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公开(公告)号：CN114509196A
公开(公告)日：2022-05-17
申请号：CN202210055090.9
申请日：2022-01-18
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请实施例涉及测量技术领域，且涉及一种曲轴残余应力检测装置。包括：声楔块，其下表面与曲轴的外表面贴合；第一超声纵波换能器，用于发射超声纵波，内嵌于声楔块的上表面；第二超声纵波换能器，用于接收超声纵波，内嵌于声楔块的上表面，且与所述第一超声纵波换能器呈一定角度间隔设置；隔离腔，设置于声楔块中位于第一超声纵波换能器和第二超声纵波换能器之间的位置，填充有非均质材料。本申请实施例不会对曲轴造成损伤，并且隔离腔可以起到较好的隔声效果，可有效防止第二超声纵波换能器直接接收到从第一超声纵波换能器发射并通过声楔块传递过来的超声纵波，从而提高残余应力检测结果的准确性。
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公开(公告)号：CN113642192A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202111006301.1
申请日：2021-08-30
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , G01N3/32 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种超高周疲劳寿命预测方法、装置及可存储介质，涉及材料寿命预测技术领域，该方法包括：对金属材料进行疲劳试验，构建应力‑寿命曲线；对疲劳试验断口进行测量裂纹萌生区的特征尺寸，并计算裂纹萌生区的应力强度因子范围；基于断裂力学与能量法，求解裂纹萌生过程中的Gibbs自由能变；结合存储在单个或等效滑移带的位错偶极子中的应变能，建立裂纹萌生寿命预测模型；结合应力‑寿命曲线与裂纹萌生区的特征尺寸，拟合裂纹萌生寿命预测模型中的关键参数；通过裂纹萌生寿命预测模型，预测总疲劳寿命。本发明可以针对不同疲劳失效模式，结合金属材料微观结构特征，基于能量法对金属材料超高周疲劳寿命进行预测，提高了预测精度。
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公开(公告)号：CN113639911A
公开(公告)日：2021-11-12
申请号：CN202110853724.0
申请日：2021-07-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供了一种用于测量含能药柱表层周向压应力的超声无损检测方法，包括检测装置、验证—加载装置和检测方法，通过得到药柱在受到周向应力和无应力状态下的声时差，利用之前测得的含能药柱周向力超声检测系数计算药柱受到的周向压应力，与压力传感器的读数进行比较，验证周向应力的检测的有效性及准确性。采用接触药柱外表面的方法测量残余应力，已有超声纵波换能器能够正常使用，并且具有良好的性能，且加载－验证装置反推的精度合理。所用装置体积小巧，制作工艺不复杂、使用方便、成本较低。
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公开(公告)号：CN113624395A
公开(公告)日：2021-11-09
申请号：CN202110853720.2
申请日：2021-07-28
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明提供一种基于超声的螺栓轴向力检测系数校准方法，步骤如下：步骤A：基于超声波在各向同性介质中的传播理论，建立螺栓轴向力与声时变化量的数学关系，建立螺栓轴向力超声检测原理模型；步骤B：对螺栓试样进行轴向力加载实验并进行超声检测，利用互相关算法计算出不同轴向力状态下超声波传播的声时变化量；步骤C：对加载的轴向力和对应的声时变化量进行拟合，确定螺栓轴向力超声检测系数，最终得到螺栓轴向力和检测系数的关系式；通过以上步骤，可以实现螺栓轴向力的超声检测，该方法可以对螺栓的轴向力进行快速、准确地检测，提高检测的准确性和实用性。
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公开(公告)号：CN113222877A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110617056.1
申请日：2021-06-03
Applicant: 北京理工大学 , 郑州航空工业管理学院 , 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
IPC: G06T5/50
Abstract: 本发明公开了红外和可见光图像融合方法及其在机载光电视频中的应用。其中所述融合方法包括：将经过目标提取预处理得到预处理后红外图像，与经过视觉增强预处理得到的预处理后可见光图像通过融合模型进行融合，其中所述融合模型基于含有多层各向异性扩散滤波器的多尺度分析模型构建。本发明所得融合图像在高分辨、高清晰度的同时具有夜间成像效果好、环境影响小、集成信息量大、融合效率高等特点，特别适用于在机载嵌入式平台实时融合多源光电图像。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113222825A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110618404.7
申请日：2021-06-03
Applicant: 北京理工大学 , 郑州航空工业管理学院 , 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
Abstract: 本发明公开了基于可见光图像训练的红外图像超分辨率重构方法及应用。其中所述重构方法通过由可见光图像的高分辨率图像块及其低分辨率图像块组成的训练集对含有注意力机制的密集残差卷积神经网络模型进行训练，由训练完成的模型对红外图像进行超分辨率重构，其模型收敛速度快、可高效准确地提取图像深层特征，由低分辨率红外图像得到细节及边缘清晰、丰富，图像分辨率高的高分辨率红外图像。
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公开(公告)号：CN113222824A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110618368.4
申请日：2021-06-03
Applicant: 北京理工大学 , 郑州航空工业管理学院 , 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
Abstract: 本发明公开了一种红外图像超分辨率及小目标检测方法，首先设计了通过可见光图像辅助红外图像的超分辨率重构算法，基于可见光图像的超分辨率技术来提高原始输入的红外图像的图像分辨率；将分辨率提升后的红外图像输入到所设计的生成对抗网络中，在所设计的生成器中，可以直接将原始图像输入到设计的网络中，所提出的级联残差融合块能够保证每一层特征信息的保留，结合提取到的高层特征和低层特征，尽可能保证图像细节纹理特征的完整性；通过生成器和判别器之间的博弈学习，来提高对小目标检测的正确率。本发明提高对红外图像中小目标的正确检测率，有效降低了背景杂波对目标正确检测的影响，虚警率大幅度降低。
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公开(公告)号：CN111507271B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010309684.9
申请日：2020-04-20
Applicant: 北京理工大学 , 郑州航空工业管理学院 , 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
Abstract: 本发明公开了一种机载光电视频目标智能化检测与识别方法，在YOLOv3模型的基础上采用长方形卷积提取如桥梁等条形目标特征，采用膨胀卷积扩大感受野并保留多尺度目标的空间结构信息，在特征金字塔上采样分支引入视觉注意力机制赋予模型学习不同区域、不同通道目标特征的不同权重，将残差模块的卷积方式改进为深度可分离卷积减少计算复杂度。本发明的优点是：该方法在保持较高航拍目标检测精度的同时，能够在机载嵌入式系统上具有较快的航拍目标检测与识别速度。
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公开(公告)号：CN111508002B
公开(公告)日：2020-12-25
申请号：CN202010309617.7
申请日：2020-04-20
Applicant: 北京理工大学 , 郑州航空工业管理学院 , 中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所
Abstract: 本发明公开了一种小型低飞目标视觉检测跟踪系统及其方法，系统包括：视频数据输入单元、视频预处理单元、训练数据构建单元、检测模型训练单元、目标比对筛选单元、检测校正单元、基准帧初始化单元、样本库动态构建单元、在线学习单元、位置精修单元、决策控制单元和跟踪结果输出单元。方法包括：目标检测网络构建，目标比对筛选；目标跟踪在线学习；动态构建分类器训练样本库，目标跟踪位置精修；本发明的优点是：能够有效缓解跟踪目标由于遮挡、尺度变化、光照等因素造成的跟踪漂移状况的发生，可以实现鲁棒的目标跟踪。具备根据目标变化及时更新基准帧特征的能力，同时引入特征点匹配算法又可以避免由于更新基准帧特征带来的错误跟踪。
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公开(公告)号：CN111898662A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010701215.1
申请日：2020-07-20
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种滨海湿地深度学习分类方法、装置、设备和存储介质，该方法包括：对采集到的原始高光谱图像数据进行校正处理和归一化处理，得到待处理高光谱图像数据，以及，对采集到的原始激光雷达数据进行异常点去除处理和归一化处理，得到待处理激光雷达数据；构造各个模式的三层Octave卷积层；基于各个模式的三层Octave卷积层，对待处理高光谱图像数据和待处理激光雷达数据进行成分分离、成分组合以及频率分量综合，得到特征融合数据；提取特征融合数据中的方向性纹理信息，结合待处理高光谱数据进行空间、纹理以及光谱联合分类，得到目标联合分类特征，以确定目标类别。提高了不同分辨率、不同模态下的联合地物分类性能；实现高精度的协同分类。
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