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公开(公告)号：CN112427651B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202011160508.X
申请日：2020-10-27
Applicant: 北京工业大学
IPC: B22F10/28 , B22F10/64 , B22F1/00 , C22C21/00 , C22C1/04 , C22F1/04 , B33Y10/00 , B33Y70/00 , B33Y40/20
Abstract: 一种用于铝合金零件增材修复的集约化合金材料的制备方法，属于激光增材制造研究领域。本次发明采用添加一定比例稀土元素(Zrx:Cey:Scz)的新型集约化铝合金粉末，并且搭配淬火时效，对舰船、航空等领域受损的铝合金构件进行修复再制造。此新型铝合金粉末中的稀土元素在成形过程中与氢有较大的亲和力，明显减少熔池中的氢含量，降低了孔隙率，达到了净化作用；另外，稀土元素还起到了细化晶粒和枝晶的作用，消除了原晶内的粗大相，以及与Al等元素形成金属间化合物产生第二相强化。相对于原始构件，新制备的构件不仅获得了较好的表面光泽度，还大大提高了强度、伸长率、耐高温性能、断裂韧性和耐磨耐腐蚀性等综合力学性能。
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公开(公告)号：CN112853345B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202110015264.4
申请日：2021-01-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: C23C24/10 , B22F7/08 , C22C38/02 , C22C38/04 , C22C38/06 , C22C38/44 , C22C38/46 , C21D1/09 , C21D6/00
Abstract: 一种提高钢轨焊缝强度的材料的激光制备方法，属于激光加工领域。材料的成分为：C:0.25～0.50wt％、Si：0.80～2.25wt％、Mn:0.95～2.10wt％、Ni:0.90～4.20wt％、Cr:8.50～12.50wt％、Mo:0.75～3.20wt％、V:1.20～2.10wt％、Al:0.50～1.50wt％、Ta:0.30～0.80wt％。还提供了其制备方法。本发明是根据无缝钢轨闪光焊、铝热焊后焊缝存在多种焊接缺陷、滚动疲劳强度低等缺陷，在焊缝处激光沉积具有较高的硬度、耐磨性与辊压承载性能的强化层，提高钢轨使用寿命。
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公开(公告)号：CN114261100A
公开(公告)日：2022-04-01
申请号：CN202111556814.X
申请日：2021-12-17
Applicant: 北京工业大学 , 中国航空制造技术研究院
IPC: B29C65/16
Abstract: 本发明公开了一种超快激光熔接透明硬脆材料和金属的方法，熔接过程中同时施加两种不同波长的超快激光束能量。熔接时透明硬脆材料紧密贴合在金属材料上方，调整激光束(λ1)焦点位于金属‑非金属界面上方，调整激光束(λ2)焦点位于金属‑非金属界面下方，λ1激光束在前，λ2激光束在后，两光束相距一定距离且以相同路径熔接，本发明可在减小热效应的前提下增加熔接过程中透明材料的吸收率，同时不影响金属材料的加工质量，增大透明材料和金属的融合程度，获得更高强度的焊缝。
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公开(公告)号：CN112575325A
公开(公告)日：2021-03-30
申请号：CN202011456011.2
申请日：2020-12-10
Applicant: 北京工业大学 , 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所
IPC: C23C24/10 , C21D9/04 , C21D10/00 , C21D11/00 , C22C38/02 , C22C38/46 , C22C38/48 , C22C38/54 , C22C38/58
Abstract: 本发明涉及一种在线提高钢轨滚动接触疲劳性能的激光复合调控处理方法，针对磨损严重的钢轨。首先利用激光作为热源，对裂纹延伸区进行激光重结晶处理，消除因磨损产生的表面拉应力，或者将拉应力转化为压应力，一定程度减小微裂纹尺寸。然后再通过脉冲激光进行激光冲击强化处理，激光作用结束后，由于冲击区域周围金属材料的反作用，其力学效应表现为较高的残余应力，促使裂纹的闭合，延长疲劳裂纹的萌生及扩展寿命。最后在磨损区域制备出0.2‑0.5mm冶金质量良好的新型合金化涂层，前期的预热处理过程减小了淬硬倾向和冷裂纹的产生，制备的合金化涂层与基体冶金结合良好，且具有较为优异的综合力学性能。本发明预防微裂纹的产生或消除接触面已存微裂纹。
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公开(公告)号：CN110968299A
公开(公告)日：2020-04-07
申请号：CN201911138941.0
申请日：2019-11-20
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06F8/33 , G06F8/35 , G06F8/38 , G06F16/958
Abstract: 本发明涉及一种基于手绘网页图像的前端工程化代码生成方法。本发明的主要内容为：(1)设计领域特定语言对网页布局进行泛化；(2)对普通的网页进行预处理，使其趋近于手绘风格方便训练；(3)建立视觉模型、语言模型和解码器构成Draft2Code算法对手绘网页图像与其对应的领域特定语言代码进行训练得到识别模型，进而对手绘网页进行识别和转换；(4)对生成的领域特定语言代码进行处理转换为符合Vue或React框架语法的前端代码。本发明减少了UI设计工序，最终生成的代码文件可供前端工程师进行进一步开发，缩短了代码构建时间，从而提高开发效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110532898A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910732567.0
申请日：2019-08-09
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于智能手机多传感器融合的人体活动识别方法属于智能人机交互领域，本发明利用智能手机集成的惯性传感器、磁力计和气压计等多模态传感器，提出了融合智能手机多模态传感器的人体活动识别方法。本发明的主要内容为：(1)建立基于笛卡尔坐标系的人体活动模型以及多传感器融合的人体活动识别框架；(2)人体进行日常活动，实验者通过携带智能手机采集多传感器数据；(3)通过数据预处理对原始传感器数据进行去躁、特征提取和选择；(4)设计基于Stacking的多模态数据融合集成RSK-Stacking算法对最优的人体活动数据集进行训练得到人体活动识别模型，进而对人体活动进行识别。
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公开(公告)号：CN109886491A
公开(公告)日：2019-06-14
申请号：CN201910140023.5
申请日：2019-02-26
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开了一种海量运行数据驱动的地面公交两阶段优化调度方法，本方法依托历史运营数据和实时动态数据等多源公交大数据，进行静态、动态相结合的两阶段公交调度，并引入线路组进行区域协同调度。通过对站点、单线、公交走廊线路组的三层历史客流数据时空特征的阶段性分析，系统输出静态区域日常公交时刻表。区域公交系统以静态调度运营表为基础，并实时导入公交动态运行数据，包括公交刷卡数据、公交车GPS数据，进行站点、单线、公交走廊线路组三层的动态运行分析，鉴别区域内实时的公交运行与客流供需匹配的问题。为城市居民出行提供符合出行需求的更高质量公共交通服务，提高公交系统的吸引力和公交服务满意度。
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公开(公告)号：CN111325152B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202010105769.5
申请日：2020-02-19
Applicant: 北京工业大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/084
Abstract: 一种基于深度学习的交通标志识别方法属于图像识别领域。包括以下步骤：步骤一、获取交通标志数据集，并对数据集进行预处理。步骤二、构建TSR_ConvNet网络结构进行训练。TSR_ConvNet网络加入改善过拟合的Dropout策略，加入批量归一化层。设计合适的卷积核尺寸。全连接层的softmax分类层采用Label‑smoothing策略。步骤三、将预处理后的交通标志图像输入到TSR_ConvNet网络模型，进行交通标志识别。本发明在保证较高准确率的情况下简化了模型结构，使得模型计算量小从而训练时间大幅减少，具有更好的实用性。
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公开(公告)号：CN112575325B
公开(公告)日：2022-07-19
申请号：CN202011456011.2
申请日：2020-12-10
Applicant: 北京工业大学 , 中国铁道科学研究院集团有限公司铁道建筑研究所
IPC: C23C24/10 , C21D9/04 , C21D10/00 , C21D11/00 , C22C38/02 , C22C38/46 , C22C38/48 , C22C38/54 , C22C38/58
Abstract: 本发明涉及一种在线提高钢轨滚动接触疲劳性能的激光复合调控处理方法，针对磨损严重的钢轨。首先利用激光作为热源，对裂纹延伸区进行激光重结晶处理，消除因磨损产生的表面拉应力，或者将拉应力转化为压应力，一定程度减小微裂纹尺寸。然后再通过脉冲激光进行激光冲击强化处理，激光作用结束后，由于冲击区域周围金属材料的反作用，其力学效应表现为较高的残余应力，促使裂纹的闭合，延长疲劳裂纹的萌生及扩展寿命。最后在磨损区域制备出0.2‑0.5mm冶金质量良好的新型合金化涂层，前期的预热处理过程减小了淬硬倾向和冷裂纹的产生，制备的合金化涂层与基体冶金结合良好，且具有较为优异的综合力学性能。本发明预防微裂纹的产生或消除接触面已存微裂纹。
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公开(公告)号：CN111325152A
公开(公告)日：2020-06-23
申请号：CN202010105769.5
申请日：2020-02-19
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 一种基于深度学习的交通标志识别方法属于图像识别领域。包括以下步骤：步骤一、获取交通标志数据集，并对数据集进行预处理。步骤二、构建TSR_ConvNet网络结构进行训练。TSR_ConvNet网络加入改善过拟合的Dropout策略，加入批量归一化层。设计合适的卷积核尺寸。全连接层的softmax分类层采用Label-smoothing策略。步骤三、将预处理后的交通标志图像输入到TSR_ConvNet网络模型，进行交通标志识别。本发明在保证较高准确率的情况下简化了模型结构，使得模型计算量小从而训练时间大幅减少，具有更好的实用性。
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