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公开(公告)号：CN115563714A
公开(公告)日：2023-01-03
申请号：CN202211237893.2
申请日：2022-10-11
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种复杂装备关键位置振动特性参数验证方法，包括以下步骤：1）构建复杂装备零部件模型；2）在仿真软件中建立复杂装备动力学模型；3）在实体复杂装备行进过程中，得到各零部件之间的连接方式和约束关系；4）在动力学仿真软件中对复杂装备模型进行预仿真；5）确定需要验证的复杂装备关键位置的振动特性参数，对不同等级路面谱及车速下的振动特性参数进行后处理；6）利用神经网络模型对所选关键位置刚度阻尼系数与振动特性参数进行训练；7）将复杂装备动力学模型在仿真过程得到的振动特性参数与神经网络训练模型得到的振动特性参数进行对比验证。本发明可以简化对振动特性的分析成本，进而降低复杂装备制造成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115438474A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211017554.3
申请日：2022-08-23
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/20 , G06T17/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于反向动力学的人体仿真模型动作规划方法及系统，属于人因工程装配仿真技术领域，方法包括：对预构建的人体仿真模型进行结构化和轻量化；基于反向动力学构建人体动态约束；基于所述人体动态约束构建人体仿真模型的仿真行为；根据所述仿真行为和人体动态约束，通过反向动力学解算器对人体仿真模型进行动作规划；结构化使人体仿真模型在仿真过程中能轻松处理关联骨骼信息，为反向动力学解算器提供基础，轻量化提高仿真引擎的处理效率；利用物理动力学方程对人体姿态进行动力学分析，使装配人员更换工具次数最少，增加有效工作时间，提高规划质量和效率，克服传统的姿态预测和规划过程的反复性、预测复杂及效率低等缺点。
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公开(公告)号：CN115346413A
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202210998276.8
申请日：2022-08-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚实融合的装配指导方法及系统，属于人因工程装配仿真技术领域，方法包括：获取环境数据、虚拟物体数据、现实影像和虚拟场景；对环境数据和虚拟物体数据进行融合得到虚实融合数据，对现实影像和虚拟场景进行融合得到虚实融合影像；根据虚实融合数据和虚实融合影像对装配人员的装配状态和动作进行指导，直至完成装配；本发明通过上述技术方案能够将虚拟物体叠加至现实环境，以实现虚实融合，便于为装配人员的装配过程提供指导和反馈，最终能够给出不同位置零件组的最佳装配次序，减少了装配人员的装配次数，提高了组件的装配效率，实现对装配工艺质量的优化。
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公开(公告)号：CN115346413B
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202210998276.8
申请日：2022-08-19
Applicant: 南京邮电大学
Abstract: 本发明公开了一种基于虚实融合的装配指导方法及系统，属于人因工程装配仿真技术领域，方法包括：获取环境数据、虚拟物体数据、现实影像和虚拟场景；对环境数据和虚拟物体数据进行融合得到虚实融合数据，对现实影像和虚拟场景进行融合得到虚实融合影像；根据虚实融合数据和虚实融合影像对装配人员的装配状态和动作进行指导，直至完成装配；本发明通过上述技术方案能够将虚拟物体叠加至现实环境，以实现虚实融合，便于为装配人员的装配过程提供指导和反馈，最终能够给出不同位置零件组的最佳装配次序，减少了装配人员的装配次数，提高了组件的装配效率，实现对装配工艺质量的优化。
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公开(公告)号：CN103558606A
公开(公告)日：2014-02-05
申请号：CN201310521865.8
申请日：2013-10-29
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G01S17/89
CPC classification number: G01S17/89 , G01S7/4802
Abstract: 本发明公开了一种基于压缩感知的条件部分测量关联成像的实现方法，该方法将压缩感知理论（Compressive Sensing，CS）与基于条件部分测量关联成像方法相结合，提出一种基于压缩感知的条件部分测量关联成像方法；一方面，该方法中采用了部分条件测量，将恢复成像数据降低为传统关联成像重建数据的一半，并可同时给出正图像和负图像；另一方面，该方法采用先进的信号处理方法（压缩感知方法）来重建物体的像信息，可用更少的测量数据利用凸优解方法获得物体的像信息；因此，本方法降低了成像恢复时间，提高成像质量；本发明为关联成像的实用化提供了参考。
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公开(公告)号：CN115659492A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211233755.7
申请日：2022-10-10
Applicant: 南京邮电大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F111/10 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种复杂装备非线性振动模型参数优化方法，包括以下步骤：1）将复杂装备的各结构构建成一个树形结构，形成树形复杂装备模型子系统,并进行动力学分析的符号约定；2）建立复杂装备动力学模型，得到复杂装备各部件之间的动力学关系；3）根据实体复杂装备行进过程中的接触碰撞，各零部件之间的约束关系；4）基于动力学仿真软件建立复杂装备的虚拟样机模型，确定目标参数以及优化目标；5）在不同等级路面谱及不同车速下，对复杂装备振动特性进行仿真；6）为虚拟样机模型添加所需的输入点和输出点；7）基于小样本深度学习中数值解的优化算法，得到最优参数。本发明的方法有效降低了复杂装备模型的振动加速度。
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