一种无人机声事件检测定位装置

    公开(公告)号:CN117452336B

    公开(公告)日:2024-06-04

    申请号:CN202311390097.7

    申请日:2023-10-25

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种无人机声事件检测定位装置,涉及无人机检测技术领域,无人机声事件检测定位装置包括箱体、旋转组件、声音获取组件、第一控制板、姿态测量设备、排风件、显示器、第二控制板和电池,第一控制板在固定架上控制声音获取组件获取无人机的声音信号,并将该声音信号传输至第二控制板进行分析处理后,由第二控制板传输至位于箱体上的显示器上进行显示,以及通过显示器调节关于声音获取组件的目标参数后由第二控制板进行控制并使声音获取组件执行,姿态测量设备获取箱体的姿态数据信息并且将该姿态数据信息反馈至第二控制板,排风件对箱体内的热量进行吹散并排出。实现使用声音获取组件进行无人机声事件检测,扩大探测无人机的范围。

    一种无人机声事件检测定位装置
    2.
    发明公开

    公开(公告)号:CN117452336A

    公开(公告)日:2024-01-26

    申请号:CN202311390097.7

    申请日:2023-10-25

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种无人机声事件检测定位装置,涉及无人机检测技术领域,无人机声事件检测定位装置包括箱体、旋转组件、声音获取组件、第一控制板、姿态测量设备、排风件、显示器、第二控制板和电池,第一控制板在固定架上控制声音获取组件获取无人机的声音信号,并将该声音信号传输至第二控制板进行分析处理后,由第二控制板传输至位于箱体上的显示器上进行显示,以及通过显示器调节关于声音获取组件的目标参数后由第二控制板进行控制并使声音获取组件执行,姿态测量设备获取箱体的姿态数据信息并且将该姿态数据信息反馈至第二控制板,排风件对箱体内的热量进行吹散并排出。实现使用声音获取组件进行无人机声事件检测,扩大探测无人机的范围。

    基于反节点振动位移的超声骨切削力的间接测量方法

    公开(公告)号:CN115438533A

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202210936098.6

    申请日:2022-08-05

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 基于反节点振动位移的超声骨切削力的间接测量方法,包括:确定超声骨刀节点位置,得到其简化模型;建立压电换能器模型,计算模型参数,获得其振动位移;建立阶梯变幅杆模型,根据特征值、特征向量和能量守恒原则计算动力学参数;建立骨组织的力负载模型,辨识模型参数;基于上述模型,搭建Matlab‑Simulink仿真程序;在此基础上,利用数据驱动建模方法,以反节点振动位移x1的有效值x1rms、振动频率fx1为输入,输出切削力的有效值Frms,获得反节点振动位移与切削力的关系;利用传感器测量反节点振动位移的有效值x1rms及振动频率fx1,根据上述步骤获得的关系计算切削力Frms。本发明提供了超声骨刀‑骨组织相互作用的一维数值计算模型,基于此提供超声骨切削力的间接测量方法。

    云环境下虚拟机资源利用率的预警系统及方法

    公开(公告)号:CN105760213B

    公开(公告)日:2019-03-01

    申请号:CN201610096360.5

    申请日:2016-02-22

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 云环境下虚拟机资源利用率的预警系统及方法,属于云环境下虚拟机性能优化领域。系统包括数据获取模块、含有数据预处理模块、间断点判断模块、间断点估测与补充模块、数据预测模块和数据还原模块的数据处理与预测模块和资源利用率预警模块。方法包括:获取云环境下虚拟机资源利用率历史数据;对前述数据进行预处理;云环境下虚拟机资源利用率历史数据时间序列中间断点的估测与补充;通过可变周期的时间序列预测算法预测未来一段时间内的云环境下虚拟机资源利用率数据时间序列;对云环境下虚拟机资源利用率预测数据进行还原处理;云环境下虚拟机资源利用率预警;提高了对未来一段时间内的云环境下虚拟机资源利用率数据进行预测的准确性。

    一种基于改进多目标粒子群优化算法的待增组件选择方法

    公开(公告)号:CN104932898B

    公开(公告)日:2018-03-23

    申请号:CN201510374260.X

    申请日:2015-06-30

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明一种基于改进多目标粒子群优化算法的待增组件选择方法,属于云服务优化技术领域,本发明通过分析历史应用用户并发量,根据其数据分布趋势,利用自相关系数分析方法将并发量分为平稳型和非平稳型;针对不同的特征利用不同的时间序列预测方法,预测应用用户并发量;该方法不但提高了预测的效率,而且提升了预测方法的灵活度;此外利用组件调用关系和组件调用频率分解应用用户并发量,计算各组件并发量,综合考虑组件并发量和组件响应时间两种直观反映组件工作性能的因素,并以此为选择待增组件的依据,提高组件选择方法的准确性;针对传统粒子群优化算法约束条件精度低的问题,提出半可行域,有效的提高约束条件的精度。

    云环境下虚拟机资源利用率的预警系统及方法

    公开(公告)号:CN105760213A

    公开(公告)日:2016-07-13

    申请号:CN201610096360.5

    申请日:2016-02-22

    Applicant: 东北大学

    CPC classification number: G06F9/45533

    Abstract: 云环境下虚拟机资源利用率的预警系统及方法,属于云环境下虚拟机性能优化领域。系统包括数据获取模块、含有数据预处理模块、间断点判断模块、间断点估测与补充模块、数据预测模块和数据还原模块的数据处理与预测模块和资源利用率预警模块。方法包括:获取云环境下虚拟机资源利用率历史数据;对前述数据进行预处理;云环境下虚拟机资源利用率历史数据时间序列中间断点的估测与补充;通过可变周期的时间序列预测算法预测未来一段时间内的云环境下虚拟机资源利用率数据时间序列;对云环境下虚拟机资源利用率预测数据进行还原处理;云环境下虚拟机资源利用率预警;提高了对未来一段时间内的云环境下虚拟机资源利用率数据进行预测的准确性。

    燃气无焰纯氧燃烧器
    9.
    发明授权

    公开(公告)号:CN104296142B

    公开(公告)日:2016-06-29

    申请号:CN201410509152.4

    申请日:2014-09-28

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 一种燃气无焰纯氧燃烧器,属于高效燃烧设备制造技术领域,是涉及一种燃气无焰纯氧燃烧器,用于大型冶金工业炉窑。本发明提供一种燃气无焰纯氧燃烧器,该燃烧器不但达到了纯氧燃烧的目的,而且实现了无焰燃烧,同时不产生氮氧化物的排放,又能在高温纯氧环境下具有较长的使用寿命。本发明采用如下技术方案:一种燃气无焰纯氧燃烧器,包括底座和通气机构,通气机构由一次氧气风管、二次氧气风管、二次氧气稳压腔、燃气风管、燃气稳压腔、旋流器和烟气喷嘴组成。

    一种基于深度学习的云服务性能自适应动作类型选择方法

    公开(公告)号:CN104951425A

    公开(公告)日:2015-09-30

    申请号:CN201510426784.9

    申请日:2015-07-20

    Applicant: 东北大学

    Abstract: 本发明提供一种基于深度学习的云服务性能自适应动作类型选择方法,包括监测物理机群数据、虚拟机数据、服务组件数据;结合SLA中约定的约束事件和实时监测的数据,判定当前服务性能是否需要优化:若当前数据触发约束事件,则根据自适应方法库决策自适应动作类型,否则继续监测;根据决策的自适应动作类型进行云服务性能自优化;反馈学习,更新自适应方法库,返回继续监测。云环境自身具有高可伸缩、动态重构的特性,致使云服务的服务性能在实际运行环境中受到多因素的制约,本发明方法在服务组件进行服务性能自优化时,根据不同场景的实际情况从自适应动作集中选择出最佳的自适应动作。

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