-
公开(公告)号：CN107938843B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN201710449674.3
申请日：2017-06-12
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明提供一种采用钢管混凝土柱和钢梁组合的预制装配式框架，包括若干的预制的钢管混凝土柱和钢梁，这些柱与柱之间的连接设置在楼面以上1.0m～1.5m左右，通过上接头和下接头采用高强螺栓和焊缝进行连接，柱与梁之间通过焊接于钢管混凝土柱上的牛腿采用高强螺栓和焊缝连接。本发明采用钢管混凝土柱和钢梁组合，可以减小构件截面和重量，便于运输和安装，还能增加结构的延性，提高抗震性能；连接位置合理的避开了受力复杂的节点区域，节点连接简单可靠；连接全部为干法作业，改善施工条件，减小环境污染；采用本发明的连接技术，可大大提高施工效率。
-
公开(公告)号：CN118070453A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410343246.2
申请日：2024-03-25
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/20 , G06F17/12 , G06F17/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种轴向运动弦线系统非边界最优吸振阻尼设计方法，包括如下步骤：步骤一：根据动力学特性和力学原理，建立轴向运动弦线系统的动力学方程，轴向运动弦线系统的第一端为Dirichlet边界、第二端为任意边界条件；步骤二：在距离Dirichlet边界的设定位置处设置吸振阻尼；步骤三：根据弹性波动反射和透射方程，得到由边界产生的入射波经吸振阻尼作用之后的反射波和透射波；步骤四：分别计算单个子波在经过吸振阻尼作用前和作用后的振动能量；步骤五：以吸振阻尼作用后和作用前的振动能量的比例作为研究对象，得到比例的极小值，该极小值对应的阻尼值即为非边界最优吸振阻尼值。
-
公开(公告)号：CN117763764A
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202410047634.6
申请日：2024-01-11
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F30/28 , G06F18/2135 , G06F113/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种动压油膜蜗杆蜗轮副主动确定方法与精密加工方法，涉及蜗杆蜗轮副设计与加工领域，该方法包括建立考虑粗糙形貌的蜗杆蜗轮副修形齿面精确三维数字化模型；提出跨尺度的蜗杆蜗轮副啮合接触分析方法，建立考虑修形齿面宏观形貌、齿面粗糙度和波纹度的蜗杆蜗轮副三维接触热弹流润滑模型并对模型进行求解，以摩擦系数、油膜厚度、油膜压力以及摩擦力为目标，基于改进后的非支配排序遗传算法和主成分分析方法确定最佳的蜗杆蜗轮修形曲线、蜗杆齿厚分布、压力角、螺旋线升角、齿面粗糙度和波纹度；利用确定的双导程变齿厚滚刀进行蜗轮齿面的加工。本发明能够准确设计蜗杆蜗轮副，实现修形轨迹的精确控制及蜗杆蜗轮副的精密加工。
-
公开(公告)号：CN116501444B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202310479985.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC: G06F9/455 , G06N3/0495 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种智能网联汽车域控制器虚拟机异常云边协同监测和恢复系统，包括边缘端和云端；边缘端包括：状态实时监控模块，用于采集虚拟机关联设备的健康状态向量作为样本数据并对虚拟机异常进行修复；异常自我监测模块，包括孤立森林模型和轻量化神经网络模型；云端包括：未知故障挖掘模块，包括未知异常类划分模型和模型校正模块；自主学习提升模块，用于在得到异常修复方案后结合历史修复方案对该异常修复方案进行评估和改进，改进后的异常修复方案被传输至状态实时监控模块以提升(56)对比文件Marcel Wallschläger等.AnomalyDetection for Black Box Services in EdgeClouds Using Packet Size Distribution.《2018 IEEE 7th International Conferenceon Cloud Networking (CloudNet)》.2018,1-6.
-
公开(公告)号：CN116522498B
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202310487553.3
申请日：2023-04-28
Applicant: 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种增程式电动车能耗和排放协同优化方法，包括如下步骤：S1：基于深度学习网络构建车辆系统能耗和排放模型，利用车辆系统能耗和排放模型构建车辆运行状态数据与能耗和排放之间的映射关系：S2：构建目标函数和约束条件：S3：实时采集车辆运行状态数据，在保持除发动机转速和发动机转矩外的其他车辆运行状态数据不变的条件下，求解使车辆能耗值和排放值最小的发动机转速和发动机转矩。本发明还公开了一种增程式电动车控制方法，利用数据驱动的方式，研究增程式电动车辅助动力单元协调控制策略与系统能耗和排放之间的关系，建立面向节能减排的双目标全局智能优化方法，为(56)对比文件张杰明.数据驱动场景下混合动力汽车多目标能效优化及参数设计研究.中国优秀硕士学位论文全文数据库 工程科技Ⅱ辑.2022,全文.Yongjing Li etc..Improved WhaleOptimization Algorithm Based on HybridStrategy and Its Application in LocationSelection for Electric Vehicle ChargingStations.Energies.2022,第15卷(第19期),全文.冯坚等.基于动态规划算法和路况的增程式电动车能耗分析.同济大学学报(自然科学版).2019,(第S1期),全文.杨森等.基于Cruise的增程式客车能量管理策略仿真研究.汽车技术.2017,(第07期),全文.
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117093852A
公开(公告)日：2023-11-21
申请号：CN202311221699.X
申请日：2023-09-20
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/213 , G01D21/02 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种工业机器人早期异常监测模型，包括编码器模块、聚合器和条件解码器；编码器模块包括生成路径和潜在路径；生成路径上设有第一编码器，第一编码器学习已知上下文数据与目标数据点序数之间的映射关系，并得到工业机器人运行周期信号在高维空间的表征向量；潜在路径上设有第二编码器，第二编码器学习已知上下文数据内部特征并模拟高斯过程推理，得到工业机器人运行周期信号在高维空间的表征向量；聚合器用于聚合两个表征向量以获得全局表征参数；条件解码器对全局隐变量进行解码，得到信号函数,从而在输入目标数据点后获得对应的目标数据点预测信号值；本发明还公开了一种工业机器人早期异常监测方法。
-
公开(公告)号：CN114861736B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202210635869.8
申请日：2022-06-07
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯集团股份有限公司 , 武汉招商滚装运输有限公司重庆分公司
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了本发明首先提出了一种基于GIALDN网络的内部缺陷定位装置，包括：重塑模块：得到输入信号特征；去池化预处理模块：得到预处理信号特征；轻量化信号去噪模块：用于对预处理信号特征进行软阈值去噪处理，得到去噪信号特征；全局交互注意力模块：将去噪信号特征内的每一个数据点都互相连接起来，并且在每个通道间也建立起联系，以提取信号内的远距离联系与跨通道数据间的潜在关系，提升特征的辨别力；多层卷积模块：得到深度信号特征；结果输出模块：利用softmax函数，从深度信号特征中得到缺陷定位结果。本发明还公开了一种基于GIALDN网络的内部缺陷定位方法。
-
公开(公告)号：CN116560341A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310602754.3
申请日：2023-05-25
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司
IPC: G05B23/02
Abstract: 本发明公开了一种工业机器人故障诊断模型，包括：时序特征提取模块，用于进行时序特征提取，并将每个时间窗输出的记忆信息进行拼接融合，拼接融合得到的时序特征图作为整个时序特征提取模块的输出结果；多尺度卷积模块，包括并列设置的多个特征提取分支，每个特征提取分支分别对时序特征图进行特征提取，将所有特征提取分支提取的特征图合并后得到的故障类别特征向量；多标签分类器，包括并列设置的多个故障标签模块，每一个故障标签模块包括与对应关节中可能出现故障的零部件一一对应设有分类器，每一个分类器具有独立的损失函数并将故障类别特征向量转换为类别概率向量。本发明还公开了一种工业机器人故障诊断方法。
-
公开(公告)号：CN116501444A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310479985.X
申请日：2023-04-28
Applicant: 重庆大学 , 重庆赛力斯新能源汽车设计院有限公司 , 赛力斯集团股份有限公司
IPC: G06F9/455 , G06N3/0495 , G06N3/08 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种智能网联汽车域控制器虚拟机异常云边协同监测和恢复系统，包括边缘端和云端；边缘端包括：状态实时监控模块，用于采集虚拟机关联设备的健康状态向量作为样本数据并对虚拟机异常进行修复；异常自我监测模块，包括孤立森林模型和轻量化神经网络模型；云端包括：未知故障挖掘模块，包括未知异常类划分模型和模型校正模块；自主学习提升模块，用于在得到异常修复方案后结合历史修复方案对该异常修复方案进行评估和改进，改进后的异常修复方案被传输至状态实时监控模块以提升异常修复能力。本发明还公开了有一种智能网联汽车域控制器虚拟机异常云边协同监测和恢复方法。
-
公开(公告)号：CN115309912B
公开(公告)日：2023-07-21
申请号：CN202210945744.5
申请日：2022-08-08
Applicant: 重庆大学 , 赛力斯汽车有限公司 , 重庆金康动力新能源有限公司
IPC: G06F16/36
Abstract: 本发明公开了一种集成电驱结构的知识图谱构建方法、智能推理方法和快速设计方法，以知识工程为基础的知识图谱技术能够有效将非结构化文本的知识和多源异构的各类数据进行整合，建立一个实体关系网络，以图的形式直观地展示数据之间的关联，从而有效提升数据集成质量，增强数据之间的互联性；通过进行知识抽取，能够准确、高效地从大数据萃取新的知识，有利于知识挖掘和知识扩散，把知识图谱的应用范围从数据检索和定性决策提升至综合决策，从而有效解决制造场景中的复杂问题。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
218
records
(took 0.124 seconds)
