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公开(公告)号：CN118827674A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410774868.0
申请日：2024-06-17
Applicant: 西南交通大学
IPC: H04L67/1001 , H04L67/12 , G06F9/50 , G06N3/04 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种基于增强深度强化学习的车联网分布式边缘计算方法，具体为：首先建立基于分布式云计算网络的计算卸载系统，将其中来自车辆的计算任务由分布式系统中的多个边缘计算资源单元(ECRU)处理；然后将计算卸载资源的优化问题建模为马尔可夫决策过程(MDP)，同时考虑了系统收入、成本支出和系统中的其他领域；最后采用增强型深度Q学习方法来解决优化问题。本发明可以有效地实现快速收敛速度和高收敛稳定性，并具有最高的性能。
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公开(公告)号：CN117972561A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410052709.X
申请日：2024-01-12
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F18/2415 , G01R35/00 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06F18/2431 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道卷积神经网络的电流传感器故障诊断方法，具体为：建立永磁电机数学模型和电流传感器四种典型故障模式下的数学模型；获得正常模式和四种典型故障模式下的原始三相电流数据组成数据集；对数据集进行归一化处理和随机重叠抽样，将新数据样本划分为训练集、交叉验证集和测试集；构建三通道全局池化一维卷积神经网络，将三相电流数据作为输入层，输入数据的预测分类作为输出，以交叉熵代价函数作为评价指标调节网络结构和超参数，选取指标最优网络；获取不同电机转速和负载工况下的数据，放入训练好的模型中进行测试，实现高精度故障诊断。本发明实现了在永磁电机不同运行工况下高效、准确地诊断出四种典型电流传感器故障。
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公开(公告)号：CN117969300A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410022043.3
申请日：2024-01-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 基于X射线成像的复材力热氧耦合剩余强度原位测量方法，将X射线三维成像测试技术与力‑热‑氧耦合拉伸、疲劳加载装置相结合，开展超高温及不同氧化环境下复材结构内部的复杂损伤演化行为的原位可视化研究，利用三维原位无损图像分析材料内部损伤演化行为，结合不同氧气‑氮气环境配比下卸载模量的变化、应力‑应变曲线等数据以揭示微结构特征的演变规律。基于氧化动力学分析，在连续介质理论框架下构建考虑氧化过程、氧化损伤和应力加速氧化的宏观力‑热‑氧耦合损伤变量，探究多场耦合作用下的复材结构模量及强度随温度的变化关系和失效判据，为实现对剩余强度在不同大气环境下随时间演化作出理论预测。
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公开(公告)号：CN112259174B
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202011094363.8
申请日：2020-10-14
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多元统计与同位素的混合区地下水氮污染源识别方法，从地下水“三氮”含量时空分布与潜在影响入手，借助多元统计与稳定同位素技术由定性分析污染源组成到定量剖析污染源贡献率及氮素迁移转化规律，最后结合地下水扩散模型探讨污染源识别有效性，构建一套完整的“污染初探‑定性分析‑定量剖析‑结果验证”污染源识别方法。本发明不仅可以对混合用地区地下水污染的分布、来源及影响因素进行深入解析，还可以定量计算不同用地类型下的具体污染来源以及其对地下水氮素的贡献程度，提出合理可行、针对性强的地下水污染控制和水环境保护措施，对生态环境的改善起到积极作用。
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公开(公告)号：CN105680667A
公开(公告)日：2016-06-15
申请号：CN201610122107.2
申请日：2016-03-04
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种直线牵引用高温超导直线感应电机驱动装置，次级绕组采用高温超导线圈(102)置于次级铁芯(101)中且绕组按照相同间隔排列，各高温超导线圈(102)为闭合线圈，单独固定在次级铁芯(101)磁轭槽中；高温超导线圈(102)为饼式结构,并具有跑道型截面；所述次级组件置于低温容器(3)中,次级铁芯(101)的底部平面与初级铁芯上表面(202)之间具有气隙(4)。传统初级铁芯(202)和三相对称绕组(201)固定在地面上。该直线驱动装置体积小，重量轻，效率高，推力大，带负载能力强，可靠性和使用寿命大为提高，可广泛应用在货物分拣系统、直线感应门、车床、列车、地铁等方面。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105633759A
公开(公告)日：2016-06-01
申请号：CN201610112901.9
申请日：2016-03-01
Applicant: 西南交通大学
CPC classification number: H01R43/0207 , H01R4/68 , H01R43/0242
Abstract: 本发明公开了一种薄带导体的低电阻焊接装置，由加热台、压力台、控制器和上位计算机几部分组成，控制器和上位计算机实时监测并控制加热台的焊接温度和压力台施加压力，编程设定自动焊接程序，进行精确焊接控制。加热台和压力台分别提供熔化焊料所需的高温和使焊料均匀分布的压力。加热台为自动控制电子加热装置，通过传导加热压力台。压力台主要部件包括驱动电机、导杆、支架、上压块和下压块五部分，将焊接样品放置在上压块与下压块之间，上压块和下压块相贴合后压紧样品。上压块和下压块贴合面经过精密加工，其表面平行度和垂直度小于5μm/100mm。
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公开(公告)号：CN119846511A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510342298.2
申请日：2025-03-21
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01R31/40 , G06N3/0464 , G06N3/096 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开一种三电平变流器复合故障在线诊断方法及系统，涉及三电平变流器故障诊断技术领域，解决现有三电平变流器故障诊断技术处理的故障类型有限同时准确率不高，并且无法对容错控制算法提供变流器实时状态信息的技术问题；本发明包括构建二维卷积神经网络，制作数据集，利用数据集结合迁移学习对二维卷积神经网络进行训练获取复合故障诊断模型，将复合故障诊断模型部署到边缘设备中，通过采集的三电平变流器的数据对三电平变流器的故障进行实时诊断，所述三电平变流器的故障包括功率开关管开路故障与传感器故障；本发明利用迁移学习训练策略提升了网络模型的泛化能力，有助于已有诊断模型在其它诊断任务中的二次开发。
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公开(公告)号：CN118993342A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411343526.X
申请日：2024-09-25
Applicant: 西南交通大学
IPC: C02F3/30
Abstract: 本申请提供一种阶梯形生物滞留设施，包括：多级阶梯式布置的滞留单元，相邻的滞留单元之间通过透水隔板隔开，从低到高的第1级滞留单元从上到下依次为植土层、第一滤料层，从低到高的第2级滞留单元从上到下依次为植土层、第一滤料层、第二滤料层，从低到高的第3级滞留单元从上到下依次为植土层、第一滤料层、第二滤料层、第三滤料层，其余滞留单元从上到下依次为植土层、第一滤料层、第二滤料层、多层第三滤料层；第一滤料层、第二滤料层、第三滤料层内分别接种有全程硝化细菌、反硝化细菌、聚磷菌。该滞留设施可设置于坡度较大的地区，且能够通过填料及微生物配合高效地削减农业面源氮、磷污染的输入。
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公开(公告)号：CN118837151A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202411083722.8
申请日：2024-08-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种水体和沉积物的微塑料取样装置及取样方法，属于水体取样技术领域，包括设置在插入管底部的取样滤板和外端的上盖体，在插入管内设置有可上下滑动的连接管，连接管的端部延伸至插入管底部并在端部设置有下盖体，下盖体通过连接管的上下滑动保持与上盖体的结合与分离，两个盖体的结合形成一个封闭区域，两个盖体的分离以便于水体穿过下盖体和上盖体的间隙间并与取样滤板接触后掉落在下盖体内实现取样；在插入管的外端还通过紧固件安装有高度可调的浮力板；在连接管内还设置有柔性绳，柔性绳的端部穿过连接管底部并在该端部安装有带容纳槽的锚体，该取样装置可插入水中后便于对不同深度的水体以及底部沉积物进行微塑料的检测取样。
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公开(公告)号：CN117891590B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202311603972.5
申请日：2023-11-28
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的自动驾驶的安全冗余和资源分配方法，具体为：通过构建一个在移动边缘计算MEC下，城市道路上自动驾驶车辆行为转变请求的动态资源分配问题的模型框架，以应对车辆面临的潜在紧急情况，同时平衡系统的收入和支出，以获得最佳的整体系统利益；使用深度强化学习算法求解资源分配问题。本发明考虑了车辆优先级下的计算资源的合理分配和安全冗余的设置，同时可以避免由于系统内部状态和动作空间增加而可能产生的维度爆炸问题，可以准确选择合适的动作，加速收敛速度，获得更大的回报。
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