡反应40~120min,经烘燥后获得亲油疏水性的PVA纤维。本发明的一种亲油改性PVA纤维及沥青复合材料的制备方法,使用TEOS以及HDTMS在碱性条件下改性PVA纤维可以显著提高PVA纤维的亲油性,将改性PVA纤维用于加强沥青混凝土可以显著的提高PVA纤维的分散性及界面结合力。

    一种基于配置的传感器数据解析处理方法

    公开(公告)号:CN111736894A

    公开(公告)日:2020-10-02

    申请号:CN202010597853.3

    申请日:2020-06-28

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于配置的传感器数据解析处理方法,初始化系统环境,加载相应的软件环境;并将文件中的配置读取出来;初始化主线程组与从线程组;构建数据接收进程引导器,并进行相关设置;构建拦截器,并将其挂载到数据接收进程引导器;构建主拦截器,用于接收传感器数据进行解析,并对该数据做回应处理,并将其挂载到数据接收进程引导器;利用所构建的数据接收进程引导器来绑定进程端口,并监听相应的端口发送的传感器数据。本发明可以实现通过编写配置,即可实现变更传感器数据解析处理程序的功能。而配置的编写,可以交给运维人员来编写,并不需要程序员的介入。因此,相比于现有技术,本发明具有一定的实用性和易用性。

    一种串行流水式Simon加解密系统与方法

    公开(公告)号:CN119109572A

    公开(公告)日:2024-12-10

    申请号:CN202411128408.7

    申请日:2024-08-16

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开了一种串行流水式Simon加解密系统与方法,本发明所设计的系统包括顶层模块、串口接收模块、串口发送模块,以及多个加解密模块;加解密模块包含密钥调度模块、轮函数运算模块、移位模块、暂存器;顶层模块整合串口接收模块、串口发送模块和加解密模块,需要根据用户的串口输入,执行加解密功能并通过串口向用户输出相应的结果;本发明所设计的方法基于串行流水式Simon加解密系统,采用Simon加解密算法,基于密钥调度模块、轮函数运算模块,分别进行密钥调度和轮函数运算,完成数据的加密或解密过程;本发明能够支持大量数据进行加密或解密操作,显著提升加密或解密结果的计算速度,同时支持加密解密数据混合处理。

    一种面向多出行方式的干道多路径绿波控制方法

    公开(公告)号:CN119007470A

    公开(公告)日:2024-11-22

    申请号:CN202411284530.3

    申请日:2024-09-13

    Applicant: 南通大学

    Inventor: 荆彬彬 杨帆

    Abstract: 本发明公开了一种面向多出行方式的干道多路径绿波控制方法,涉及交通信号控制领域。该方法包括以下步骤:步骤1、构建面向多出行方式的干道多路径绿波控制模型;步骤2、确定干道上面向多出行方式的多路径绿波控制方案。本发明通过优化协调路径、公共信号周期、交叉口相序和相位差,解决了干道上小汽车、公交车和电动自行车多路径绿波控制的同步优化问题。

    一种融合nDSM的深度学习线特征提取方法

    公开(公告)号:CN118628760A

    公开(公告)日:2024-09-10

    申请号:CN202410712136.9

    申请日:2024-06-04

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开一种融合nDSM的深度学习线特征提取方法,该方法利用无人机摄影测量获取的测区航拍照片,利用照片进行三维重建,生成DOM、DSM和三维点云;利用CSF算法分割地面点,采用反距离权重方法进行插值,生成DEM;利用地图代数计算将DSM与DEM进行相减,得到nDSM,并标准化为8位图像;接着制作深度学习训练样本数据集,利用DOM和nDSM构建四通道图像并分块,制作深度学习训练样本数据集;利用深度神经网络进行训练和模型验证,增量式构建满足泛化性的线特征提取样本数据集,实现对无人机摄影测量图像线特征的准确提取。本发明实现了基于深度学习的无人机遥感图像线特征智能提取,有效提高了线特征提取的准确性和几何完整性,满足城市建筑三维模型重建的需要。

    一种面向无人机遥感影像的语义分割方法

    公开(公告)号:CN113177956B

    公开(公告)日:2024-06-14

    申请号:CN202110508833.9

    申请日:2021-05-11

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开一种面向无人机遥感影像的语义分割方法,首先进行了分块处理,然后逐块进行遥感影像语义分割,这降低了方法读取遥感影像数据的规模,减少了语义分割处理中出现内存溢出的风险。本发明设计并实现了变焦器用于提取不同空间范围的目标图像,通过构建特征化的图像金字塔,保留了目标图像中最完备的关键特征信息,能够得到最为准确的分类预测值,从而确保像元的高分类精度。本发明在实施中将图像切片采用多进程、图像语义分割并行处理方式,用以降低总体运行时间成本。本发明在分类器中使用轻量化的卷积神经网络,在确保图像分类精度不降低的情况下,最大程度地降低了模型体量,减少了方法在应用中耗占的内存及磁盘空间。

    一种自适应搜索半径的三维点云管道提取与建模方法

    公开(公告)号:CN112884886B

    公开(公告)日:2023-08-25

    申请号:CN202110288746.7

    申请日:2021-03-17

    Applicant: 南通大学

    Abstract: 本发明公开一种自适应搜索半径的三维点云管道提取与建模方法,该方法首先对原始点云进行重采样,得到密度相对均匀的采样点云;利用局部采样点其邻域内点云的对称性计算近邻点集的对称平面;接着计算邻域点云的管道走向,根据走向获取管道纵剖面点云切片,利用圆拟合计算管道中轴点。通过对采样点集的每个点进行同样的计算,得到整个管道的中轴点集。在计算的过程中通过自适应的变化搜索半径,以适应不同直径的管道中轴点集提取。接着利用曲线追踪方法提取管道的中轴线,根据提取的中轴线构建管道三维模型,实现最终的三维管道模型构建。该方法可以应用于激光扫描管道过程中产生一定程度数据缺失和噪声情况下三维点云管道的提取。

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