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公开(公告)号：CN117668429A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311586692.8
申请日：2023-11-24
申请人： 山东大学
摘要： 本发明公开了一种智能工程机械作业姿态预测方法及系统，所述方法包括以下步骤：获取工程机械当前的作业姿态信息；基于工程机械当前的作业姿态信息，采用智能扩展卡尔曼滤波算法预测工程机械的下一步作业姿态；本发明首先采用樽海鞘算法进行寻优，当樽海鞘算法陷入局部最优状态时，将粒子群算法融入樽海鞘算法并增大搜索空间，多次循环得到改进的樽海鞘算法。利用改进樽海鞘算法优化扩展卡尔曼滤波算法中的系统噪声协方差矩阵，得到智能扩展卡尔曼滤波算法。基于惯性测量单元测量分析得到的姿态信息，采用智能扩展卡尔曼滤波算法预测工程机械的下一步动作，提高了工程机械作业姿态预测结果的精度。
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公开(公告)号：CN116742035A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310659788.6
申请日：2023-06-02
申请人： 山东大学
IPC分类号： H01M8/0265 , H01M8/1004
摘要： 本发明属于燃料电池领域，提供了一种导流流道、质子交换膜燃料电池及动力总成，包括变导流结构的阳极导流流道和阴极导流流道。阳极导流流道和阴极导流流道由阳极极板和阴极极板加工而成，阳极导流流道和阴极导流流道另一侧分别与阳极金属泡沫流道和阴极金属泡沫流道相连。燃料电池通过特定的加工处理，使导流流道靠近极板一侧的表面沿流道流动方向具有某种曲面变化的规律特点，具体表现在导流流道的高度沿着反应气体流动的方向逐渐变小。通过对气体流道的导流流道的结构改进，从而使气体沿导流流道流动时方向适当改变，提高燃料电池中后段反应气体及质子交换膜催化剂的利用率。
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公开(公告)号：CN118736528A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410859960.7
申请日：2024-06-28
申请人： 山东大学
摘要： 本发明属于无人驾驶技术领域，提供了基于变结构卷积神经网络的无人驾驶目标识别方法及系统，本发明针对无人驾驶过程中需要识别行人、车辆和交通信号灯等目标，对卷积神经网络结构的主干网络进行改进，定义搜索空间的参数类型和取值范围，用蚁群算法改进冠豪猪算法的第三防御机制搜索方向及触发第四防御机制的条件，结合冠豪猪算法和蚁群算法各自优势，形成融合智能算法。利用得到快速收敛且具有良好全局搜索能力的融合智能算法作为搜索策略，根据已搜索空间生成新的结构参数向量，将这些向量转化为卷积神经网络结构模型并使用适应度函数评估，然后进行多次寻优，得到更准确的目标检测卷积神经网络模型，实现了更准确和快速的目标优化。
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公开(公告)号：CN118133674A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410327748.6
申请日：2024-03-21
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/006 , G06F18/2411 , G06F18/27
摘要： 本发明提供了一种散热器仿真用壁面函数的智能预测方法及系统。对散热器近壁区划分的详细网格求解到粘性底层，对求解结果分析得到数据样本，利用冠豪猪优化算法的第一种防御策略改进粒子群算法，利用冠豪猪优化算法的第四种防御策略改进人工鱼群算法的觅食行为和随机行为，融合两种改进后的方法，得到融合的智能算法。利用融合的智能算法寻优改进SVM，后利用改进后的SVM对近壁区网格细化仿真得到的数据样本进行预测，得到散热器壁面函数的预测模型，进一步细化网格尺寸，通过预测模型得到相应网格位置的速度，采用多次回归进行处理，得到散热器仿真用壁面函数。本发明可以进行散热器的精确仿真分析，实现准确评估散热器的换热和流动性能。
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公开(公告)号：CN118154632A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410335575.2
申请日：2024-03-22
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06T7/13 , G06V10/762 , G06V10/74 , G06V10/77
摘要： 本发明提供了一种基于智能驾驶的目标特征智能分割方法及系统。该方法包括基于待分割目标的三维点云数据，得到点云类簇；根据邻近点和聚类中心点的法线向量夹角余弦和欧氏距离得到聚类的相似度度量值，对三维点云数据进行聚类；通过分析聚类完成的点云簇团内的点，构建隶属度函数；再进行一次聚类，在聚类过程中，根据待定点和聚类中心点的法线向量夹角余弦和欧氏距离得到聚类的相似度度量值，若最小的两个相似度度量值之间的差值小于设定的阈值，则依据隶属度函数，计算该待定点与这两个最小相似度度量值对应点云簇团的隶属度，将该待定点划分到较大隶属度的点云簇团中，生成最终点云簇团，以确定出目标特征轮廓。
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公开(公告)号：CN116486329A
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN202310344006.X
申请日：2023-03-29
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06V20/52 , G06V10/764 , G06V10/762 , G06V10/774
摘要： 本发明属于发动机智能装配领域，提供了融合人工鱼群与萤火虫算法的发动机气门识别方法及系统，针对现有的发动机气门识别方法的精度和实时性受样本集的锚框尺寸的影响，导致识别精度不高的问题，该方案为获取待检测发动机气门的图像数据；根据待检测发动机气门的图像数据和改进的聚类分析算法得到包含多组不同锚框特征尺寸的发动机气门数据；基于包含多组不同锚框特征尺寸的发动机气门数据和训练后的目标检测模型得到发动机气门识别结果，极大地提高了检测识别精度。
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公开(公告)号：CN118710651A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410864320.5
申请日：2024-06-30
申请人： 山东大学
IPC分类号： G06T7/10 , G06V10/762
摘要： 本发明提供了一种基于多传感器融合的无人驾驶点云实例分割方法及系统，本发明提出基于多传感器融合的点云分割方法，对获取的的点云对原始点云进行降采样以及地面分割，将获取到的图片进行分割得到的结果转换作为点云的附加信息，将附加信息作为先验数据形成所有目标实例的点云簇团，使用统计滤波得到粗分割结果，然后进行逐簇团的点云迭代聚类。对于每一个簇团，使用结合DBSCAN和孤立森林算法，提出的迭代孤立森林空间聚类算法，重复迭代直到点云簇团不再发生变化，最终得到点云的实例簇团。可以实现点云更准确的聚类分割，且将多传感器的数据进行有效融合，使实例分割的效率和准确度提高。
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公开(公告)号：CN117873051A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202310473628.2
申请日：2023-04-24
申请人： 山东大学
IPC分类号： G05D1/43 , G05D1/246 , G05D1/644 , G05D1/648 , G05D109/10
摘要： 本发明涉及基于蚁群算法的作业路径规划方法及系统，包括以下步骤：构建栅格地图并初始化；将起点栅格、障碍栅格和蚂蚁走过的节点加入禁忌表；确定下一步可转移节点；若可转移节点不为零，则计算所有可转移节点的转移概率，确定蚂蚁下一步转移的栅格，并将转移后的栅格加入禁忌表；保存转移后增加的路径长及转移后的路径，若转移后的节点是终点栅格，该蚂蚁完成本次迭代的路径规划；若不是终点栅格则重复确定下一步可转移节点；所有蚂蚁完成路径规划后，当蚂蚁更新信息素，保存本次迭代的最优路径，进入下一次迭代；若当前迭代次数达到最大迭代次数，则结束，比较每次迭代得到的路径，以其中的最短路径作为路径规划结果。
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公开(公告)号：CN118736522A
公开(公告)日：2024-10-01
申请号：CN202410863880.9
申请日：2024-06-29
申请人： 山东大学
摘要： 本发明提出了一种基于智能优化的无人驾驶图像识别方法及系统，属于图像处理技术领域。本发明采用折射反向学习机制改进波搜索算法的初始化，利用LEVY飞行改进波搜索算法的全局搜索，结合黄金正弦算法改进波搜索算法局部寻优中的发射电磁波过程，得到改进的波搜索算法；使用改进的波搜索算法对卷积神经网络结构的Triplet Attention注意力机制中添加的三个权重进行训练，得到改进的卷积神经网络结构用于进行无人驾驶图像的识别，本发明提高了无人驾驶图像识别的精度。
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公开(公告)号：CN118624232A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202310240564.1
申请日：2023-03-09
申请人： 山东大学
摘要： 本发明涉及基于灰狼算法的冷试测试降噪方法及系统，包括以下步骤：获取柴油机冷试振动信号；基于改进的灰狼算法，以冷试振动信号经变分模态分解，得到的各模态分量模糊熵的局部最小值作为适应度函数，对变分模态分解得到的模态分解个数K与惩罚因子α进行寻优；基于得到的最优组合，对柴油机冷试振动信号进行变分模态分解，得到K个模态分量，对每个模态分量进行降噪处理，根据处理后的模态分量重构信号，得到降噪后的冷试振动信号；改进的灰狼算法包括，通过差分进化算法的变异、交叉和贪心选择策略，改进灰狼算法的线性收敛因子。改进的灰狼算法得到的最优参数组合能够提高冷试振动信号的降噪效果。
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