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公开(公告)号：CN119692155A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202411543028.X
申请日：2024-10-31
Applicant: 中建路桥集团有限公司 , 中建路桥集团第四工程有限公司 , 北京工业大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种不良地段隧道围岩爆破开挖的监测方法及其系统，涉及隧道施工技术领域，包括分别获取目标地段的历史断裂带参数和实时断裂带参数；分别获取目标地段的历史岩体参数和实时岩体参数；对历史岩体参数进行分析处理，得到强度参数；得到目标奖励函数；基于断裂带参数、强度参数和目标奖励函数对预设的神经网络模型进行训练，得到目标监测模型；将实时断裂带参数和实时岩体参数输入目标监测模型中，得到爆破开挖时的围岩状态监测结果。本发明通过采集断裂带的相关参数以及训练神经网络模型，构建了灵活性强泛化能力好的监测模型，能够较好的捕捉数据之间的复杂关系，提高了施工的安全性，为爆破工程提供了科学依据和强大数据支持。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119671408A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411543022.2
申请日：2024-10-31
Applicant: 中建路桥集团有限公司 , 中建路桥集团第四工程有限公司 , 北京工业大学
IPC: G06Q10/067 , G06Q50/08
Abstract: 本发明涉及隧道工程技术领域，涉及一种隧道围岩爆破开挖方案设计方法及其系统，所述方法包括获取第一信息，第一信息包括待爆破开挖隧道所在区域的位置信息；利用高密度电阻率法对第一信息进行勘察，确定第二信息；根据第二信息将待爆破开挖隧道进行分段，得到分段后的待爆破开挖隧道，分段后的待爆破开挖隧道中每段隧道配置与地质性质相应的初始炸药量；对每段待爆破开挖隧道的结构面进行识别，得到每段待爆破开挖隧道对应的识别结果；根据每段待爆破开挖隧道对应的识别结果对每段待爆破开挖隧道的初始炸药量进行修正，得到隧道爆破开挖方案，本发明针对复杂隧道精确设计其爆破参数，优化爆破方案，改善爆破质量。
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公开(公告)号：CN119623148A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411543018.6
申请日：2024-10-31
Applicant: 中建路桥集团有限公司 , 北京工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/13 , G06F18/23 , G06Q50/08 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明提供了一种基于神经网络的隧道围岩爆破开挖参数设定方法及其系统，涉及隧道施工技术领域，包括：获取围岩的地质特性数据、爆破开挖历史记录和开挖轮廓数据；根据爆破开挖历史记录进行稀疏子空间聚类处理得到特征数据集；根据地质特性数据、开挖轮廓数据和特征数据集进行应力状态分析得到围岩的动态应力状态及拓扑变化数据；根据爆破开挖历史记录和特征数据集进行关联规则挖掘得到优化决策规则；根据动态应力状态、拓扑变化数据进行非线性有限元分析，得到围岩的等效材料模型；根据等效材料模型和优化决策规则，得到爆破开挖参数设定方案。本发明通过利用神经网络进行动态响应分析，实现对围岩在不同爆破条件下的即时监测。
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公开(公告)号：CN117922535A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410119711.4
申请日：2024-01-29
Applicant: 北京工业大学
Abstract: 本发明公开一种多动力源车辆能量管理策略确定方法、系统及设备，涉及车辆控制领域，该方法包括根据当前的车速，利用基于长短期记忆网络的速度预测模型，预测下一时刻的车速；将当前的车速、下一时刻的车速、车辆电池状态和当前时刻的需求扭矩作为观察变量；根据观察变量，采用基于软演员‑评论家网络的动作信号预测模型，确定连续动作信号；根据连续动作信号，采用Gumbel‑Softmax模型确定档位模式；根据确定的档位模式进行车辆控制。本发明能够实现对下一状态工况做出预测，并根据当前和下一状态的工况对车辆的发动机转速和模式同时做出控制。
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公开(公告)号：CN117021971A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202311025976.X
申请日：2023-08-15
Applicant: 北京工业大学
IPC: B60L15/20 , B60L15/32 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06N3/086 , G06N3/048 , G06F111/06 , G06F119/06
Abstract: 本发明公开了一种多动力源车辆能量管理策略优化方法、系统及设备，涉及新能源汽车技术领域，该方法包括：根据标准工况和车辆模型模拟当前车辆状态；基于遗传拓扑神经网络，确定电机分配需求功率的比例；基于比例计算电机转矩，并根据电机转矩计算电机的消耗功率；基于消耗功率计算遗传拓扑神经网络中所有个体的奖励值；基于奖励值确定最优个体，得到最优能量管理策略。本发明将现在普遍用于多动力源车辆能量管理策略(Energy Management Strategy,EMS)中的基于梯度更新权重的神经网络替换为基于进化更新拓扑结构和权重的遗传拓扑神经网络(Neuro Evolution of Augmenting Topologies,NEAT)，能减少EMS调试周期，通过最优EMS对车辆动力源之间的能量流进行分配，使车辆在满足动力性的要求下达到最佳的经济性。
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公开(公告)号：CN119892439A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510016223.5
申请日：2025-01-06
Applicant: 北京工业大学
IPC: H04L9/40 , H04L41/0654
Abstract: 本发明公开了一种基于分布式决策的访问控制方法及系统，方法包括：S1：主体向访问控制执行点发起对目标客体执行特定操作类型的访问控制请求；S2：访问控制执行点将访问控制请求转发给访问控制决策点；S3：访问控制决策点查询目标客体对应的访问控制策略；S4：决策信息点将所需的信息返回给访问控制决策点；S5：访问控制决策点评估访问控制请求是否被允许；S6：访问控制执行点发起特定操作类型或者将错误信息返回给主体；S7：目标客体将访问结果返回给访问控制执行点；S8：访问控制执行点根据决策结果将访问结果返回给主体。本发明支持多种访问控制模型，支持综合决策，能够为复杂分布式系统提供高效安全的访问控制能力。
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