涡轮叶片热障涂层低红外波段热发射率的模拟方法和设备

    公开(公告)号:CN118538332A

    公开(公告)日:2024-08-23

    申请号:CN202410511432.2

    申请日:2024-04-26

    Abstract: 涡轮叶片热障涂层低红外波段热发射率的模拟方法和设备,属于航空发动机模拟技术领域,解决涡轮叶片热障涂层低红外波段热发射率测量精度低以及成本高问题。本发明的方法包括:建立几何模型,定义各部分材料属性;根据热障涂层显微图,设置仿真区域的边界条件,以模拟实际环境的电磁场行为,同时对FDTD仿真条件进行设置;设置仿真光源及监视器;通过在模拟区域采样坡印廷矢量获得不同频域电磁场功率分布,获得热障涂层发射率数据;改变建模结构设置多组仿真条件,更新仿真光源及监视器的位置,得到多组发射率数据。本发明为后续制备热障涂层提供发射率调控方面的指导。

    无人船集群的目标围捕方法及系统

    公开(公告)号:CN116954231A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202311036440.8

    申请日:2023-08-16

    Abstract: 本发明公开了一种无人船集群的目标围捕方法及系统,其中,该方法包括初始化我方无人船集群成“人”字形编队,并确定敌方目标舰船的二维位置坐标信息,根据该信息使无人船集群向目标舰船运动;当无人船集群与目标舰船达到预设距离时,则选取预设数量的无人船作为围捕船只集群,根据预设无人船运动策略加速抵近敌方目标舰船,未被选取的无人船形成新的“人”字形编队,继续向敌方目标舰船的前进;当围捕船只集群与目标舰船之间的距离等于预设围捕半径,则围捕船只集群根据生物群体狩猎方式对目标舰船进行围捕完成合围控制,其余无人船用于应对突发情况。该方法避免了集中式控制中领导舰船损坏或无人船之间通信故障而导致算法失效的问题。

    一种基于有效发射率的复杂环境下涡轮叶片辐射测温方法和装置

    公开(公告)号:CN114295214B

    公开(公告)日:2023-07-25

    申请号:CN202111560825.5

    申请日:2021-12-20

    Abstract: 本发明公开了一种基于有效发射率的复杂环境下涡轮叶片辐射测温方法和装置,属于涡轮叶片辐射测温技术领域,解决现有技术计算量过大、误判率较高和不能满足涡轮叶片测温要求的实时性和高效性的问题。本发明的方法包括:获取多个波长下的待测涡轮叶片的辐射数据;构建涡轮叶片反射辐射分析模型,获得周围复杂环境投射到叶片待测点的辐射量;设定发射率模型结合高温计实际接收辐射数据和复杂环境投射到待测点的辐射量构造优化目标方程;利用双种群社会群体优化算法求解优化目标方程获得涡轮叶片在各波长下的发射率数值;求解待测涡轮叶片表面的有效发射率,并计算涡轮叶片表面真实温度。本发明适用于涡轮叶片辐射测温。

    高温高压气体介质中的辐射高温计测温结果修正方法

    公开(公告)号:CN110207831B

    公开(公告)日:2021-07-27

    申请号:CN201910504235.7

    申请日:2019-06-12

    Abstract: 本发明公开了高温高压气体介质中的辐射高温计测温结果修正方法,属于温度测量技术领域,包括以下步骤:(1)非标况气体线强修正;(2)单谱线辐射特性及谱线选择;(3)线翼截断计算;(4)气体吸收系数计算;(5)有效波长计算;(6)测量结果修正。在辐射测温时,当测量光路处于不同气体内,根据所选择的不同光谱进行修正,测量目标温度与气体温度和压强有一定关联时,通过测量结果对气体温度压强进行修正,迭代计算进一步减小测量误差;根据κ分布的思想,小谱带范围内,可以认为普朗克函数是不发生变化的,重新排列谱线,很大程序上减少了计算时间;在有效波长的计算方法上提出分段拟合的方法,通过维恩公式使得断点处过渡平滑。

    一种基于深度学习的高速铁路场景信道估计方法

    公开(公告)号:CN112953862A

    公开(公告)日:2021-06-11

    申请号:CN202110169476.8

    申请日:2021-02-07

    Abstract: 本发明是一种基于深度学习的高速铁路场景信道估计方法。本发明涉及预测或优化技术领域;采用大量的数据样本对CLSTMA网络进行训练,使学习网络自主学习信道响应数据;搭建基于自注意力机制的CNN‑LSTM网络结构,采用自注意力机制对所述预测的序列分配不同的权重,与当前输入值以及目标值显著参数分配权重;采用ADAM算法更新网络的参数集,通过训练自适应的更新学习率,降低网络的损失值。本发明的信道估计方法具有较强的性能,在同等信噪比环境下,较单一的神经网络以及传统的时域、频域信道估计方法相比,该发明与有更好的预测性能。

    一种车联网环境下基于多智能体深度强化学习的信号灯自适应控制方法

    公开(公告)号:CN112927505A

    公开(公告)日:2021-06-08

    申请号:CN202110119357.1

    申请日:2021-01-28

    Abstract: 本发明为了解决现有强化学习算法受限于维度爆炸问题无法直接拓展到大规模真实城市路网场景、以及协作式多智能体强化学习模型的训练效率低下问题,结合车联网通信背景,提出了一种车联网环境下基于多智能体深度强化学习的信号灯自适应控制方法。本发明具体包括4个步骤:基于车联网通信架构‑‑‑设计CGB‑MATSC模型‑‑‑在模型上结合DQN算法得到CGB‑MAQL算法‑‑‑为了加速算法收敛提出了基于多线程的启发式学习机制;本发明用于优化路网范围内所有路口的信号灯控制策略,该模型为智能体规模扩展导致的空间维度爆炸提供了一个高效的解决方案,支持其他强化学习算法的拓展,且在大规模异构路网环境中具有较好的有效性和可拓展性。

    适用于卫星互联网场景下基于链路误码率预测的混合接触图路由方法

    公开(公告)号:CN112803988A

    公开(公告)日:2021-05-14

    申请号:CN202110098854.8

    申请日:2021-01-25

    Abstract: 本发明公开了一种适用于卫星互联网场景下基于链路误码率预测的混合接触图路由方法,结合卫星互联网中星间链路特点以及接触图路由算法中存在的问题,提出基于接触失效检测的动态接触图路由算法DCGR‑CFD,提升接触计划的准确性,提高投递成功率,但DCGR‑CFD算法在星间链路的信道质量较差的环境下投递成功率仍较低,因此,在DCGR‑CFD算法基础上针对路径选择所存在问题提出本发明,对信道质量较好的卫星节点采取基于误码率的CGR‑DSR改进算法,仅对星间链路受到较强的信号干扰的卫星节点采用多副本传输的Prophet算法,不仅提高了数据包投递成功率,还能有效控制了备份数据包的数目,降低网络拥塞的发生概率。

    一种基于车联网区块链的智能交通灯配时方法

    公开(公告)号:CN111311932B

    公开(公告)日:2021-05-07

    申请号:CN202010136821.3

    申请日:2020-03-02

    Abstract: 本发明提出一种基于车联网区块链的智能交通灯配时方法,所述交通灯上安装有路测单元,所述方法包括基于区块链实现未身份认证数据安全转发验证阶段和根据城市道路流量感知设计相位轮询交通灯配时模型阶段;所述方法基于区块链身份认证和远程证明保护车辆私人信息并维护数据转发安全,不会因为恶意节点造成交通拥堵及其更严重的后果,同时,该方法提供了非常接近现实交通的车流估计,根据红灯和绿灯下的车流变化规律,探究了整体交通对每条道路及每个交通灯的影响,使用相位轮询模型设计了一种道路交通分析方法,使得路口交通灯合理分配时间,缓解了城市交通拥堵,增加了道路车流速度。

    基于车载自组网的分布式电动汽车充电信息分发方法

    公开(公告)号:CN108307347B

    公开(公告)日:2021-03-30

    申请号:CN201710352899.7

    申请日:2017-05-18

    Abstract: 本发明提供的是一种基于车载自组网的分布式电动汽车充电信息分发方法。充电站通过通信通道连接发布状态信息到路侧单元;当电动车当前电量和最大电量间的比率低于特定充电状态的值,电动汽车发出充电请求;路侧单元通过拉/推模式向电动车推送充电站信息;当电动车没有从路侧单元获得所需信息时,电动车按照最小等待时间策略使用获得的充电站信息选择一个专用的充电站充电;电动车没有从路侧单元和车对车通信中获得充电站信息时,电动车选择一个地理位置上最接近的充电站作为备选方案。本发明提高了电动汽车从路侧单元中获得信息的概率,提高了系统信息传播能力,增强了充电业务中相关信息的投递率。

    一种基于深度增强学习的电动汽车实时充电站选择方法

    公开(公告)号:CN110414750A

    公开(公告)日:2019-11-05

    申请号:CN201910802091.3

    申请日:2019-08-28

    Inventor: 王桐 崔子平

    Abstract: 本发明提出一种基于深度增强学习的电动汽车实时充电站选择方法,所述方法包括:步骤一:全局充电控制器收集消息;步骤二:车辆发送请求;步骤三:MEC对请求做出决策;步骤四:电动汽车执行动作并上传信息;步骤五:Q-table更新。本发明提出的实时充电站选择方法接近真实场景,给车辆提供实时选择方案,且能支持无人驾驶的行进模式。此方法为解决电动汽车的里程焦虑并提高现有充电站的利用率不仅可以最小化汽车行驶时间,提高车辆工作效率,还可以减少充电站平均等待队长以均衡各充电站负载,避免出现“部分拥挤,部分闲置”的现象。

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