公开(公告)号：CN116118584A

公开(公告)日：2023-05-16

申请号：CN202211179907.X

申请日：2022-09-27

Applicant: 常熟理工学院

Inventor： 孙宜权 ,  陈庆樟 ,  吴文叶 ,  高琳琳 ,  韦亦龙 ,  叶海峰 ,  左希栋 ,  刘竹星

IPC: B60N2/52

Abstract: 本发明公开了一种基于多准则优化的磁流变悬挂座椅减振装置及方法，所述减振装置安装在座椅和车底之间，包括交叉设置的第一交叉臂和第二交叉臂，第一交叉臂和第二交叉臂之间通过第五铰链连接，第二交叉臂下端通过第四铰链固定连接于车底；还包括竖直放置的空气弹簧，所述空气弹簧一端固定连接于车底，另一端固定连接于第二交叉臂；还包括磁流变减振器总成，所述磁流变减振器总成一端通过第六铰链和第二支撑臂连接至第五铰链，其另一端通过第三铰链和第一支撑臂连接至第四铰链；所述磁流变减振器总成中采用盘式磁流变阻尼器。本发明的座椅减振装置减振效果好，有效延长了座椅系统使用寿命。

公开(公告)号：CN119249924A

公开(公告)日：2025-01-03

申请号：CN202411776531.X

申请日：2024-12-05

Applicant: 常熟理工学院

Inventor： 唐义 ,  耿莲 ,  陶国彬 ,  谈天夫 ,  宋树平 ,  叶海峰 ,  韦亦龙

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/08 ,  G06F111/08 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明公开了基于Transformer编码器的电力系统可靠性评估方法，根据发电机组和输电线路的故障概率计算电力系统处于正常状态或一阶故障状态的概率；对于拉丁超立方体的每个维度d，生成一个均匀分布的随机数rd,e，映射到相应的区间以生成样本点；形成最终的拉丁超立方体样本矩阵MLHS，将MLHS的第i列元素与更新后的元件故障概率比较，确定电力系统中每台发电机组和每条输电线路的运行状态，得到第i个系统状态样本Si；根据当前系统状态和负荷削减量LCi生成神经网络训练数据的输入和相应的标签。通过引入自适应拉丁超立方采样技术生成训练数据，提高模型的训练数据质量，提高电力系统可靠性评估的准确性和计算效率。

公开(公告)号：CN116118584B

公开(公告)日：2024-04-19

申请号：CN202211179907.X

申请日：2022-09-27

Applicant: 常熟理工学院

Inventor： 孙宜权 ,  陈庆樟 ,  吴文叶 ,  高琳琳 ,  韦亦龙 ,  叶海峰 ,  左希栋 ,  刘竹星

IPC: B60N2/52

Abstract: 本发明公开了一种基于多准则优化的磁流变悬挂座椅减振装置及方法，所述减振装置安装在座椅和车底之间，包括交叉设置的第一交叉臂和第二交叉臂，第一交叉臂和第二交叉臂之间通过第五铰链连接，第二交叉臂下端通过第四铰链固定连接于车底；还包括竖直放置的空气弹簧，所述空气弹簧一端固定连接于车底，另一端固定连接于第二交叉臂；还包括磁流变减振器总成，所述磁流变减振器总成一端通过第六铰链和第二支撑臂连接至第五铰链，其另一端通过第三铰链和第一支撑臂连接至第四铰链；所述磁流变减振器总成中采用盘式磁流变阻尼器。本发明的座椅减振装置减振效果好，有效延长了座椅系统使用寿命。

公开(公告)号：CN119692772A

公开(公告)日：2025-03-25

申请号：CN202411767572.2

申请日：2024-12-04

Applicant: 常熟理工学院

Inventor： 唐义 ,  耿莲 ,  陶国彬 ,  谈天夫 ,  宋树平 ,  叶海峰 ,  韦亦龙

IPC: G06Q10/0635 ,  G06Q50/06 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/082 ,  G06F18/2415

Abstract: 本发明公开了基于密集连接卷积神经网络的电力系统风险评估方法，包括：使用强迫停运率vk‑1对发电机组和输电线路状态进行抽样，将抽样得到元件状态与系统负荷水平结合以获得系统状态Si；根据当前系统状态Si，获得可能的负荷削减量LCi；计算风险指标函数和似然比，更新修正强迫停运率vk，得到交叉熵迭代中故障样本，k为迭代次数；对于当前系统状态Si和可能的负荷削减量LCi，使用运行参数矩阵构建神经网络训练数据的输入和相应的标签。提出了一种创新的架构：密集连接卷积神经网络，旨在克服梯度消失问题，增强泛化能力和预测精度。还将一种基于交叉熵的方法用于DenseNet训练数据生成中，以提高训练数据的代表性。

公开(公告)号：CN118823490A

公开(公告)日：2024-10-22

申请号：CN202411310991.3

申请日：2024-09-20

Applicant: 常熟理工学院

Inventor： 顾苏杭 ,  李晨阳 ,  朱培逸 ,  鲁明丽 ,  刘继承 ,  从金亮 ,  韦亦龙

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084

Abstract: 本公开涉及机器学习和图像处理领域，提供一种图像分类方法及装置、电子设备、存储介质，方法包括：将输入图像的像素值调整至预设范围得到归一化图像；将归一化图像输入卷积层，每次卷积操作前，利用高斯隶属度函数计算输入特征对不同模糊规则的隶属度作为其附加特征，将附加特征及其对应的输入特征相加得到增强后的特征，对增强后的特征进行卷积运算得到卷积层的输出结果；将卷积层的输出结果输入池化层，按通道维度、空间维度的顺序进行模糊化处理，得到池化层输出的特征向量；将特征向量输入全连接层，利用softmax函数对全连接层的输出结果进行分类。本公开可提高CNN模型处理含有模糊和不确定性信息的能力，提高图像分类的准确率。