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公开(公告)号:CN115979704A
公开(公告)日:2023-04-18
申请号:CN202211624287.6
申请日:2022-12-16
申请人: 华东交通大学 , 华东交通大学江西建筑设计院有限公司 , 中冶一局建设工程有限公司
IPC分类号: G01N1/08
摘要: 本发明提供一种风化软岩取样装置,包括三角架、圆形取样钻筒、取样器、电动马达、驱动电机、螺旋推进杆、螺旋连接杆、转向齿轮轴、减振弹簧、上部平台;采用驱动电机配合螺旋推进杆、转向齿轮轴以及螺旋连接杆来驱动圆形取样钻筒上升和下降,设有电动马达驱动取样器进行取样,圆形取样钻筒钻进稳固周边岩土层,减小扰动,内部取样器旋进,对风化软岩扰动小,无水钻进避免软岩崩解,取样较完整,风化软岩取样装置各部件小巧轻便,可拆卸组装,便于移动及检修。
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公开(公告)号:CN118895824A
公开(公告)日:2024-11-05
申请号:CN202411188788.3
申请日:2024-08-28
申请人: 华东交通大学 , 南京工业大学 , 南昌市政远大建筑工业有限公司
IPC分类号: E04B1/58 , E04B1/21 , E04B5/02 , E04B5/04 , E04C3/20 , E04C3/34 , E04C5/16 , E04G13/00 , E02D15/08 , E02D15/02 , E02D29/045 , E02D29/055 , E02D13/04 , E02D13/02 , E02D29/16
摘要: 本发明公开了逆作装配地铁站的梁板柱节点、辅助装置以及施工方法,包括预制中柱,其具有竖向设置的柱身和位于柱身底部的柱尖;多个梁端搭接筋,其沿柱身高度上下依次布置;多个牛腿,其设置于柱身上,且位于除底部外的多个梁端搭接筋的下方处;柱墩,其位于柱身底端的梁端搭接筋的上方;多个所述梁端搭接筋的两侧分别对称安装有预制梁;除底部外的多个预制梁的两侧分别对称安装有预制楼板;以及底板,其位于柱身的底部,且位于底部的两个预制梁的下方;本发明针对现有技术中盖挖逆作地铁车站的梁板柱节点难以实现梁柱有效连接的解决方案,同时该新型节点所采用构件预制率较高,能减少现浇混凝土体积,节省现场施工工期。
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公开(公告)号:CN118643398B
公开(公告)日:2024-11-05
申请号:CN202411117683.9
申请日:2024-08-15
申请人: 华东交通大学
IPC分类号: G06F18/2411 , G06F18/2431 , G06F18/214
摘要: 本发明公开了一种基于改进PCA‑SVM网络的列车车体振动状态预测分析方法及系统,方法包括:采用K‑means算法对至少一个目标车体振动样本数据进行状态聚类处理,得到至少一个状态数据集,将至少一个状态数据集以及与至少一个状态数据集相对应的车体振动状态标准指标集输入至SVM多类分类器中,训练并生成车体振动状态预测模型,提高了车体振动状态的测算准确率,有利于快速预测铁路机车车辆在不平顺轨道上的振动状态。
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公开(公告)号:CN118629081B
公开(公告)日:2024-11-05
申请号:CN202411107294.8
申请日:2024-08-13
申请人: 华东交通大学
IPC分类号: G06V40/16 , G06V10/20 , G06V10/44 , G06V10/74 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
摘要: 本发明提出一种用于红外‑可见光人脸识别的双编码人脸合成方法与系统,该方法采用身份编码器和风格编码器的双编码结构,以红外人脸照片作为真实照片,将真实照片输入身份编码器,获取身份特征编码;以随机可见光人脸照片作为参考照片,将参考照片和真实照片输入风格编码器,获取具有参考照片风格信息的内容编码;将内容编码和身份特征编码进行融合增强,获取增强后的特征;将增强后的特征输入风格内嵌解码器中,并在风格编码器和解码器之间建立各层的跳跃连接,以将风格编码器捕获的特征信息传递给风格内嵌解码器,从而引导解码特征的生成。本发明方法利用目标域参考照片的先验信息,提高NIR图像转换生成VIS图像的真实性,提高了NIR人脸识别精度。
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公开(公告)号:CN118889013A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202411230573.3
申请日:2024-09-04
申请人: 华东交通大学
摘要: 本发明公开了一种单平面电小磁偶极子微带天线,包括一层介质基板和贴设于介质基板上表面的天线辐射单元;所述的天线辐射单元包括矩形开口环和平行传输线;平行传输线放置于矩形开口环的开口处,用于激励偶极子进行工作;所述的矩形开口环的开口位置位于矩形开口环的上边,矩形开口环的下边不直接与其左右两边相连,而是采用耦合的方式连在一起,即矩形开口环下边的两端均以90°向上弯折,分别与矩形开口环的左、右两边进行耦合。本发明在实现磁偶极子天线小型化的同时,具有单平面结构的特点,可集成于可植入无线移动医疗设备中,用于实现稳定的无线通信。
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公开(公告)号:CN118885887A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202411375974.8
申请日:2024-09-30
申请人: 华东交通大学
IPC分类号: G06F18/241 , G01R31/00 , G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开了一种牵引变流器故障诊断方法、设备、介质及产品,涉及电力机车的智能运行维修领域,该方法包括:获取数据集;数据集为中间直流电压数据;基于变分模态分解对所述数据集进行分解,得到多通道标准故障特征集;根据变分模态分解特性,确定配套通道加权层;所述配套通道加权层为PE‑Spearman秩相关系数;根据配套通道加权层,建立配套通道加权层‑一维深度可分离卷积神经网络模型;所述一维深度可分离卷积神经网络为将深度可分离卷积神经网络运用到一维长序列数据中构建的网络;将多通道标准故障特征集输入到所述配套通道加权层‑一维深度可分离卷积神经网络模型中,得到故障分类。本发明可准确、快速、稳定地识别故障特征。
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公开(公告)号:CN118194710B
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202410321540.3
申请日:2024-03-20
申请人: 华东交通大学
IPC分类号: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/15 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06N3/048
摘要: 本发明公开了一种用于磁悬浮列车的多目标优化方法及系统,包括:将相邻站点间的待评价线路划分为若干段点位,计算每个点位的环境参数及对应的所选牵引力;根据每个点位对应的环境参数及对应的所选牵引力,构建离散化的列车纵向动力学模型;基于列车纵向动力学模型,获得每个点位的评价指标;根据每个点位的评价指标和对应的列车运行特征,以不同点位下所选牵引力为未知量来对待评价线路进行多目标规划优化求解,得到当前待评价线路的最优运行策略。
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公开(公告)号:CN118864424A
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202411028358.5
申请日:2024-07-30
申请人: 华东交通大学
IPC分类号: G06T7/00 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0499 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82 , G06N3/084
摘要: 本发明为基于RT‑DETR‑Sat的道路巡检机器人障碍检测方法及系统,所述检测方法包括以下步骤:获取道路巡检过程中巡检区域的道路图像,并对道路图像逐帧进行标注,将标注后的障碍物图像分为训练集和测试集;构建RT‑DETR‑Sat目标检测模型,RT‑DETR‑Sat目标检测模型包括主干网络ResNeSat、混合编码器和带有辅助预测头的解码器,图片输入主干网络ResNeSat中,获得多层不同尺度的特征图,利用混合编码器处理多尺度特征,将混合编码器的输出连接IoU感知查询选择,从中选择固定数量的特征作为解码器的初始目标查询,解码器生成边界框和置信度得分,最后将模型的输出转化为概率分布,得到最终的预测结果,用于道路巡检机器人障碍检测。其兼顾较高的实时性和较高的检测精度。
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公开(公告)号:CN118293364B
公开(公告)日:2024-10-29
申请号:CN202410640180.3
申请日:2024-05-22
申请人: 华东交通大学
摘要: 本发明涉及液压控制技术领域,尤其是涉及一种基于压差反馈的液压管道破裂保护电液控制系统。包括液压执行系统和控制器系统,其中,控制器系统包括压差反馈回路,用于获取液压管道内的流量信号并计算比例信号;流量诊断回路用于接收比例信号,在判断该比例信号超出阈值范围的时间达到预设的安全时间后切断液压执行系统的执行端,以实现对液压管道破裂进行保护的目的。本发明可通过压差反馈回路的压力传感器间接检测管道泄漏情况,当通过控制器系统的流量诊断回路检测到发生泄漏时输出保护信号自动切断液压回路,实现了管道破裂检测的快速响应,适合用于无人监测情况下的液压系统。
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公开(公告)号:CN118840293A
公开(公告)日:2024-10-25
申请号:CN202410952598.8
申请日:2024-07-16
申请人: 华东交通大学
IPC分类号: G06T5/77 , G06T5/60 , G06T5/10 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/082
摘要: 本发明属于图像处理领域,涉及一种基于深度学习的流体场景图像修复与增强方法,本发明充分融合了深度学习技术和流体场景的特殊需求,旨在通过学习动态变化和光学特性,实现对图像的高效准确修复与增强。本发明通过Swin V2技术对动态变化进行建模,具备优秀的全局信息捕捉能力和注意力机制,能够有效地捕捉图像中复杂的动态变化,从而提高了图像修复的准确性和效率。同时,利用快速傅里叶卷积技术处理流体场景中液体表面的光学折射现象。通过在频域上进行卷积运算,能够更准确地恢复受损图像中的光学特性,从而提升了修复效果的真实性和清晰度。本发明为流体场景中的图像处理问题提供了更优越的解决方案,实现了实时高效且真实的图像修复。
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