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公开(公告)号：CN106584464B
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201611268341.2
申请日：2016-12-31
申请人： 重庆大学 , 中国工程物理研究院激光聚变研究中心
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 一种捕获轨迹实验中解耦机构的飞行器模型传动链误差补偿方法，其包括步骤，进行机构运动学正解分析确定该解耦机构的末端位姿与电机转角的理论关系矩阵；利用便携式测量臂确定该解耦机构的实际关节参数并与理论值比较得到各自由度关节参数误差；建立期望末端位姿与实际传动链位姿误差对应关系表；建立传动链位姿误差对应的电机角度补偿表；按给定预期位姿通过查阅期望末端位姿与实际传动链位姿误差关系表找出位姿误差，进而查阅传动链位姿误差对应的电机角度补偿表找出电机角度补偿量，调整电机输入角度达到误差补偿的目的，以确保该解耦机构在参与捕获轨迹实验中的精度，即，确保该六自由度机构在参与捕获轨迹实验中的精度，能够准确地补偿分离体机构在各自由度传动部分的误差。
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公开(公告)号：CN106774369A
公开(公告)日：2017-05-31
申请号：CN201611268393.X
申请日：2016-12-31
申请人： 重庆大学 , 中国工程物理研究院激光聚变研究中心
IPC分类号： G05D1/08
CPC分类号： G05D1/0891
摘要： 时变温度场中六自由度解耦机构末端位姿误差补偿法，其包括步骤：检测该解耦六自由度机构在风洞试验过程中的温度T变化范围，其中温度变化范围为：T1～Tn；在温度变化范围T1～Tn之间选取n个温度点；构建与该解耦六自由度机构相关的m个不同位姿；分析在n个不同温度点和在m个位姿时，该解耦六自由度机构的末端变化状态，以得到位姿误差表；根据该解耦六自由度机构的运动学方程和任意温度任意位姿下的位姿误差矩阵，完成对该解耦六自由度机构在风洞试验过程中由于受温度影响而引起的末端位姿的误差补偿，通过这样的步骤，能够大幅度地提高该解耦六自由度机构在风洞试验过程中的精度和可靠性，以保证风洞试验的顺利进行。
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公开(公告)号：CN106584464A
公开(公告)日：2017-04-26
申请号：CN201611268341.2
申请日：2016-12-31
申请人： 重庆大学 , 中国工程物理研究院激光聚变研究中心
IPC分类号： B25J9/16
摘要： 一种捕获轨迹实验中解耦机构的飞行器模型传动链误差补偿方法，其包括步骤，进行机构运动学正解分析确定该解耦机构的末端位姿与电机转角的理论关系矩阵；利用便携式测量臂确定该解耦机构的实际关节参数并与理论值比较得到各自由度关节参数误差；建立期望末端位姿与实际传动链位姿误差对应关系表；建立传动链位姿误差对应的电机角度补偿表；按给定预期位姿通过查阅期望末端位姿与实际传动链位姿误差关系表找出位姿误差，进而查阅传动链位姿误差对应的电机角度补偿表找出电机角度补偿量，调整电机输入角度达到误差补偿的目的，以确保该解耦机构在参与捕获轨迹实验中的精度，即，确保该六自由度机构在参与捕获轨迹实验中的精度，能够准确地补偿分离体机构在各自由度传动部分的误差。
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公开(公告)号：CN107052736B
公开(公告)日：2019-10-11
申请号：CN201611268397.8
申请日：2016-12-31
申请人： 中国工程物理研究院激光聚变研究中心 , 重庆大学
摘要： 一种基于机构的自适应柔性装校系统，其包含该机架、该Z向升降机构、该托板、该空间微重力五自由度自适应柔性调整机构以及该锁紧机构。该托板可调节设置于该Z向升降机构，该空间微重力五自由度自适应柔性调整机构固定在该托板上，以由该Z向升降机构驱动该托板上下运动实现其沿Z向直线运动的自由度，该锁紧机构固定在该空间微重力五自由度自适应柔性调整机构上，以使该基于机构的自适应柔性装校系统能够实现一个对接件和一个被对接件的精确对接，其中该基于机构的自适应柔性装校系统满足结构简单、承载能力大，且同时能够适应装校对象多外形规格的要求。
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公开(公告)号：CN107052736A
公开(公告)日：2017-08-18
申请号：CN201611268397.8
申请日：2016-12-31
申请人： 中国工程物理研究院激光聚变研究中心 , 重庆大学
摘要： 一种基于机构的自适应柔性装校系统，其包含该机架、该Z向升降机构、该托板、该空间微重力五自由度自适应柔性调整机构以及该锁紧机构。该托板可调节设置于该Z向升降机构，该空间微重力五自由度自适应柔性调整机构固定在该托板上，以由该Z向升降机构驱动该托板上下运动实现其沿Z向直线运动的自由度，该锁紧机构固定在该空间微重力五自由度自适应柔性调整机构上，以使该基于机构的自适应柔性装校系统能够实现一个对接件和一个被对接件的精确对接，其中该基于机构的自适应柔性装校系统满足结构简单、承载能力大，且同时能够适应装校对象多外形规格的要求。
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公开(公告)号：CN114692976B
公开(公告)日：2024-05-07
申请号：CN202210348934.9
申请日：2022-04-01
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F18/2415 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/09 , G06N3/088 , G06N3/0895 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明具体涉及基于半监督图嵌入框架的出行意图预测方法，包括：构建出行意图预测模型；训练出行意图预测模型时，出行意图预测模型首先对出行数据和POI签到数据进行聚合，刻画出语义增强的出行情境，包括起点和终点的POI情境以及时空情境；然后基于图注意力网络提取图结构的POI情境的隐空间特征，得到具备更高级别的POI活动语义的出行数据；最后在半监督框架中，对有标签的出行数据结合其时空情境进行预测，同时对有标签和无标签联合的出行数据进行特征重构，得到对应的预测结果和重构结果；分别计算对应的预测损失和重构损失，并联合训练出行意图预测模型；重复上述步骤，直至出行意图预测模型收敛。本发明能够提高预测模型训练的全面性和有效性。
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公开(公告)号：CN117054190A
公开(公告)日：2023-11-14
申请号：CN202311027642.6
申请日：2023-08-15
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明属于类岩石制备技术领域，尤其是一种含缺陷类岩石材料试样制备装置，包括底座，底座上设成型机构，成型机构由底部筒体单元、中部筒体单元组和顶部筒体单元拼接组成，底部筒体单元、中部筒体单元组和顶部筒体单元开有安装孔洞，安装孔洞之间设成型内管；底座上设定位卡槽，定位卡槽内卡置底部筒体单元；底部筒体单元顶端设有环形的连接凸棱，底端卡置在定位卡槽内；中部筒体单元组的底端密封滑槽，顶部设有连接凸棱；顶部筒体单元的底端设密封滑槽。标准化的安装孔洞和成型内管保证试样的缺陷尺寸完全一致，特别是对于大尺寸截面缺陷及高压高强试件的预制，能显著降低试验误差；通过调整不同的层间夹角，可得到任意层间尺寸间隙的缺陷。
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公开(公告)号：CN116698065A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310506018.8
申请日：2023-05-06
申请人： 重庆大学
摘要： 本发明公开融合运动约束和安全约束的自动驾驶车辆路径规划方法及介质，方法步骤为：1)初始化路径规划参数；2)建立引入安全距离和运动约束的估价函数；3)利用估价函数计算自动驾驶车辆最短路径；4)对最短路径中的路径节点进行筛选，去除冗余的路径节点；5)利用三阶贝塞尔曲线对路径优化节点进行平滑，生成自动驾驶车辆规划路径；6)控制自动驾驶车辆按照规划路径行驶，自动驾驶车辆每经过一个节点，则判断障碍物是否发生变化，若发生变化，更新车辆实际移动距离km值和当前位置sstart，并将当前位置设置为slast，更新受影响节点的代价值，然后返回步骤4)。介质存储有计算机程序；本发明显著提高了自动驾驶车辆运动的平滑性和连续性。
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公开(公告)号：CN116505951A
公开(公告)日：2023-07-28
申请号：CN202310068186.3
申请日：2023-01-16
申请人： 重庆大学
IPC分类号： H03M7/30
摘要： 本发明具体涉及基于擦除的浮点类型数据无损压缩方法，包括：获取待压缩浮点类型数据，并计算十进制小数位数；将二进制的待压缩浮点类型数据依次分解为符号位、指数位和尾数位；根据十进制小数位数和指数位数据确定尾数位的擦除位置；对尾数中位于擦除位置之后的数据进行擦除即设置为零，并将进行尾数擦除后的数据作为尾随前缀数；然后对尾随前缀数进行XOR操作，得到对应的XOR压缩数据；将待压缩浮点类型数据的XOR压缩数据和十进制小数位数进行存储，作为待压缩浮点类型数据的无损压缩数据。本发明能够通过尾数擦除的方式将浮点类型数据的若干位尾数设置为零，进而能够获取具有大量尾随零的XOR结果，并且能够保证浮点类型数据的压解精度。
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公开(公告)号：CN116227364A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202310455762.X
申请日：2023-04-25
申请人： 重庆大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/0495 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
摘要： 本发明具体涉及基于改进生成对抗网络与模型压缩的翼型流场预测方法，包括：将边界条件输入经过训练的流场预测模型，输出对应的预测流场图像；训练流场预测模型时：首先将边界条件作为生成器的输入并输出预测流场图像，判别器基于真实流场图像对预测流场图像进行判断并更新自身参数，最后将判别器的参数更新结果反馈至生成器，以供生成器更新自身参数；重复迭代并不断更新生成器和判别器的参数；最终，对经过训练的流场预测模型进行模型压缩。本发明通过深度卷积生成对抗网络提取翼型流场的复杂特征，并能够将高维数据并转换为潜在的低维表示以更好的实现翼型流场预测，同时能够通过模型压缩来降低模型的参数量和运算量。
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