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公开(公告)号:CN119755233A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202510078711.9
申请日:2025-01-17
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明为一种密度梯度蜂窝填充的预折叠薄壁管结构。包括预折叠薄壁方管和填充在预折叠薄壁方管内的密度梯度蜂窝填充结构;预折叠薄壁方管沿轴向的内径和外径均不变,预折叠薄壁方管的侧壁面为波纹板,波纹板沿管轴向从近冲击侧到远离冲击侧厚度逐渐增加、波纹板的波纹形状为三角形,且三角形的跨度沿管轴向从近冲击侧到远离冲击侧逐渐增加;密度梯度蜂窝填充结构由多个薄壁胞元通过重合边界阵列形成,胞元截面形状为正多边形,且正多边形的各个顶点内设有弧形强化胞壁,弧形强化胞壁沿胞元轴向从近冲击侧到远离冲击侧逐渐增加。本发明显著改善碰撞载荷传递特性,避免薄壁结构局部损伤与整体失稳,提高薄壁结构能量吸收效率。
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公开(公告)号:CN108332615B
公开(公告)日:2024-07-09
申请号:CN201810087736.5
申请日:2018-01-30
Applicant: 苏州江南航天机电工业有限公司 , 南京理工大学
IPC: F41H5/04 , F41H5/007 , B32B3/12 , B32B27/02 , B32B27/34 , B32B7/12 , B32B9/00 , B32B9/04 , B32B27/06 , B32B33/00
Abstract: 本发明提供一种防弹方舱板材,其包括:外层、防弹层、内层,防弹层位于外层和内层之间;防弹层包括:碳化硅陶瓷层、芳纶纤维复合材料层、蜂窝结构层,碳化硅陶瓷层、芳纶纤维复合材料层、蜂窝结构层依次层叠地设置于外层和内层之间,且外层复合于碳化硅陶瓷层上,内层复合于蜂窝结构层上,蜂窝结构层包括若干以三维阵列形式排布的结构单元,任一结构单元包括:第一连接点、第二连接点、U形件以及连杆。本发明具有良好的吸能效果,同时,蜂窝结构层在受到压缩时,结构在垂直于压缩方向上产生收缩效果,从而提高结构的刚度,有利于进一步吸收子弹的动能。此外,本发明在防弹保温的同时,还减小了板材的厚度,满足了防弹方舱的轻量化要求。
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公开(公告)号:CN115774942A
公开(公告)日:2023-03-10
申请号:CN202211612078.X
申请日:2022-12-13
Applicant: 南京依维柯汽车有限公司 , 南京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F18/2411 , G06F18/23213
Abstract: 本发明公开了一种基于车联网实车数据和SVM的驾驶风格辨识模型建模与统计方法,主要是利用企业大量实际车辆行驶数据进行数据分析,从大量用户行车数据中获取驾驶员在驾驶车辆时的状态信息,探寻驾驶员在驾驶车辆过程中表现出的行为规律,以便后续结合数据挖掘、机器学习、深度学习等技术对驾驶员驾驶行为综合评价系统开发,对于识别出的不良风格和具有不驾驶行为的驾驶员可针对性制定安全教育推荐项目、匹配相对应的UBI车险方案等风险管理措施,同时根据不同驾驶风格需求对车辆功能进行个性化控制系统开发,来满足不同驾驶员需求,优化车辆驾驶体验感。
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公开(公告)号:CN110716550B
公开(公告)日:2022-07-22
申请号:CN201911076016.X
申请日:2019-11-06
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明属于工程机械及车辆工程领域,具体涉及一种基于深度强化学习的换挡策略动态优化方法。包括如下步骤:(1):确定换挡策略状态输入变量和动作输出变量;(2):根据状态输入变量和动作输出变量,确定换挡策略马尔科夫决策过程;(3):根据换挡策略目标建立强化学习换挡策略奖励函数;(4):根据马尔科夫决策过程和奖励函数,求解深度强化学习换挡策略;(5):将步骤(4)计算出的预测Q网络放入换挡策略控制器,工程机械及车辆在行驶过程中,工程机械及车辆根据换挡策略控制器选择挡位;(6):在行驶过程中定期更新预测Q网络。本发明通过深度强化学习方法对换挡策略进行更新,实现换挡策略的动态优化。
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公开(公告)号:CN109878443B
公开(公告)日:2022-04-19
申请号:CN201910184512.0
申请日:2019-03-12
Applicant: 南京理工大学
IPC: B60R19/34
Abstract: 本发明公开了一种基于内凹多面体负泊松比三维结构内芯的吸能盒,包括与汽车防撞梁固连的前安装板,与汽车纵梁固连的后安装板,吸能盒盒体和填充在盒体内腔的内凹多面体负泊松比三维结构内芯;内芯由多个内凹多面体负泊松比单胞结构在三维方向阵列排布连接而成。本发明的吸能盒通过结合负泊松比三维结构,使吸能盒在受冲击方向具备了负泊松比和刚度增强特性,能够同时改善在多个工况下的吸能效果,提高车辆的碰撞安全性能。
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公开(公告)号:CN114302633A
公开(公告)日:2022-04-08
申请号:CN202111573443.6
申请日:2021-12-21
Applicant: 苏州江南航天机电工业有限公司 , 南京理工大学
IPC: H05K9/00
Abstract: 本发明提供了一种可拓展式电磁屏蔽方舱,其能满足用户对工作在频率范围为100kHz‑18GHz时,方舱屏蔽效能衰减量在40‑60dB电磁屏蔽的性能要求。其包括方舱本体、拓展舱,所述方舱本体的其中一端面为第一敞口结构,所述拓展舱的朝向第一敞口结构的端面为第二敞口结构,所述拓展舱沿着第一敞口结构的深度方向直线拉伸,进而完成舱体的拓展或收缩,其特征在于:所述方舱本体的内腔的底板为平面,所述第一敞口结构的内周焊接有第一密封框,所述第二敞口结构的外周焊接有第二密封框,所述拓展舱的两侧舱壁的外侧分别设置有用于支承拓展舱的移动装置,未拓展状态下、所述移动装置支承于所述方舱本体的底板。
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公开(公告)号:CN114278005A
公开(公告)日:2022-04-05
申请号:CN202111586510.8
申请日:2021-12-21
Applicant: 苏州江南航天机电工业有限公司 , 南京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种双芯包覆式复合保温结构方舱大板,其有效提高整个方舱大板的隔热性能,提升舱内环境的热舒适性,延长舱内设备使用寿命,增强系统可靠性和降低能耗。其包括内蒙皮、外蒙皮、框架,其特征在于,其还包括:内隔热桥,其包括四周边、中心空腔;外隔热桥,其包括四周边、中心空腔;双芯复合保温结构,其包括内层基材、中层外框、外层基材、第一层芯材、第二层芯材;所述框架为根据双芯复合保温结构的厚度拼接形成的边框结构,所述框架的中心空腔仿形于双芯复合保温结构的横剖面形状设置;所述内蒙皮的朝向外蒙皮的表面的四周固设有所述内隔热桥,所述外蒙皮的朝向内蒙皮的表面的四周固设有所述外隔热桥。
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公开(公告)号:CN109253659B
公开(公告)日:2020-05-22
申请号:CN201811034565.6
申请日:2018-09-06
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种雷达隐身方舱外壁板,包括由外至内依次贴合的外蒙皮(1)、第一非金属蜂窝夹心层(2)、第二非金属蜂窝夹心层(3)、反射层(4)、中间蒙皮(5)、保温层(6)和内蒙皮(7);所述第一非金属蜂窝夹心层(2)、第二非金属蜂窝夹心层(3)、反射层(4)和中间蒙皮(5)共同形成的侧边设有加强筋板(8),所述加强筋板(8)的上表面与外蒙皮(1)贴合,且在所述强筋板(8)上表面与外蒙皮(1)的贴合涂覆有吸波材料层(9)。本发明的雷达隐身方舱外壁板,具有防雷达探测的隐身作用,并能对电磁波具有屏蔽作用,同时具有良好的保温性能,且符合方舱的其他相关标准。
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公开(公告)号:CN110989597A
公开(公告)日:2020-04-10
申请号:CN201911233698.0
申请日:2019-12-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05D1/02
Abstract: 本发明提供了一种集成模糊神经网络的自适应路径跟踪方法,该方法通过判断工程机械或车辆实际位置点的与期望路径的横向位移偏差大小,决定出理想的偏转角度,将目标路径坐标点的曲率以及与实际行驶路径坐标点的横向偏差作为状态切换器的输入,状态切换器判断出工程机械或车辆是否偏离理想路径,再计算出理想偏转角度,横向控制器内部通过训练神经网络得出Jacobian信息,通过该信息整定自抗扰控制器参数,输出模糊神经自抗扰控制律,最后将控制律输入工程机械及车辆动力学模型中,该动力学模型输出实际行驶路径点反馈回输入端,形成完整的闭环控制系统。本发明可以增强控制器的抗干扰能力以及自适应性,提高对目标路径的跟踪精度。
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公开(公告)号:CN110989346A
公开(公告)日:2020-04-10
申请号:CN201911233699.5
申请日:2019-12-05
Applicant: 南京理工大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明提供了一种集成驾驶员决策行为的智能转向操纵方法,把转向过程分为角度决策模块以及角速度决策模块得出理想的偏转角度,将该偏转角度作为工程机械及车辆模型的输入,完成路径跟踪,将航向角偏差与路径偏差作为调整角度策略模块的输入,得出偏转角度值大小,再根据航向角偏差与路径偏差的正负得出偏转角度的方向,将偏转角度以及行驶速度作为调整角速度策略模块的输入,建立双输入单输出的偏转角速度模糊控制器,输出理想的偏转角速度,最后将偏转角度作为工程机械及车辆模型的输入,输出实际路径点以及航向角反馈回输入端,形成完整的闭环系统。本发明鲁棒性强、实用性好,该方法可以更符合驾驶员推理和决策行为。
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