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公开(公告)号：CN116629068A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310617360.5
申请日：2023-05-29
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种微纳米混杂增强基元结构复合材料多尺度仿真方法，参考真实复合材料微结构对基元结构复合材料模型进行基元分离和尺度分离，构建包含碳纳米管、碳化硼颗粒和基元构型的多尺度代表性单胞模型；对多尺度代表性单胞模型进行有限元建模，考虑超细晶和细晶基元的塑性应变梯度影响，基于应变梯度塑性理论对模型进行渐进损伤演化仿真、损伤破坏仿真和断裂模拟；通过多级均匀化算法计算得到细观单胞中的超细晶基元的材料属性从而生成宏观均匀试件模型，实现复合材料的构型优化。本发明能够模拟具有空间弯曲随机分布的微结构特征的多相复合材料，实现复合材料受载过程中的渐进损伤模拟分析以及具有复杂微结构的B4Cp/CNT混杂增强超细晶‑细晶基元结构复合材料的多尺度三级数值仿真。
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公开(公告)号：CN110987076A
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201911309756.3
申请日：2019-12-18
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于复合螺栓的温度及预紧力实时监测方法，其特征在于，通过对复合螺栓中的光纤光栅传感器进行标定后安装至待测现场，然后实时测量工作过程中各光纤光栅输出的布拉格波长变化，得到螺栓工作环境的温度、螺栓的杆轴在工作温度下承受的轴力和剪力、螺栓预紧力以及工作温度下的热应力，基于螺栓材料的强度准则实时监测是否发生螺栓连接失效；本发明具有温度适应性好、测量精度高、工作稳定性好、安装使用简单的优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101221238B
公开(公告)日：2011-06-08
申请号：CN200810033003.X
申请日：2008-01-24
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种基于高斯均值移动配准的动态偏差估计方法，包括如下步骤：步骤一，多平台系统中的传感器负责测量目标状态；步骤二，构造高斯均值移动方法的高斯核密度估计器；步骤三，利用扩展卡尔曼滤波器估计目标状态；步骤四，计算目标状态测量值的估计值；步骤五，计算传感器的动态偏差的估计值；步骤六，修正动态偏差的估计值；步骤七，修正动态偏差的估计值的收敛性判别。本发明方法仅使用一个目标的测量数据，能够快速、准确地估计传感器的动态偏差。该方法简单有效、易于实施，可广泛应用于机器人，智能交通，空中交通管制和航天、航空、航海等各领域。
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公开(公告)号：CN100535927C
公开(公告)日：2009-09-02
申请号：CN200610117047.1
申请日：2006-10-12
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种图像处理技术领域的基于统计不相关和正交特性的局部保留映射人脸识别方法。本发明首先对输入训练样本图像进行主成分分析，得到主成分分析的投影矩阵；然后建立一个连接图，得到任意两个节点之间的相似性，并按照最近邻原则，确定所有节点的邻接点，计算出输入数据的相似矩阵；再将这一相似矩阵应用到局部保留映射方法中，加入统计不相关和正交两个约束条件，采用迭代算法，根据特征值问题并结合主成分分析的投影矩阵求出不相关且正交的投影矩阵，得出训练投影系数矩阵和测试投影系数矩阵；最后再用最小距离方法进行识别。本发明具有最小的冗余，并有利于实现原始数据的重构，应用到人脸识别中，可以提高识别性能。
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公开(公告)号：CN101441716A
公开(公告)日：2009-05-27
申请号：CN200810203453.9
申请日：2008-11-27
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06K9/629 , G06K9/6234
Abstract: 一种模式识别技术领域中的面向鉴别的整体和局部特征融合识别系统，本发明中，加权邻接图构造模块建立一个加权邻接图，根据类别信息获得任意两个顶点间的相似性权值；训练样本的矩阵构建模块接收相似性权值并根据最近邻原则，建立训练样本的相似矩阵、度矩阵、图的拉普拉斯矩阵、类内散布矩阵和类间散布矩阵；最佳调节因子选择模块选取使得训练样本的识别率达到最高时的调节因子值作为调节因子的最佳取值；投影矩阵获得模块选取所有特征值中前几个最小的特征值对应的特征向量作为基向量，构成投影矩阵；数据分类模块采用最小距离分类器，识别出测试数据所属的类别。本发明利用数据间的类别信息，更准确地刻画数据间关系，取得更高的识别性能。
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公开(公告)号：CN100383806C
公开(公告)日：2008-04-23
申请号：CN200610027404.5
申请日：2006-06-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种图像处理技术领域的基于鲁棒位置保留映射的人脸识别方法。本发明首先建立基于M估计技术的鲁棒估计器，得到每一训练节点的权重；然后根据鲁棒路径相似性度量的方法，计算出任意两个节点之间的相似性，再在相似性中按照最近邻原则，确定所有节点的邻接点，计算出输入数据的稀疏相似矩阵，最后将这一相似矩阵应用到位置保留映射中，根据特征值问题求出投影矩阵，得出训练投影系数矩阵和测试投影系数矩阵，用最小距离方法进行识别。本发明能够在有异常观测点的情况下，准确地得出输入节点的相似矩阵，从而提高了位置保留映射的鲁棒性，应用到人脸识别中，可以提高识别性能。
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公开(公告)号：CN1858774A
公开(公告)日：2006-11-08
申请号：CN200610027404.5
申请日：2006-06-08
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种图像处理技术领域的基于鲁棒位置保留映射的人脸识别方法。本发明首先建立基于M估计技术的鲁棒估计器，得到每一训练节点的权重；然后根据鲁棒路径相似性度量的方法，计算出任意两个节点之间的相似性，再在相似性中按照最近邻原则，确定所有节点的邻接点，计算出输入数据的稀疏相似矩阵，最后将这一相似矩阵应用到位置保留映射中，根据特征值问题求出投影矩阵，得出训练投影系数矩阵和测试投影系数矩阵，用最小距离方法进行识别。本发明能够在有异常观测点的情况下，准确地得出输入节点的相似矩阵，从而提高了位置保留映射的鲁棒性，应用到人脸识别中，可以提高识别性能。
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