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公开(公告)号:CN118797553A
公开(公告)日:2024-10-18
申请号:CN202410736586.1
申请日:2024-06-07
Applicant: 中北大学
IPC: G06F18/25 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于数据驱动的特种车辆座椅振动舒适性评价方法,涉及座椅舒适性评估技术领域,本发明通过将传感器采集到的9通道振动信息输入到多通道基本模型中进行第一次特征提取并进行数据融合;此外,数据融合前在模型中加入通道优先卷积注意力机制提取特征信息;然后将提取融合后的特征信息通过改进残差收缩模块生成新的网络模型进行座椅振动舒适度评估,本发明提出评估模型在评估座椅振动舒适程度方面表现出较高的准确性。本发明使用深度学习应用于特种车辆振动舒适性评价,提高了舒适性评估的准确率,减小了由于人为主观因素引起的舒适性评估误差,相比传统主观评价方法而言提高了特种车辆座椅舒适性评估效率。
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公开(公告)号:CN119756066A
公开(公告)日:2025-04-04
申请号:CN202510040714.3
申请日:2025-01-10
Applicant: 中北大学
Abstract: 本发明涉及一种炮管内壁的清洗装置,目的是解决当前炮管清洗方式适应性差、工作效率较低以及清洗效果不确定的技术问题,技术方案为:它包括行进单元、两个动力单元、控制单元、清洗单元和检测单元;动力单元与行进单元和清洗单元连接,驱动行进单元和清洗单元进行对应的运动;控制单元与动力单元连接,控制动力单元和检测单元进行运动;清洗单元清洗炮管,并与行进单元共同支撑装置整体;检测单元检测炮管中的残留物。本发明的可以实现装置的行走、清洗、检测完全自动化作业,大大提高了作业效率,降低了作业强度,行进单元和清洗单元可以尺寸可调,适用不同管径炮管。
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公开(公告)号:CN119577539A
公开(公告)日:2025-03-07
申请号:CN202411629446.0
申请日:2024-11-14
Applicant: 中北大学
IPC: G06F18/241 , G01H1/00 , G01M13/00 , G06F18/2131
Abstract: 本发明公开一种基于阶次搜索的动叶片异步振动参数辨识方法,首先,对动叶片异步振动欠采样信号进行快速傅里叶变换;对现有的多信号分类算法进行优化,将频率搜索转换为阶次搜索,实现动叶片异步振动频率整数阶次的估计;融合FFT算法分析结果和阶次搜索结果,获取动叶片异步振动参数。本发明将频率搜索转化成阶次搜索,极大的提高了频率辨识的计算效率。FFT算法能够准确获取动叶片异步振动的非整数阶次,能够提升本发明的频率辨识精度。本发明可以在无叶片先验知识的背景下,根据叶端定时信号进行动叶片异步振动参数辨识,实现叶片振动频率有效估计和振动幅值高精度重构。
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公开(公告)号:CN118641013A
公开(公告)日:2024-09-13
申请号:CN202410751961.X
申请日:2024-06-12
Applicant: 中北大学
IPC: G01H9/00
Abstract: 本发明提供一种双探针随机布局下基于正弦拟合的叶片同步振动参数辨识方法,属于动叶片同步振动参数辨识技术领域。本方法,首先采用两支定时探针采集叶片到达时间和离去时间,获取四组叶端定时信号,建立六组叶片振动差值信号;然后考虑叶片单频正弦振动,利用最小二乘法和遍历倍频法计算叶片振动阶次;最后结合最小二乘法和正弦拟合法辨识叶片振动幅值和振动相位。通过与叶片的坎贝尔图对比,本发明能够精确辨识叶片同步共振阶次。与传统技术相比较,本发明取消了键相采集系统,减少了定时探针的数量,克服了定时探针布局的限制。本发明可以在无叶片先验知识的背景下,根据叶端定时信号进行叶片振动参数辨识,实现叶片振动频率有效估计和振动幅值高精度重构。
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