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公开(公告)号：CN119845627A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510333657.8
申请日：2025-03-20
Abstract: 本发明提供了一种适用于冲刷盾构泥饼的高压水射流冲刷试验系统及方法，系统包括泥饼生成模块、喷嘴射流生成模块以及支撑调节模块。本发明可模拟实际盾构高压、高温环境下渣土泥饼的生成，并通过孔压和位移数据实时监测泥饼的压制状态，极大地还原了盾构实际泥饼形成环境，高压射流冲刷时喷嘴结构、流体压力和流量、流体材料，变化射流冲刷距离和角度均可调节，实现不同状态下的射流效果对比，进而为盾构性能优化和评估提供依据；本发明通过PIV技术实时观测射流特征，对比不同工况下射流的发展状态和性能，从而保证了射流冲刷效果；冲刷后的泥饼可以通过取形器或三维扫描技术获取破坏特征，以实现对泥饼破坏效果的准确评价。
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公开(公告)号：CN118522386B
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410976793.4
申请日：2024-07-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种复杂环境条件下混凝土细观参数设计方法，包括获取设定环境下的混凝土样本和对应的图像数据；提取混凝土样本的细观参数；基于遗传算法对混凝土的细观参数进行优化，完成复杂环境条件下混凝土细观参数的设计。本发明还公开了一种实现所述复杂环境条件下混凝土细观参数设计方法的系统。本发明提供的这种复杂环境条件下混凝土细观参数设计方法及系统，针对复杂环境条件下混凝土细观参数设计需求，通过试验获取混凝土样本的参数，并基于遗传算法实现了复杂环境条件下的混凝土细观参数的设计，而且本发明的可靠性更高，精确性更好。
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公开(公告)号：CN116086462B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN202310359803.5
申请日：2023-04-06
Applicant: 萱闱(北京)生物科技有限公司 , 中南大学湘雅三医院
Abstract: 本发明的实施方式提供了一种轨迹数据处理方法、装置、介质和计算设备。该方法包括：通过传感器采集与操作视频匹配的传感器参数；操作视频的视频时间段与传感器参数的采集时间段相同；传感器参数中至少包括加速度集合和角速度集合；对加速度集合进行计算，得到加速度轨迹坐标集合；其中加速度轨迹坐标集合中包括多个加速度轨迹坐标；对角速度集合进行计算，得到偏转姿态数据集合；其中偏转姿态数据集合中包括多个偏转姿态数据，偏转姿态数据与加速度轨迹坐标一一对应；将加速度轨迹坐标集合和偏转姿态数据集合映射至预设坐标系中得到轨迹数据图像；轨迹数据图像表示手部在各个时间点移动的加速度、角速度以及速度。本发明可以提升EUS检查的准确性。
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公开(公告)号：CN115936186A
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202211440786.X
申请日：2022-11-17
Applicant: 中铁建黄河投资建设有限公司 , 中铁十八局集团有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种碳排放量预测方法，包括以下步骤：根据工程量清单内容，将工程施工的过程分解为N个工序并收集工程施工数据；基于工程施工数据，通过HHO算法和GP算法构建工程施工碳排放量与N个工序工作量之间的预测模型；通过预测模型以及待预测工程施工的N个工序工作量，预测得到待预测工程施工碳排放量。本发明通过HHO算法(哈里斯鹰算法)收敛速度快、路径短且平滑的特点，提高GP算法(遗传规划算法)收敛速度，建立得到预测精度高、稳定性强的构建盾构施工碳排放量与工序工作量之间的预测模型能够有效地对工程施工的碳排放量进行预测，有利于提前对工程施工碳排放量进行控制与优化。
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公开(公告)号：CN115758679A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211348823.4
申请日：2022-10-31
Applicant: 长沙垚森工程科技有限公司 , 中南大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/18 , G06Q50/26 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供了一种施工期公路碳排放量预估方法，包括以下步骤：将工程分为若干单位工程，获取单位工程中的人工劳动力的数量、施工机械的种类和台班、材料的种类、数量和运输距离以及植被类型和面积；计算工程碳排放量、材料运输碳排放量、绿化工程碳补偿以及其他碳排放量；基于各单位工程中的碳排放量、材料运输碳排放量、绿化工程碳补偿以及其他碳排放量预估得到施工期公路碳排放量。本发明将工程碳排放量分为若干单位工程，计算不同单位工程的碳排放量，并且综合考虑并加和公路施工期内工程碳排放量、材料运输碳排放量、绿化工程碳补偿以及其他碳排放量得到施工期公路碳排放量，为公路施工期的碳排放预测提供了技术方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109849693B
公开(公告)日：2020-11-03
申请号：CN201910180965.6
申请日：2019-03-11
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应小波转换的电动汽车混合能源管理系统及其控制方法，系统包括：超级电容、锂电池、两个DC\DC转换器、驱动模块、采集电路和控制模块。控制方法为，先通过电压环控制得到负载需求的总参考电流；再利用自适应小波转换算法对负载需求的总参考电流进行小波变换，得到高频电流分量和低频电流分量，并将其中的低频电流分量作为锂电池的参考电流，高频电流分量作为超级电容的参考电流；然后通过控制模块的电流环实时跟踪锂电池和超级电容的参考电流，实现负载需求功率的实时分配。本发明充分利用了超级电容，并有效地保护了锂电池。
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公开(公告)号：CN109849693A
公开(公告)日：2019-06-07
申请号：CN201910180965.6
申请日：2019-03-11
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应小波转换的电动汽车混合能源管理系统及其控制方法，系统包括：超级电容、锂电池、两个DC\DC转换器、驱动模块、采集电路和控制模块。控制方法为，先通过电压环控制得到负载需求的总参考电流；再利用自适应小波转换算法对负载需求的总参考电流进行小波变换，得到高频电流分量和低频电流分量，并将其中的低频电流分量作为锂电池的参考电流，高频电流分量作为超级电容的参考电流；然后通过控制模块的电流环实时跟踪锂电池和超级电容的参考电流，实现负载需求功率的实时分配。本发明充分利用了超级电容，并有效地保护了锂电池。
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公开(公告)号：CN107212890B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201710402764.7
申请日：2017-05-27
Applicant: 中南大学
IPC: A61B5/11 , A61B5/16 , G06F3/0346 , G06K9/62
Abstract: 本发明公开了一种基于步态信息的运动识别和疲劳检测方法及系统，该方法包括：采集用户的当前步态信息；将当前步态信息进行数据处理并根据若干个预设的运动识别与疲劳分类模型识别出用户当前的运动行为以及用户当前是否处于疲劳状态的若干个分类结果，预设的运动识别与疲劳分类模型是将用户在非疲劳状态和疲劳状态下进行若干类运动行为时的步态信息作为样本数据，并应用于机器学习中的基于集成学习的投票分类算法训练生成的；将若干个分类结果按照“少数服从多数”的原则获取到用户当前的运动行为以及用户当前是否处于疲劳状态的最终结果。通过本发明所述方法降低了在不同运动下用户疲劳状态带来的受伤风险以及提高了运动识别和疲劳检测的准确性。
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公开(公告)号：CN119827350A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202510301039.5
申请日：2025-03-14
Abstract: 本发明提供了一种盾构密封舱内渣土状态可视化系统及方法，涉及隧道工程技术领域，包括：盾构密封舱、前挡板、后挡板、盾构刀盘、电驱动系统、加压装置、数据采集及可视化系统；其中，后挡板内侧设置有检测传感器用于实时采集盾构密封舱内渣土状态及环境参数；电驱动系统通过连接杆与盾构刀盘连接；盾构刀盘上安装有搅拌棒，搅拌棒非对称布置在盾构刀盘背部且呈散射状分布，搅拌棒间距离呈梯度增加；搅拌棒内置射线源与射线探测器；加压装置安装在后挡板的外侧；数据采集及可视化系统与电驱动系统及检测传感器连接；本发明能模拟不同工况下的渣土，并实时观察评估渣土改良效果，且有效增强了渣土密度检测精度。
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公开(公告)号：CN114970319B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202210441286.1
申请日：2022-04-25
Applicant: 中南大学 , 长沙垚森工程科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/13 , G06F18/2113 , G06F18/213 , G06F18/2411 , G06N3/006 , G06N5/01 , G06N20/10
Abstract: 本发明提供一种基于EOF‑SSA‑SVM时空模型的地表沉降预测方法：将各监测点的地表沉降时间序列构成沉降时空矩阵；利用经验正交函数将沉降时空矩阵分解为空间模态和历史时间序列，并筛选出地表沉降的主要沉降特征；将筛选后的历史时间序列分为训练集和测试集；结合训练集数据，采用麻雀搜索算法对支持向量机预测模型的惩罚参数和核函数参数进行优化，获得优化后的支持向量机预测模型；优化后的支持向量机预测模型根据测试集数据进行预测，获得预测时间序列；运用经验正交函数将筛选后的空间模态和预测时间序列进行重构和反算，获得最终的地表沉降预测结果。本发明充分考虑时间和空间序列之间的联系，预测结果具有较高的准确性和可靠性。
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