-
公开(公告)号：CN117191956A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311035526.9
申请日：2023-08-16
Applicant: 北京科技大学 , 南方海洋科学与工程广东省实验室(珠海)
Abstract: 本发明公开了一种基于声发射的钛合金应力腐蚀损伤分类方法及装置，涉及钛合金腐蚀检测技术领域。包括：利用声发射传感器，获取待分类的应力腐蚀损伤信号；将应力腐蚀损伤信号输入到构建好的分类模型；根据应力腐蚀损伤信号以及分类模型，得到应力腐蚀损伤信号的分类结果，根据分类结果得到钛合金应力腐蚀损伤原因。本发明能够利用声发射传感器监测到的应力腐蚀损伤信号，通过决策树算法进行波形分类从而判断钛合金应力腐蚀过程中腐蚀损伤的原因。
-
公开(公告)号：CN119952026A
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202411201518.1
申请日：2024-08-29
Abstract: 本发明公开了一种板坯连铸工艺过程监测系统，属于冶金技术领域，监测系统包括连铸工艺状态监测模块、二冷回路工作状态监测模块、铸坯生产过程数据追溯模块、辊缝实时监测模块和报警历史模块；所述监测系统采用Directus开发，通过所述Directus搭建系统框架，实现数据管理与安全访问；前后端分离设计，采用API接口进行数据交互，在后端实现业务逻辑，包括报警规则的设定，在前端完成数据的展示；所述系统实时监测的数据由现场PLC工控机采集，所述数据存入板坯连铸过程数据库；所述板坯连铸过程数据库包括：连铸设备参数和连铸生产实时数据，本系统有助于监测设备状态和工艺参数，提高铸坯质量，生产效率及生产安全性。
-
公开(公告)号：CN114739894B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202210295759.1
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种氟离子环境中钛合金腐蚀速率的神经网络预测方法及装置，涉及金属材料腐蚀速率预测技术领域。包括：基于量纲分析，选取腐蚀电流密度平方值作为中间变量，拟合“时间—腐蚀电流密度平方值”关系；使用复化梯形求积公式对腐蚀电流密度平方值沿时间进行数值积分；拟合“腐蚀电流密度平方积分值—屈服强度退化量”关系，得到钛合金屈服强度随时间的退化曲线以供工程服役参考；在所得屈服强度退化曲线的基础上，使用差分矩阵扫描该曲线以获得相对瞬时腐蚀速率vm。本发明提供的预测模型性能良好，拟合效果优异，可作为深远海环境中氟离子腐蚀条件下潜航器用钛合金材料服役安全的监测方法，补充了现有潜航器用钛合金材料腐蚀速率的预测方法。
-
公开(公告)号：CN117649619B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410109531.8
申请日：2024-01-26
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种无人机视觉导航定位回收方法、系统、装置及可读存储介质，包括S1，进行图像采集：实时获取无人机采集到的图像信息；S2，进行图像处理：部署YoloV7模型，实时检测和跟踪图像信息中的Aruco标记；S3，进行深度估计：集成Midas模型，处理图像信息并估计图像中每个像素点的深度值，生成深度图；S4，进行位姿估计：通过图像处理和深度估计的输出结果，利用PnP算法进行位姿估计；S5，进行导航回收：通过位姿估计的输出结果，获取无人机姿态并进行导航定位回收，本发明在GNSS信号拒止环境下，依靠视觉标记检测和单目深度估计相结合的方法进行无人机导航与定位。
-
公开(公告)号：CN114739894A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210295759.1
申请日：2022-03-24
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明提供了一种氟离子环境中钛合金腐蚀速率的神经网络预测方法及装置，涉及金属材料腐蚀速率预测技术领域。包括：基于量纲分析，选取腐蚀电流密度平方值作为中间变量，拟合“时间—腐蚀电流密度平方值”关系；使用复化梯形求积公式对腐蚀电流密度平方值沿时间进行数值积分；拟合“腐蚀电流密度平方积分值—屈服强度退化量”关系，得到钛合金屈服强度随时间的退化曲线以供工程服役参考；在所得屈服强度退化曲线的基础上，使用差分矩阵扫描该曲线以获得相对瞬时腐蚀速率vm。本发明提供的预测模型性能良好，拟合效果优异，可作为深远海环境中氟离子腐蚀条件下潜航器用钛合金材料服役安全的监测方法，补充了现有潜航器用钛合金材料腐蚀速率的预测方法。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114580274A
公开(公告)日：2022-06-03
申请号：CN202210158920.0
申请日：2022-02-21
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种钛合金应力腐蚀临界应力强度因子预测方法，属于钛合金腐蚀检测技术领域。所述方法包括：获取训练样本集和测试样本集；将训练样本集输入到多种不同的回归模型中进行训练，训练完成后，将测试样本集输入到训练好的回归模型中进行测试，根据测试结果得到每种回归模型的KISCC预测值的预测准确度；将待预测的钛合金所处条件下的组织结构、加载方向、压力、温度和溶解氧浓度输入到预测准确度最高的回归模型中，输出KISCC预测值。采用本发明，能够利用待预测的钛合金所处条件下的组织结构、加载方向、压力、温度和溶解氧浓度这五种参数准确预测应力腐蚀临界应力强度因子KISCC。
-
公开(公告)号：CN113221160A
公开(公告)日：2021-08-06
申请号：CN202110424062.5
申请日：2021-04-20
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种数据共享和保护电子数据版权的方法及系统，该方法包括：采用分布式数据库文件存储模式保存用户上传的数据文件；采用基于区块链的数据信息存储模式保存用户信息和数据文件的基本信息，包括：在收到用户的上链请求时对用户身份进行验证，验证通过后对用户上传的数据信息进行查重检测，若检测通过则将用户上传的数据添加到区块链上；上链后进行数据文件查重，对存在抄袭问题的数据文件所对应的数据或用户进行封禁处理；针对用户的查询请求，若用户欲查询的数据为其自己所上传的数据，则向其反馈查询结果。本发明能够将电子数据安全的保存到网络中并为数据提供版权证明。
-
公开(公告)号：CN112906641A
公开(公告)日：2021-06-04
申请号：CN202110297266.7
申请日：2021-03-19
Applicant: 北京科技大学
Abstract: 本发明公开了一种EBSD金相图像晶粒识别方法及装置，该方法包括：获取待检测的EBSD金相图像；其中，在待检测的EBSD金相图像中具有不同晶向的晶粒被渲染成不同的颜色；对EBSD金相图像中不同颜色的区域进行分割，得到多张单一颜色图像；对得到的每一单一颜色图像中的晶粒轮廓进行检测，确定每一单一颜色图像中的晶粒轮廓的个数和各晶粒轮廓所围成的封闭区域的面积；根据晶粒轮廓的个数和各晶粒轮廓所围成的封闭区域的面积对EBSD金相图像中有相同晶向的晶粒的数目和面积进行统计。本发明提供的方法使得统计EBSD金相图像中有相同晶向的晶粒的数目和面积任务变得更加准确，便捷。
-
公开(公告)号：CN109635363A
公开(公告)日：2019-04-16
申请号：CN201811396408.X
申请日：2018-11-22
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F17/50
CPC classification number: G06F17/5018 , G06F17/5086 , G06F2217/76 , G06F2217/78
Abstract: 本发明公开了一种高铁齿轮箱体寿命分析预测中失效数据不足解决方法，所述方法首先利用有限元仿真技术对高铁齿轮箱体进行有限元分析；其次利用齿轮箱体材料的旋转弯曲疲劳试验结果，分析其疲劳寿命的分布规律，并进行参数估计，建立齿轮箱体材料的SN曲线模型；最后结合齿轮箱体的有限元仿真数据和材料的疲劳试验数据进行齿轮箱体寿命分析预测。本发明以高铁齿轮箱体这类大型、载荷复杂、服役周期长的结构为对象，针对其失效数据不足的问题，从跨尺度的角度考虑，提出了一种高铁齿轮箱体寿命分析预测中失效数据不足的解决方法，为进一步进行齿轮箱体的疲劳寿命预测打下了基础，也为此类结构件的疲劳寿命分析提供了一种新的研究方法。
-
公开(公告)号：CN109522667A
公开(公告)日：2019-03-26
申请号：CN201811433110.1
申请日：2018-11-28
Applicant: 北京科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供了一种基于改进费用函数的机械系统可靠性分配方法，用于解决现有技术中对机械系统的可靠性设计中可靠性分配中未考虑其他制约因素的问题。所述可靠性分配方法，首先建立机械多层级系统可靠性设计模型，然后对所建立的模型进行系统复杂度及可靠性确定，其次建立机械多层级系统的费用函数非线性规划模型，最后根据系统的可靠性分配原则，进行非线性规划模型的求解。本发明在充分考虑部件复杂度的前提下，有效的提升了零部件在可靠性设计阶段的可靠性，为后续的生产服役提供安全保障，同时在合理的技术条件及成本条件下，对高速列车齿轮传动系统中服役重要性较强且在服役期间更换成本较高的零部件的可靠性提升有重要的指导意义。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
84
records
(took 0.052 seconds)
