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公开(公告)号:CN110764448B
公开(公告)日:2022-05-03
申请号:CN201911035652.8
申请日:2019-10-29
Applicant: 同济大学
IPC: G05B19/042 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供一种手持电动工具运行参数的多传感器信息采集系统,单电容测量模块、电阻测量模块和基于MPU‑6050六轴运动数据测量模块均与单片机模块信号连接;单片机模块通过串口模块和蓝牙无线传输模块与上位机信号连接。本发明还提供一种手持电动工具运行参数的多传感器信息采集方法,构建出一种手持电动工具运行参数的多传感器信息采集系统。本发明解决了加速度计和陀螺仪间的组装误差问题,可实现传感器的数据采集与融合,有利于单片机对两者数据一次性完成读取。
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公开(公告)号:CN118194751A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410316993.7
申请日:2024-03-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/17 , G16C60/00 , G06F119/14 , G06F119/02 , G06F119/06 , G06F111/10 , G06F111/04
Abstract: 本发明涉及一种实现非线性能量阱的超材料结构构建方法,包括:选定汽车车身结构中的振动抑制对象作为主系统,并与主系统耦合,建立耦合系统的两自由度动力学模型,从而确定系统参数取值范围;根据参数取值范围确定非线性刚度对耦合系统靶能量传递特性的影响,从而确定最佳非线性刚度;确定机械超材料的单胞结构,建立其参数化模型,并构建固体力学物理场,监测不同载荷下机械超材料的变形量,得到载荷——位移曲线;基于载荷——位移曲线,以机械超材料的各参数化尺寸为设计变量,获取满足最佳非线性刚度的实现非线性能量阱的机械超材料结构。与现有技术相比,本发明将机械超材料作为非线性弹簧应用于非线性能量阱,能实现所需的非线性刚度。
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公开(公告)号:CN116757082A
公开(公告)日:2023-09-15
申请号:CN202310737829.9
申请日:2023-06-20
Applicant: 同济大学
IPC: G06F30/27 , G06Q10/04 , G06Q10/0639 , G16C60/00 , G06N3/0499 , G06N3/08 , G06F113/26
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的车用声学材料传递损失预测方法,包括:获取车用声学材料的材料参数,并载入神经网络模型中,获取材料参数下各中心频率处的传递损失;模型训练过程包括:对各个材料参数在参数范围内进行取值,得到材料参数数据库;将材料参数数据库中的各个材料参数样本导入声学分析软件,计算各样本的传递损失,构建传递损失数据库;建立神经网络模型,以材料参数数据库为输入,传递损失数据库为输出,进行训练;构建测试集,对神经网络模型进行检验,若不满足评价指标,则更新训练数据重新进行模型训练,否则得到训练后的神经网络模型。与现有技术相比,本发明获取结果的速度大幅度提升,仿真结果计算准确,工程实用价值高。
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公开(公告)号:CN110764448A
公开(公告)日:2020-02-07
申请号:CN201911035652.8
申请日:2019-10-29
Applicant: 同济大学
IPC: G05B19/042 , G01D21/02
Abstract: 本发明提供一种手持电动工具运行参数的多传感器信息采集系统,单电容测量模块、电阻测量模块和基于MPU-6050六轴运动数据测量模块均与单片机模块信号连接;单片机模块通过串口模块和蓝牙无线传输模块与上位机信号连接。本发明还提供一种手持电动工具运行参数的多传感器信息采集方法,构建出一种手持电动工具运行参数的多传感器信息采集系统。本发明解决了加速度计和陀螺仪间的组装误差问题,可实现传感器的数据采集与融合,有利于单片机对两者数据一次性完成读取。
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