融合道路多维信息空间化的智能驾驶燃料电池车控制方法

    公开(公告)号:CN115179779B

    公开(公告)日:2025-02-25

    申请号:CN202210867028.X

    申请日:2022-07-22

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种融合行驶道路多维信息空间化的智能驾驶燃料电池汽车控制方法,包括以下步骤:获取决策规划输出的目标车速,采集车辆状态信息与电池数据信息;通过基于VGG16的道路识别卷积神经网络,建立时变驾驶环境模型估计出实时道路附着系数以及最佳滑移率,计算出当前路面最大的加、减速度;通过大脑情感学习输出达到目标车速需要的加、减速度,并由当前加、减速度限制,通过油门刹车标定表获取油门、刹车踏板开度,以达到目标车速;构建适用于九维状态空间和三维动作空间的多维立体控制网络,提出基于深度Q网络的能量管理策略;本发明融合多维信息,并运用电机转速微调策略以及分配动力源功率,具有良好的速度跟踪精度、环境自适应性和经济性。

    一种用疏浚泥制备的透水砖及其制备方法

    公开(公告)号:CN110922136B

    公开(公告)日:2021-06-01

    申请号:CN201911277452.3

    申请日:2019-12-13

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明公开了一种利用疏浚泥制备的透水砖及其制备方法,所述透水砖由透水面层和保水底层构成,其中透水面层材料由P·O42.5普通硅酸盐水泥、无害化处理的疏浚泥、粗砂、纳米二氧化硅、水组成,保水底层由P·O42.5普通硅酸盐水泥、超吸水纤维、聚丙烯酰胺、无害化处理的疏浚泥、II级碎石、水组成。本发明利用白腐真菌以及重金属固化剂对疏浚泥进行无害化处理,并以无害化处理的疏浚泥为原料,采用免烧压制工艺制备了力学性能和透水性能良好的透水砖,实现了疏浚泥在透水砖的资源化利用。

    一种用疏浚泥制备的透水砖及其制备方法

    公开(公告)号:CN110922136A

    公开(公告)日:2020-03-27

    申请号:CN201911277452.3

    申请日:2019-12-13

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明公开了一种利用疏浚泥制备的透水砖及其制备方法,所述透水砖由透水面层和保水底层构成,其中透水面层材料由P·O42.5普通硅酸盐水泥、无害化处理的疏浚泥、粗砂、纳米二氧化硅、水组成,保水底层由P·O42.5普通硅酸盐水泥、超吸水纤维、聚丙烯酰胺、无害化处理的疏浚泥、II级碎石、水组成。本发明利用白腐真菌以及重金属固化剂对疏浚泥进行无害化处理,并以无害化处理的疏浚泥为原料,采用免烧压制工艺制备了力学性能和透水性能良好的透水砖,实现了疏浚泥在透水砖的资源化利用。

    基于遗传算法的BIM三维可视化深基坑变形预测系统

    公开(公告)号:CN111486814B

    公开(公告)日:2021-11-02

    申请号:CN202010308186.2

    申请日:2020-04-18

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出基于遗传算法的BIM三维可视化深基坑变形预测系统,包括现场数据采集模块、数据处理预测分析模块和可视化模块;现场数据采集模块采集深基坑各个被测方位的水平偏移量存储为深基坑变形监测数据;数据处理预测分析模块以遗传算法对深基坑变形监测数据进行处理,拟合出深基坑变形趋势数据,深基坑变形趋势数据包括深基坑各个被测方位达到变形限制阈值的概率和时间;所述三维可视化模块数据接口管理深基坑的BIM模型;BIM数据库包括深基坑变形监测数据和深基坑变形趋势数据,以使BIM模型可视化展示深基坑的当前状态和预测状态;本发明实现了现场监测数据的实时采集、汇总、分析预测,极大地提高了基坑施工过程中的可预见性,降低风险发生的概率。

    一种无预留洞测设楼层轴线的测量装置及其使用方法

    公开(公告)号:CN110823202B

    公开(公告)日:2020-11-10

    申请号:CN201911187989.0

    申请日:2019-11-28

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种无预留洞测设楼层轴线的测量装置及其使用方法,包括激光发射单元和激光反射单元,激光发射单元包括发射底座和发射转盘,发射底座与发射转盘中部有对中螺孔,发射转盘顶面铰接有发射转动杆,所发射转动杆上铰接有激光发射仪,激光发射仪两相邻周侧面分别安装有管水准器A;激光反射单元包括反射底座和反射转盘,反射底座与反射转盘中部有固定螺孔,反射转盘顶面铰接有反射转动杆,反射转动杆上安装有管水准器B,反射转动杆上铰接有与反射转动杆垂直的激光反射面板,激光反射面板的一端固联有与激光反射面板垂直的激光接收靶。本发明无需通过预留施工洞,仅利用楼层边缘与外脚手架间的空间即可测设楼层轴线以此控制建筑物垂直度。

    基于遗传算法的BIM三维可视化深基坑变形预测系统

    公开(公告)号:CN111486814A

    公开(公告)日:2020-08-04

    申请号:CN202010308186.2

    申请日:2020-04-18

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出基于遗传算法的BIM三维可视化深基坑变形预测系统,包括现场数据采集模块、数据处理预测分析模块和可视化模块;现场数据采集模块采集深基坑各个被测方位的水平偏移量存储为深基坑变形监测数据;数据处理预测分析模块以遗传算法对深基坑变形监测数据进行处理,拟合出深基坑变形趋势数据,深基坑变形趋势数据包括深基坑各个被测方位达到变形限制阈值的概率和时间;所述三维可视化模块数据接口管理深基坑的BIM模型;BIM数据库包括深基坑变形监测数据和深基坑变形趋势数据,以使BIM模型可视化展示深基坑的当前状态和预测状态;本发明实现了现场监测数据的实时采集、汇总、分析预测,极大地提高了基坑施工过程中的可预见性,降低风险发生的概率。

    一种基于粒子群优化BP神经网络的基坑位移预测方法

    公开(公告)号:CN111461457A

    公开(公告)日:2020-07-28

    申请号:CN202010304825.8

    申请日:2020-04-17

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于粒子群优化BP神经网络的基坑位移预测方法,包括以下步骤:1)选取基坑工程坡顶第一位移监测点及其相邻多个监测点,获取该些监测点过去第一时间段内的变形监测数据,作为样本数据;2)对样本数据进行包括数据归一化的预处理,得到训练数据集;3)构建BP神经网络;4)采用粒子群算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,输出最优的权值和阈值;5)将得到的最优权值和阈值赋值给BP神经网络,然后采用训练数据集进行网络训练,得到训练好的BP神经网络;6)采用训练好的BP神经网络预测第二时间段内第一位移监测点的位移形变。该方法有利于提高基坑位移预测的精确度和稳定性。

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