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公开(公告)号:CN119557701A
公开(公告)日:2025-03-04
申请号:CN202411675555.6
申请日:2024-11-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0499 , G06N99/00 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于RK‑PINN网络的路基压实系统参数辨识的方法,属于高速铁路路基连续压实检测的技术领域。本发明用以解决现有技术中对振动压实工况下路基压实系统参数实时精确辨识的问题。本发明包括构建振动压路机‑路基系统二自由度非线性动力学模型;构建内嵌龙格库塔法的物理信息神经网络(RK‑PINN);根据采集的振动压路机振动加速度信号,结合RK‑PINN网络应用于振动压路机‑路基系统二自由度非线性动力学模型的参数辨识,辨识出的参数能够不仅达到高精度标准且能够更真实反映土体压实状态,为高速铁路路基连续压实指标的建立提供依据。本发明提出的基于RK‑PINN网络的路基压实系统参数辨识方法能以高精度实时辨识参数变化情况从而体现路基压实的真实情况。
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公开(公告)号:CN119784852A
公开(公告)日:2025-04-08
申请号:CN202411675554.1
申请日:2024-11-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
Abstract: 本发明公开了一种短道速滑场景下的相机自标定方法及系统,属于短道速滑运动场景下的计算机视觉技术领域。本发明用以解决现有相机标定技术中需提前准备标定物或其他约束条件的问题。本发明通过采集图像二维特征点;并利用图像二维特征点与已知三维点的对应关系获得投影矩阵初始值M0;依据M0计算预测坐标与实际图像坐标之间的重投影误差,使重投影误差最小化以寻找到投影矩阵最优解M,即自标定相机内外参数最优解K,R,T;本发明提出的短道速滑场景下相机自标定方法及系统能提供更便捷和准确的标定方式。
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公开(公告)号:CN119577620A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411679410.3
申请日:2024-11-21
Applicant: 哈尔滨理工大学
IPC: G06F18/2431 , G06F18/21
Abstract: 本发明公开了一种基于监测点邻域感知图特征补偿的谐波源定位方法,属于电力系统故障检测领域。本发明用以解决现有深度学习方法在谐波源定位问题中定位精度不足的问题。本发明包括选取电力网络拓扑结构中的监测点;通过邻域感知图对非监测点数据进行特征补偿;构建基于GraphSAGE的分类模型,利用邻域补偿特征精确定位谐波源;本发明提出的基于监测点邻域感知图特征补偿的谐波源定位方法能有效提高谐波源节点的定位精度。
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