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公开(公告)号：CN119514832A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202510088628.X
申请日：2025-01-21
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/047 , G06Q10/083 , G06Q10/30 , G06Q50/06 , G06V20/58 , G06V20/56 , G05B11/42
Abstract: 本申请涉及一种无人电池运输车的调度方法、装置和系统，其中，该调度方法包括：以最小化换电系统的总配送距离和总配送需求为优化目标，确定各个存储站和各个换电站的对应关系；其中，换电系统的总配送距离为各对存储站和换电站之间的路径距离总和，换电系统的总配送需求为各对存储站和换电站之间的配送需求总和，对于任意对存储站i和换电站j之间的配送需求为第一数值和第二数值的乘积，第一数值为换电站j的当前待配送电池数量与总电池容量的电比值，第二数值为存储站i与换电站j之间的路径距离归一值。解决了目前换电系统的电池运输车调度方法未能有效地对电池运输车进行合理调度的问题。
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公开(公告)号：CN118966483A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411452608.8
申请日：2024-10-17
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/044 , G06N3/084 , G06N3/0895 , G06Q50/40 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于海运领域，具体涉及一种基于深度对比学习的船舶到港时间预测方法及其对应的船舶到港时间预测系统和装置。该方案优选包含AIS数据、气象数据与海运路径的特征信息作为样本数据，并筛选出若干组表征相似或不同航行条件的样本对，分别作为正样本对和负样本对。本发明基于对比学习框架构建一个包含特征提取器、投影头和RNN的船舶到港预测模型；并对其进行两阶段训练。在第一阶段中，通过构建正样本对和负样本对来预训练模型中的特征提取部分。在第二阶段，则直接利用样本数据集通过梯度下降的方式训练整个网络模型，使得网络模型的预测精度满足要求。本发明解决了现有技术难以实现对海运船舶的到港时间进行精准预测的问题。
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公开(公告)号：CN110414899A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910704038.X
申请日：2019-07-31
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种快件组合派送通知系统及方法，包括快件组合模块、图像扫描模块、信息发送模块、中央控制模块；快件组合模块包括机械手和信号传输线A；图像扫描模块包括通用摄像头和信号传输线B；信息发送模块包括预设信息存储部分、信息收发部分和信号传输线C；通用摄像头的信号输出端通过信号传输线B与中央控制模块连接，中央控制模块通过信号传输线A与机械手控制连接，中央控制模块通过信号传输线C与信息收发部分通信连接，预设信息存储部分与信息收发部分相连接。本发明解决了快件派送过程中人工编辑快件派送通知效率较低、快件到达时间与取货人信息获取不匹配的问题，实现快件无人化自动组合，快件信息全程实时监控以及到站即通知。
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公开(公告)号：CN119692567A
公开(公告)日：2025-03-25
申请号：CN202510202372.0
申请日：2025-02-24
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q10/0631 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于交通技术领域，具体涉及一种考虑竞争的电动汽车充电可达性分析方法、系统和装置。该方法包括对目标区域的地图进行栅格化并编码，标记其中包含充电站的网格，并生成起点集合和终点集合；定义用户从起点驾驶车辆到达任意充电站，再采用非驾驶方式驶出的路径为一条充电出行链；生成从指定起点经可选充电站到指定终点的所有候选的充电出行链，最后结合车辆在任意两点间的加权平均广义充电过程成本和充电站对车辆的竞争吸引力，计算出目标区域内任意两点间的充电可达性，并生成对应的热力图。本发明解决了现有充电站的空间布局未能考虑到用户实际出行需求的空间分布，区域内不同地点间的充电可达性分布不均衡，用户的充电体验较差的问题。
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公开(公告)号：CN118313627A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410722525.X
申请日：2024-06-05
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/083 , G06Q50/06 , G06F17/10 , B60L53/60 , B60L53/80
Abstract: 本申请涉及一种电动物流汽车的充换电调度方法、装置、电子设备和系统，其中，所述物流系统包括若干电动物流汽车、若干物流中心和信息交互系统，所述充换电调度方法应用于所述信息交互系统，该充换电调度方法包括：获取预先构建的优化控制模型，所述优化控制模型包括目标约束条件和目标函数；在所述目标约束条件下，对所述目标函数进行优化，基于优化结果确定各辆所述电动物流汽车的充换电方案。本发明提供了一种针对“充换电一体化”物流中心的充换电调度方法，能够有效地调度不同电动物流汽车在不同物流中心的充电时间和放电时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112937533B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202110389882.5
申请日：2021-04-12
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种采用电机制动的电液线控制动系统及液压力控制方法，该电液线控制动系统是通过永磁同步电机进行电动助力，制动踏板进行机械助力，将电动助力和机械助力分开，以实现制动踏板和制动主缸之间的解耦；然后驾驶员踩制动踏板，将位移传感器的位移信号传递给制动控制单元，以确定制动信号，并根据制动信号确定实际滑移率和目标滑移率，为制动轮缸分配目标液压力；最后建立压力跟随控制器，通过调节目标液压力和实际液压力，使得永磁同步电机能获得目标转矩，并转化成丝杠的推力，推动制动主缸建立液压力，同时将实际液压力信号反馈给压力跟随控制器，以实时输出目标转矩来控制永磁同步电机正、反和堵转，达到增压、减压和保压的目的。
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公开(公告)号：CN114841424A
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202210448035.6
申请日：2022-04-26
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于引力模型的国际多式联运可达性测量方法，是应用于货物从国内城市运输到海外地区的多式联运运输网络中，包括：1.根据在国际多式联运网络上将国内货物运输到海外的便利程度和国内货物在海外地区的吸引力构建运输可达性模型；2.根据多项logit模型构建路径选择模型；3.根据货物在国际多式联运运输链上的三个主要过程(内陆、港口和海洋)构建广义运输阻抗模型；4.根据区域生产总值、人力资源禀赋和港口吞吐量构建运输吸引力模型；5.根据上述模型计算得出的结果借助Mapinfo软件直观展现国际贸易多式联运可达性的空间分布特征。本发明能准确测量交通规划中的多式联运可达性，并提高实际测量精度。
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公开(公告)号：CN112937533A
公开(公告)日：2021-06-11
申请号：CN202110389882.5
申请日：2021-04-12
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种采用电机制动的电液线控制动系统及液压力控制方法，该电液线控制动系统是通过永磁同步电机进行电动助力，制动踏板进行机械助力，将电动助力和机械助力分开，以实现制动踏板和制动主缸之间的解耦；然后驾驶员踩制动踏板，将位移传感器的位移信号传递给制动控制单元，以确定制动信号，并根据制动信号确定实际滑移率和目标滑移率，为制动轮缸分配目标液压力；最后建立压力跟随控制器，通过调节目标液压力和实际液压力，使得永磁同步电机能获得目标转矩，并转化成丝杠的推力，推动制动主缸建立液压力，同时将实际液压力信号反馈给压力跟随控制器，以实时输出目标转矩来控制永磁同步电机正、反和堵转，达到增压、减压和保压的目的。
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公开(公告)号：CN118865734A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202411322965.2
申请日：2024-09-23
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G08G1/14 , G08G1/01 , G08G1/0968
Abstract: 本发明属于交通领域，具体涉及一种停车场自主泊车最优路径的规划方法及其对应的停车场内泊车的引导系统和装置。该方案先利用GCN图卷积网络和GRU层构建出一个T‑GCN时间图卷积网络。再将停车场的历史数据编码为特定的格式，并用于训练T‑GCN时间图卷积网络，进而得到可以实现车流和车位分布预测的网络模型。接着，利用车流车位预测网络预测出停车场内空余车位的信息，再结合停车场泊车模型计算出到每个候选车位的预测时间。最后，将候选路线按照时间升序排列反馈给驾驶员，供驾驶员自行选择。本发明提供的方案可以辅助用户完成车位停泊的决策行为，节省用户寻找车位的时间和精力，提高用户的停车场泊车效率和用户体验。
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公开(公告)号：CN118644276A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202411102708.8
申请日：2024-08-13
Applicant: 合肥工业大学
IPC: G06Q30/0202 , G06Q30/0201 , G06Q50/06 , G06Q50/40 , G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/084 , G06N5/01 , G06N3/045 , G06N20/20
Abstract: 本申请涉及一种充电站的充电需求预测方法和电动公交车的运行优化方法，充电站的充电需求预测方法包括：获取电动公交汽车充电站的历史充电记录数据，基于随机森林模型从历史充电记录数据中筛选出与充电需求相关的目标特征；基于目标特征的特征数据，通过训练后的充电需求预测模型预测电动公交汽车充电站的充电需求；其中，充电需求预测模型包括长短时记忆神经网络和光梯度决策树网络，长短时记忆神经网络包括多个网络单元且采用注意力机制为各个网络单元的输出分配权重，充电需求预测模型的输出为长短时记忆神经网络的输出和光梯度决策树网络的输出进行加权求和的结果。解决了电动公交车充电站峰谷期的充电需求预测准确性相对较低的问题。
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