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公开(公告)号：CN115259974B
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202210985390.7
申请日：2022-08-17
Applicant: 大连理工大学 , 成远矿业开发股份有限公司
IPC: C06B21/00
Abstract: 本发明属于乳化炸药的应用技术领域，公开了一种固定密度调节爆速的乳化炸药物理敏化方法。首先，筛选颗粒尺寸，以保证炸药中有效热点；然后，确定炸药使用密度及两种物理敏化剂在乳化基质中的加入量；同时，对物理敏化剂进行亲油处理；之后，在常规乳化炸药生产线的连续凉药装置后方将物理敏化剂按剂量加入其中，混合均匀，即成为物理敏化的乳化炸药。本发明的方法不改变乳化炸药原有生产线和基本工艺；炸药生产和存储的安全性；预先表面亲油改性的物理敏化剂保证物理敏化剂与乳化基质混合过程不带入额外的空气泡，不影响炸药密度的稳定性；可预测和预评价炸药爆轰能力，更便于实际工程应用，可用于水下、高原、低温环境的炸药品种开发。
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公开(公告)号：CN112257793A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011159601.9
申请日：2020-10-26
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种基于改进YOLO v3算法的远距离交通标志检测方法，属于计算机应用技术领域。该方法首先对交通标志数据进行采集和预处理；然后改进YOLO v3算法模型，将数据集输入到网络中进行训练、验证，保存模型；调用模型检测图像，由网络的检测部分输出目标的分类预测结果和位置预测结果。本发明方法引入密集残差模块来提取小尺寸目标在深层网络中的特征，训练过程中利用CIoU误差计算目标的定位误差，对网络权重进行更新优化。本发明能够显著提高模型准确率，提高检测时的精度和检测速度。
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公开(公告)号：CN112256870A
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN202011101843.2
申请日：2020-10-15
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于网络表示学习技术领域，提供了一种基于自适应随机游走的属性网络表示学习方法方法，该方法根据网络的结构、属性、层次信息中生成网络节点表示。通过对属性网络拓扑结构进行采样来保留网络在结构上的近似性；通过捕获节点‑属性二部图网络的高阶相关来保留网络的语义相似性；接着，采用双曲化的skip‑gram算法学习双曲空间表示，以实现采用更低的维数表达属性网络的复杂层次关系。通过对网络多种关系的建模并采用双曲空间的学习方法，本发明可以显著的改善现有研究忽略隐式关系和层次信息的缺陷，较好地保留属性网络中的结构相似性、语义相似性和层次信息。
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公开(公告)号：CN108802328B
公开(公告)日：2020-09-11
申请号：CN201810576944.1
申请日：2018-06-01
Applicant: 大连理工大学
IPC: G01N33/22
Abstract: 本发明提供了一种定量判定炸药殉爆的方法，属于爆破技术领域。将连续电阻丝探针固定于主爆药卷和受爆药卷中心，并整体置于试验支架的半圆形管槽内，保持药卷处于同一轴心；通过移动受爆药卷将殉爆间距调整为预期值L，受爆药卷末端引出的探针通过同轴电缆与信号采集仪相连；将雷管插入主爆药卷起爆端，开启信号采集仪，起爆炸药，信号采集仪将记录连续电阻丝探针的电压信号曲线；对此进行换算可得到爆轰波‑冲击波时程曲线，通过比较爆轰波行程与药卷的长度即可判断受爆药卷是否殉爆。测量系统简单，成本较低，结果直观可靠，且基本不受测试环境影响，也无药量限制。
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公开(公告)号：CN109190670B
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201810868080.0
申请日：2018-08-02
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可扩展提升树的充电桩故障预测方法，方法主要包含两个阶段，第一阶段包括以下步骤：首先采集充电桩各部件的故障特征状态信号以及充电桩的故障信息到数据分析平台，作为模型训练样本数据；数据分析平台采用Xgboost算法对接收的大量练样本数据进行训练，得到一个达到一定精度满意度的充电桩故障预测模型；第二阶段，当数据分析平台再次接收到充电桩的状态信号时，将利用训练好的Xgboost模型对充电桩的故障状态做出判断。本发明利用人工智能技术解决了充电桩故障预测问题，并具有极高的准确度，可以降低充电桩人工维护检修成本，节省大量的人力和财力资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110057659A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910373412.2
申请日：2019-05-07
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于爆炸与冲击测试技术领域，提供了一种测量爆轰驱动下飞片姿态的阶梯支架型探针元件及其测试方法，具体测试步骤如下：(1)将阶梯支架型探针元件固定于待测飞片外表面，利用同轴电缆使其输出端与信号采集仪相连；(2)在待测飞片上铺设或填充一定炸药，起爆端插入雷管；(3)起爆炸药后，记录探针元件的电阻值变化引起的动态电压或电流信号；(4)将电信号换算为电阻丝导通的时程曲线，对相应段数据进行分析得到炸药的爆速和飞片的飞行轨迹。本发明的元件大幅降低了杂波干扰对测试结果的影响；可以连续测量炸药爆速和飞片飞行姿态，且操作简单，成本低廉，适用范围广。
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公开(公告)号：CN109190670A
公开(公告)日：2019-01-11
申请号：CN201810868080.0
申请日：2018-08-02
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于可扩展提升树的充电桩故障预测方法，方法主要包含两个阶段，第一阶段包括以下步骤：首先采集充电桩各部件的故障特征状态信号以及充电桩的故障信息到数据分析平台，作为模型训练样本数据；数据分析平台采用Xgboost算法对接收的大量练样本数据进行训练，得到一个达到一定精度满意度的充电桩故障预测模型；第二阶段，当数据分析平台再次接收到充电桩的状态信号时，将利用训练好的Xgboost模型对充电桩的故障状态做出判断。本发明利用人工智能技术解决了充电桩故障预测问题，并具有极高的准确度，可以降低充电桩人工维护检修成本，节省大量的人力和财力资源。
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公开(公告)号：CN109146156A
公开(公告)日：2019-01-04
申请号：CN201810874219.2
申请日：2018-08-03
Applicant: 大连理工大学
CPC classification number: G06Q10/04 , G06N3/0454
Abstract: 本发明提供一种用于预测充电桩系统充电量的方法，属于充电汽车充电桩领域。该方法首先利用充电量数据的周期性特点，还利用充电量数据的时间序列性特点和趋势性特点，大幅提高了对数据的利用和预测精度，其次考虑到外部特征节假日、充电桩所在区域对充电量的影响，将其加入到预测模型中，大幅提高了预测精度和对特殊值的预测。本发明的方法不仅大幅提高短时充电量预测的准确度，而且能够在较高的准确度下预测长时充电量。
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公开(公告)号：CN105836729B
公开(公告)日：2017-12-05
申请号：CN201610224698.4
申请日：2016-04-11
Applicant: 大连理工大学
IPC: C01B32/162 , B82Y40/00
Abstract: 本发明属于纳米材料合成技术领域，提供了一种气相爆轰法合成含铁碳纳米管的方法。将气相爆轰管密闭后抽真空，向其中加入有机铁源，气相爆轰管加温至100～180℃，使有机铁源蒸发成气态；待有机铁源充分蒸发成气态后，向气相爆轰管内充入碳氢可燃气体；所述的碳氢可燃气体为乙炔或甲烷；再向气相爆轰管中充入氧气，直至压力为0.05～0.2MPa；停止加热，引爆气体；爆轰完毕待气相爆轰管冷却后，排气，收集产物，即为含铁碳纳米管；本发明的方法简单、高效、廉价、产量大并且纯净。
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公开(公告)号：CN106127786A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610512165.6
申请日：2016-07-04
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种复杂连通区域特征的快速标定与提取方法，属于计算机应用技术领域。其特征是采用关联区域扩展标定的方式，充分利用已确定连通区域的邻域信息，通过设置垂直方向上的位移指针及邻域上非重叠区域的扫描指针向量，能够通过对二值图像的一次遍历便标定并提取出该图像所有连通区域的常用特征。本发明的效果和益处是能够有效避免所有已经被访问过但又不可能存在连通邻域的元素被再次访问，真正实现一次性扩展一片连通区域。能够处理计算内存允许的任意大小图像，处理任意复杂的大量连通区域时，性能远超过普通方法，处理能力和处理速度显著提高，提取到的结果数据可扩展性强。
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