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公开(公告)号:CN119150120A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411295223.5
申请日:2024-09-16
IPC: G06F18/2413 , G06F18/25 , G06N20/20 , G06N3/045 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G01N29/04 , G01N29/06 , G01N29/44 , G06F123/02
Abstract: 为了提高基于机器学习冲击损伤识别的准确性和可靠性,发明了一种基于多模态数据融合及集成学习的冲击损伤识别。该方法采用包括离散的冲击损伤特征、时域冲击信号序列及冲击信号的时频图像在内的多模态数据作为机器模型的输入,充分挖掘了冲击应力波信号中所包含的冲击损伤信息,还利用权重平均技术对人工神经网络、长短期记忆网络和卷积神经网络进行集成,融合余弦距离、曼哈顿距离以及欧氏距离三种距离对冲击损伤进行识别。在400mm×400mm复合材料板状结构上对方法进行了验证,结果表明该方法在使用少量传感器的情况下能够对结构内部的冲击损伤进行高精度识别。
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公开(公告)号:CN119128442A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411295222.0
申请日:2024-09-16
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/08 , G06N5/04 , G06N3/047 , G06F123/02
Abstract: 本申请公开了一种基于近似贝叶斯计算的概率化冲击位置及能量识别方法。该方法包括离线训练阶段和在线监测阶段,在离线训练阶段,利用神经网络拟合冲击位置、冲击能量与到达时间差、最大包络振幅之间的关系;在线监测阶段,选择合适的距离函数,利用神经网络生成数据与在线监测数据进行近似贝叶斯计算,采用序列蒙特卡罗采样算法获得冲击位置和冲击能量参数的后验概率分布,最终实现概率化冲击定位和冲击能量识别。在500mm×500mm复合材料板状结构对方法进行了验证,结果表明该方法在使用少量传感器的情况下能够进行概率化冲击定位和冲击能量且具有较高的精度。
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公开(公告)号:CN116306231B
公开(公告)日:2024-01-23
申请号:CN202310068874.X
申请日:2023-02-06
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 测精度高。本申请还公开了对应的装置。本申请公开了基于超声导波深度学习的胶接结构脱粘损伤识别方法,其包括将所述胶接结构仿真模型的胶接区域网格化,将胶接区域中的无脱粘损伤区域的网格设为第一像素值,将胶接区域中的脱粘损伤区域的网格设为不同于第一像素值的第二像素值,从而形成胶接区域的仿真脱粘损伤像素图;再将所述多组仿真脱粘损伤像素图与所述多组仿真超声导波信号数据对应建立脱粘损伤导波数据库;并运用建立的残差网络深度学习模型基于脱粘损伤导波数据库识别所
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公开(公告)号:CN116381043A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310048681.8
申请日:2023-02-01
Applicant: 大连理工大学 , 中国飞机强度研究所 , 大连君晟科技有限责任公司
Abstract: 本发明提供了一种主被动一体强指向性圆周分布式传感器,其包括接收信号采集单元,所述接收信号采集单元包括至少一个被配置为接收主动激发的导波信号和/或被动导波信号以及所述试件的缺陷对所述主动激发的导波信号和所述被动导波信号的散射信号的接收换能器圆周阵列;以及信号激发单元,所述信号激发单元包括由压电换能器形成的发射换能器,所述发射换能器提供激发信号用于对试件进行激发形成所述主动激发的导波信号。本发明的传感器可以实现大型薄壁结构的金属或复合材料层合板中的裂缝损伤等不同类型的损伤的实时检测和成像。本申请还公开了基于该主被动一体强指向性圆周分布式传感器的测试方法和测试系统。
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公开(公告)号:CN116306231A
公开(公告)日:2023-06-23
申请号:CN202310068874.X
申请日:2023-02-06
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本申请公开了基于超声导波深度学习的胶接结构脱粘损伤识别方法,其包括将所述胶接结构仿真模型的胶接区域网格化,将胶接区域中的无脱粘损伤区域的网格设为第一像素值,将胶接区域中的脱粘损伤区域的网格设为不同于第一像素值的第二像素值,从而形成胶接区域的仿真脱粘损伤像素图;再将所述多组仿真脱粘损伤像素图与所述多组仿真超声导波信号数据对应建立脱粘损伤导波数据库;并运用建立的残差网络深度学习模型基于脱粘损伤导波数据库识别所述胶接结构的脱粘损伤。本方法利用深度学习技术进行脱粘损伤识别,无需考虑信号的多模态复杂特性,其可直接给出脱粘损伤的图像,损伤预测精度高。本申请还公开了对应的装置。
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公开(公告)号:CN110588623A
公开(公告)日:2019-12-20
申请号:CN201910942251.4
申请日:2019-09-30
Applicant: 大连理工大学
IPC: B60W10/04 , B60W10/18 , B60W10/20 , B60W30/09 , B60W30/095 , B60W40/02 , B60W40/04 , B60W40/064 , B60W40/076 , B60W40/105 , B60W40/112
Abstract: 本发明提供一种基于神经网络的大型汽车安全驾驶方法及系统,属于大型汽车电子控制领域,为解决现有大型汽车的安全驾驶问题,包括环境感知模块、汽车控制器、安全语音提示模块、安全驾驶辅助操控模块,环境感知模块采集环境信息和汽车行驶的状态信息,将其作为输入信息发送至汽车控制器,判断汽车状态以及环境信息再将其输出给安全语音提示模块;根据汽车驾驶状态信息设置两个安全距离信息,在汽车接收到将要发生危险状况的距离信息后,汽车控制器输出信息给安全语音提示模块,提醒驾驶员作出反应;若驾驶员做出反应,将驾驶安全避让的驾驶行为数据保存到数据库中,反之,则在达到规定的可安全避让最小危险距离后,安全驾驶辅助操控模块做出辅助驾驶操控。
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公开(公告)号:CN111798505A
公开(公告)日:2020-10-20
申请号:CN202010462963.9
申请日:2020-05-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于单目视觉的三角化测量深度的稠密点云重建方法及系统,包括读取数据集中的图像;采用极线搜索与块匹配算法对读取到的前后帧图像中的像素点进行匹配;通过三角测量原理计算匹配好的像素点的深度值;采用高斯分布的深度滤波器对像素点的深度值进行滤波处理,保留不确定度最小的像素点的深度值;将图像分割成4*4的像素块,在每个像素块中若各个像素点的深度值均差没有超过设定的阈值,则将整个像素块看成一个点云点,若超过设定的阈值,则将块内深度值最大和最小的像素点看成两个点云点;利用相机模型将像素坐标转换到世界坐标下,结合深度信息,生成点云数据。本发明解决了现有的点云地图创建需多种传感器或者昂贵传感器的问题。
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公开(公告)号:CN108913616A
公开(公告)日:2018-11-30
申请号:CN201810683858.0
申请日:2018-06-28
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明公开了一种利用烟叶残渣制备生物菌肥的方法。以干烟叶或鲜烟叶提取活性成分后的残渣为培养基,加入枯草芽孢杆菌、胶质芽孢杆菌和淡紫拟青霉菌的种子液,混匀后固态培养7~15天,可得相应的生物菌肥,其中芽孢数超过109cfu/g。本发明以提取有效成分后的烟叶残渣为固态培养基,无需添加其他营养物质,节约了生产成本;产品中的微生物以芽孢形式存在,可长时间稳定保存,保证了产品的微生物活性。产品富含有益微生物和有机质,可提高土壤有机质含量,改善土壤微生态环境,减少化肥用量,降低病虫害,提高作物品质和产量。
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公开(公告)号:CN111798505B
公开(公告)日:2024-09-17
申请号:CN202010462963.9
申请日:2020-05-27
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于单目视觉的三角化测量深度的稠密点云重建方法及系统,包括读取数据集中的图像;采用极线搜索与块匹配算法对读取到的前后帧图像中的像素点进行匹配;通过三角测量原理计算匹配好的像素点的深度值;采用高斯分布的深度滤波器对像素点的深度值进行滤波处理,保留不确定度最小的像素点的深度值;将图像分割成4*4的像素块,在每个像素块中若各个像素点的深度值均差没有超过设定的阈值,则将整个像素块看成一个点云点,若超过设定的阈值,则将块内深度值最大和最小的像素点看成两个点云点;利用相机模型将像素坐标转换到世界坐标下,结合深度信息,生成点云数据。本发明解决了现有的点云地图创建需多种传感器或者昂贵传感器的问题。
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公开(公告)号:CN118185789A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410086341.9
申请日:2024-01-22
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于环境生物技术领域,公开了一种具有活性污泥减量功能的产淀粉酶菌、培养方法及其应用。该细菌为华西克雷伯氏菌DF10,在好氧条件下释放淀粉酶,能促使活性污泥胞外聚合物中紧密结合的EPS中多糖转化为松散结合的EPS中多糖,促进活性污泥水解,增加活性污泥减量培养基中可溶性多糖的浓度,供微生物利用,促进微生物内源呼吸,从而实现活性污泥减量。该菌株可应用于污水生物处理过程原位污泥减量,在废水生物处理领域有较大的应用潜力。
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