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公开(公告)号：CN116451546A
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202310698658.3
申请日：2023-06-14
Applicant: 北京交通大学 , 民航机场规划设计研究总院有限公司
IPC: G06F30/23 , G06F30/15 , G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及飞机荷载桥梁技术领域，具体涉及飞机‑桥梁耦合模型的构建方法、系统及模型分析方法，能够获取飞机设计参数，根据所述飞机设计参数构建飞机模型；获取飞机荷载桥梁设计参数，根据所述飞机荷载桥梁设计参数构建桥梁柔性体模型；根据所述飞机模型与所述桥梁柔性体模型间的相互作用关系，构建飞机‑桥梁耦合模型。可以理解的是，本发明示出的技术方案构建的模型，可准确模拟飞机在桥梁上的滑行、着陆过程，实现飞机模型与桥梁模型的连接和耦合求解，进而通过该模型能够分析飞机不同滑行、着陆状态对桥梁动力响应的影响及其变化规律，使得分析结果更为准确。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116167249B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310436274.4
申请日：2023-04-23
Applicant: 民航机场规划设计研究总院有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F17/11 , G06F113/28 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种飞机非对称着陆的动荷载计算方法、装置及存储介质，应用于飞机着陆分析技术领域，包括：通过将左右后侧的起落架系统进行区分，同时考虑滚转效应对着陆荷载的影响，在现有的五自由度基础上建立七自由度飞机地面运动学模型，并以此建立飞机系统着陆地面运动学平衡方程组，将各固定参数以及随时间变化参数代入到方程组并求解，得到飞机着陆动荷载时程曲线，本申请通过上述方案，解决了现有理论解析方法中，将飞机左右后侧的起落架系统视为一个整体，仅限于理想情况下飞机对称着陆的动荷载计算，未考虑受复杂近地风场影响，在滚转角影响下飞机非对称着陆状态时，左右后两侧起落架受力不均匀的情况下的动荷载计算的问题。
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公开(公告)号：CN116167249A
公开(公告)日：2023-05-26
申请号：CN202310436274.4
申请日：2023-04-23
Applicant: 民航机场规划设计研究总院有限公司 , 北京交通大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F17/11 , G06F113/28 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种飞机非对称着陆的动荷载计算方法、装置及存储介质，应用于飞机着陆分析技术领域，包括：通过将左右后侧的起落架系统进行区分，同时考虑滚转效应对着陆荷载的影响，在现有的五自由度基础上建立七自由度飞机地面运动学模型，并以此建立飞机系统着陆地面运动学平衡方程组，将各固定参数以及随时间变化参数代入到方程组并求解，得到飞机着陆动荷载时程曲线，本申请通过上述方案，解决了现有理论解析方法中，将飞机左右后侧的起落架系统视为一个整体，仅限于理想情况下飞机对称着陆的动荷载计算，未考虑受复杂近地风场影响，在滚转角影响下飞机非对称着陆状态时，左右后两侧起落架受力不均匀的情况下的动荷载计算的问题。
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公开(公告)号：CN110378869B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN201910488359.0
申请日：2019-06-05
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种样本自动标注的钢轨扣件异常检测方法。本发明能够在扣件区域定位阶段自动的收集扣件样本构建训练数据集，无需手工采集和标注训练样本。提出了一种融合基于离线学习获得的知识库和在线学习分类器的多分类识别模型，解决了扣件分类时对新线路数据的适应能力。本发明利用在线学习的思想动态的更新模板库，使扣件区域定位模块可以自适应不同铁路线路或不同区段的轨道图像。本发明还设计了一个深度卷积神经网络模型，使用多层次的卷积层来提取图像特征，对图像特征的表达能力更强，可有效提升图像分类的精度。针对不同类别扣件样本数量不平衡的问题，本发明提出了随机排序的策略减小样本数量失衡对网络性能的影响。
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公开(公告)号：CN116451546B
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310698658.3
申请日：2023-06-14
Applicant: 北京交通大学 , 民航机场规划设计研究总院有限公司
IPC: G06F30/23 , G06F30/15 , G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及飞机荷载桥梁技术领域，具体涉及飞机‑桥梁耦合模型的构建方法、系统及模型分析方法，能够获取飞机设计参数，根据所述飞机设计参数构建飞机模型；获取飞机荷载桥梁设计参数，根据所述飞机荷载桥梁设计参数构建桥梁柔性体模型；根据所述飞机模型与所述桥梁柔性体模型间的相互作用关系，构建飞机‑桥梁耦合模型。可以理解的是，本发明示出的技术方案构建的模型，可准确模拟飞机在桥梁上的滑行、着陆过程，实现飞机模型与桥梁模型的连接和耦合求解，进而通过该模型能够分析飞机不同滑行、着陆状态对桥梁动力响应的影响及其变化规律，使得分析结果更为准确。
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公开(公告)号：CN110378869A
公开(公告)日：2019-10-25
申请号：CN201910488359.0
申请日：2019-06-05
Applicant: 北京交通大学
IPC: G06T7/00
Abstract: 本发明涉及一种样本自动标注的钢轨扣件异常检测方法。本发明能够在扣件区域定位阶段自动的收集扣件样本构建训练数据集，无需手工采集和标注训练样本。提出了一种融合基于离线学习获得的知识库和在线学习分类器的多分类识别模型，解决了扣件分类时对新线路数据的适应能力。本发明利用在线学习的思想动态的更新模板库，使扣件区域定位模块可以自适应不同铁路线路或不同区段的轨道图像。本发明还设计了一个深度卷积神经网络模型，使用多层次的卷积层来提取图像特征，对图像特征的表达能力更强，可有效提升图像分类的精度。针对不同类别扣件样本数量不平衡的问题，本发明提出了随机排序的策略减小样本数量失衡对网络性能的影响。
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