一种柴油机SCR高阶模型求解方法
    1.
    发明公开

    公开(公告)号:CN118780078A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410995117.1

    申请日:2024-07-24

    申请人: 吉林大学

    摘要: 本发明公开了一种柴油机SCR高阶模型求解方法,所述的一种柴油机SCR高阶模型求解方法克服了现有技术存在的导致成本较高、增加模型的计算量与低阶SCR模型计算精度低的问题,所述的一种柴油机SCR高阶模型求解方法包括的步骤如下:1.根据柴油机SCR的相关化学反应,结合传热、催化和流动等物理定律构建耦合偏微分方程组;2.使用变量替换法对柴油机SCR耦合偏微分方程组中的双曲型偏微分方程进行化简;3.使用有限线方法对柴油机SCR耦合偏微分方程组中的抛物型偏微分方程进行化简;4.根据简化后的柴油机SCR耦合偏微分方程特征,使用向后差分法进行求解;5.使用列文伯格‑马夸特法对方程中的化学反应参数进行标定。

    一种基于手部运动轨迹波动率的汽车中控显示器位置确定方法

    公开(公告)号:CN115391740A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202211052631.9

    申请日:2022-08-29

    申请人: 吉林大学

    IPC分类号: G06F17/18 G01C3/00

    摘要: 一种基于手部运动轨迹波动率的汽车中控显示器位置确定方法,它属于汽车人因工程技术领域。本发明解决了采用现有方法确定的汽车中控显示器最优位置不准确的问题。本发明采取的主要技术方案为:步骤一、选取汽车中控显示器的多个位置,当驾驶人触控不同位置的中控显示器上的驾驶次任务时均采集驾驶人手部运动轨迹数据以及驾驶人操作舒适性主观评价数据;步骤二、根据手部运动轨迹数据计算手部运动轨迹波动率;步骤三、检验手部运动轨迹波动率与驾驶人操作舒适性主观评价数据的相关性;步骤四、根据步骤三中的相关性检验结果确定汽车中控显示器最优位置。本发明方法可以应用于汽车中控显示器位置确定。

    一种自适应扩展卡尔曼滤波柴油机SCR输出观测方法

    公开(公告)号:CN118782167A

    公开(公告)日:2024-10-15

    申请号:CN202410995116.7

    申请日:2024-07-24

    申请人: 吉林大学

    IPC分类号: G16C20/10

    摘要: 本发明公开了一种自适应扩展卡尔曼滤波柴油机SCR输出观测方法,一种自适应扩展卡尔曼滤波柴油机SCR输出观测方法克服了现有技术存在的SCR输出观测精度不高的问题,所述的一种自适应扩展卡尔曼滤波柴油机SCR输出观测方法包括的步骤如下:1)根据柴油机SCR内部相关化学反应及能量变化建立数学模型;2)根据柴油机SCR高阶模型的方程特征,采用向后差分公式,自适应时间步长进行模型求解,并使用列文伯格‑马夸特法对相关参数进行辨识;3)结合扩展卡尔曼观测器,设计出自适应时间步长的扩展卡尔曼观测器(ATS‑EKF);4)根据ATS‑EKF观测器,分别对SCR下游的NOx浓度和NH3浓度及氨气覆盖率进行观测。

    一种头戴式眼动仪注视点像素坐标系同一化方法

    公开(公告)号:CN112381875B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202011280207.0

    申请日:2020-11-16

    申请人: 吉林大学

    IPC分类号: G06T7/70 G06T7/80 G06F17/16

    摘要: 一种头戴式眼动仪注视点像素坐标系同一化方法,本发明涉及头戴式眼动仪注视点像素坐标系同一化方法。本发明的目的是为了解决现有使用头戴式眼动仪过程中,当佩戴者处于不同的头部姿态时,头戴式眼动仪输出的注视点坐标与同一注视点在基准像素坐标系内的注视点坐标发生偏移,导致位置定位准确率低的问题。过程为:在眼动仪中建立基准坐标系;采用移动均值滤波器对三轴加速度数据序列中第i个数据进行平滑处理进行平滑处理;计算眼动仪佩戴者头部绕x轴、y轴、z轴旋转角度;计算头戴式眼动仪的旋转矩阵;计算基准坐标系下头戴式眼动仪的旋转矩阵;计算头戴式眼动仪调整后的注视点位置。本发明用于头戴式眼动仪数据处理领域。

    一种车载中控屏幕界面图标自适应调整系统及方法

    公开(公告)号:CN114782917A

    公开(公告)日:2022-07-22

    申请号:CN202210378709.X

    申请日:2022-04-12

    申请人: 吉林大学

    摘要: 本发明适用于人机交互系统技术领域,提供了一种车载中控屏幕界面图标自适应调整系统,包括:摄像头、决策控制模块以及车载中控屏幕;所述摄像头用于感知自车与前方车辆之间的速度差和车间距;决策控制模块,所述决策控制模块用于根据摄像头采集的速度差和车间距信息进行信息融合处理,根据融合处理后的信息对车载中控屏幕界面的显示图标进行实时调整;所述车载中控屏幕用于呈现决策控制模块优化后的界面显示图标。本发明解决了驾驶过程中,中控屏幕内图标过多导致驾驶员的注意力分散,存在安全隐患的问题。实现在外界交通环境和交互系统次任务的耦合影响下,对车载中控屏幕界面呈现内容进行自适应控制。

    一种头戴式眼动仪注视点像素坐标系同一化方法

    公开(公告)号:CN112381875A

    公开(公告)日:2021-02-19

    申请号:CN202011280207.0

    申请日:2020-11-16

    申请人: 吉林大学

    IPC分类号: G06T7/70 G06T7/80 G06F17/16

    摘要: 一种头戴式眼动仪注视点像素坐标系同一化方法,本发明涉及头戴式眼动仪注视点像素坐标系同一化方法。本发明的目的是为了解决现有使用头戴式眼动仪过程中,当佩戴者处于不同的头部姿态时,头戴式眼动仪输出的注视点坐标与同一注视点在基准像素坐标系内的注视点坐标发生偏移,导致位置定位准确率低的问题。过程为:在眼动仪中建立基准坐标系;采用移动均值滤波器对三轴加速度数据序列中第i个数据进行平滑处理进行平滑处理;计算眼动仪佩戴者头部绕x轴、y轴、z轴旋转角度;计算头戴式眼动仪的旋转矩阵;计算基准坐标系下头戴式眼动仪的旋转矩阵;计算头戴式眼动仪调整后的注视点位置。本发明用于头戴式眼动仪数据处理领域。

    一种具有防护功能的胃肠镜检查专用床

    公开(公告)号:CN112022595A

    公开(公告)日:2020-12-04

    申请号:CN202011030732.7

    申请日:2020-09-27

    摘要: 本发明公开了一种具有防护功能的胃肠镜检查专用床,包括检查床、负压装置、氧气供应装置、胃镜护罩、肛肠镜护罩和仪器放置架,负压装置设置在检查床左侧床板下表面,氧气供应装置设置在检查床右侧床板下表面,胃镜护罩与负压装置通过气管可拆卸连接,胃镜护罩与氧气供应装置通过气管可拆卸连接,肛肠镜护罩与负压装置通过气管可拆卸连接,仪器放置架可拆卸设置在检查床上,仪器放置架可根据需要安装在检查床左右任何一侧,仪器放置架通过固定插销固定在检查床的床体上,本发明结构简单、安全可靠,降低了医护人员被患者传染的风险,方便医护人员对患者实施检查,保证患者的安全,适合广泛的推广和应用。

    一种柴油机DOC出口温度的控制方法

    公开(公告)号:CN118959130A

    公开(公告)日:2024-11-15

    申请号:CN202410995119.0

    申请日:2024-07-24

    申请人: 吉林大学

    IPC分类号: F01N9/00 G06F17/13

    摘要: 本发明公开了一种柴油机DOC出口温度的控制方法,克服了目前柴油机DOC出口温度控制不够精准的问题,其步骤为:1)根据柴油机DOC模型的特征,使用特征线法简化模型中的气相温度方程、简化模型中的固相温度方程;2)根据简化后的柴油机DOC模型,采用向后差分公式对模型进行求解,同时使用列文伯格‑马夸特法对不同温度下的化学反应参数进行标定;3)根据柴油机DOC模型的特征,设计龙布格观测器,并设计了李雅普诺夫函数以确保观测器的稳定性,计算了观测器增益的适宜取值范围;4)根据柴油机DOC模型特征设计了成本函数,同时采用内点法对多目标优化问题进行求解;5)证明柴油机DOC出口温度非线性模型预测控制系统稳定性。

    一种夜间驾驶人视觉搜索能力量化方法

    公开(公告)号:CN112949404B

    公开(公告)日:2022-04-19

    申请号:CN202110138118.0

    申请日:2021-02-01

    申请人: 吉林大学

    摘要: 一种夜间驾驶人视觉搜索能力量化方法,它属于视觉搜索能力量化技术领域。本发明解决了现有研究对夜间驾驶人视觉搜索能力量化不准确,导致道路照明设施和限速设置不合理的问题。本发明构造视觉搜索能力分配模型以及二分类模型,对视觉搜索能力分配量化指标进行提取后计算视觉搜索能力分配值,通过视觉搜索能力分配值与时间距离拟合得到的公式计算出视觉搜索能力分配值对应的时间距离,最后用Logistics回归进行二分类,得到各方案下的视觉搜索能力量化值。实现了用客观参数量化夜间驾驶人视觉搜索能力,提高了对夜间驾驶人视觉搜索能力量化的准确度,有利于规划道路照明设施和限速设置。本发明可以用于指导道路照明设施和限速的设置。

    一种基于深度学习的天气识别及程度量化方法

    公开(公告)号:CN114120025A

    公开(公告)日:2022-03-01

    申请号:CN202111180218.6

    申请日:2021-09-29

    申请人: 吉林大学

    摘要: 本发明涉及一种基于深度学习的天气识别及程度量化方法。其方法包括,获取需识别场景的恶劣天气图像,对所述图像进行预处理,将所述图像输入至预先训练好的Alexnet天气分类及识别模型中进行恶劣天气类型及恶劣天气程度识别,随后根据不同的天气类型对图像进行Brenner值或信息熵计算,得到带有恶劣天气类型、识别精度及恶劣天气程度的图像。本发明采用Alexnet卷积神经网络对恶劣天气进行识别,更精确地识别出模拟器场景的恶劣天气类别以及具体的程度等级,可以解决当前技术不能具体量化天气恶劣程度的限制,从而可量化驾驶模拟器中的恶劣天气危险场景,为恶劣天气下交通安全、驾驶行为、限速等方面的研究提供基础。