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公开(公告)号:CN117290696A
公开(公告)日:2023-12-26
申请号:CN202311335940.1
申请日:2023-10-16
Applicant: 山东大学 , 济南新旧动能转换起步区管理委员会建设管理部
IPC: G06F18/2113 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本公开提供了基于特征扰动的路面性态关键因子辨识方法及系统,涉及性态因子识别技术领域,包括获取道路路面的特征性态以及几何参数,构建所述道路路面等比例的缩尺模型;获取对所述道路路面产生影响的多个性态影响因子,将性态影响因子输入至神经网络模型中进行极端特征扰动,通过设定极大值和极小值,在[0,1]范围内进行数值调整,观测神经网络模型输出的结果变化,将对神经网络模型输出结果影响大的初步确定为关键因子;将获取的关键因子重复输入神经网络模型,并采用概率的方式验证选取的关键因子的准确性。本公开能够精准得到路面变化所产生的性态关键因子。
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公开(公告)号:CN119358362A
公开(公告)日:2025-01-24
申请号:CN202411942769.5
申请日:2024-12-27
Applicant: 山东大学 , 济南新旧动能转换起步区管理委员会建设管理部 , 济南先投城市发展投资集团有限公司
IPC: G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了基于宏细观特征耦合的沥青混合料跨尺度分析方法及系统,涉及有限元分析技术领域,所述方法包括:获取沥青混合料的开裂特征和力学性能,以及裂缝随时间和载荷状态的变化关系;构建沥青混合料的细观尺度开裂模型,建立沥青混合料开裂准则;通过扩展有限元模拟沥青混合料中的应力分布,重构沥青混合料细观裂缝演化行为,得到沥青混合料细观尺度应力分布规律;拟合得到沥青混合料开裂损伤宏细观跨尺度耦合模型,基于沥青混合料开裂损伤宏细观跨尺度耦合模型分析沥青混合料在不同尺度下的开裂行为。本发明能够实现对沥青混合料开裂行为的宏细观跨尺度分析。
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公开(公告)号:CN116738312A
公开(公告)日:2023-09-12
申请号:CN202310680699.X
申请日:2023-06-08
Applicant: 山东大学 , 山东高速东营发展有限公司 , 山东大学苏州研究院
IPC: G06F18/241 , G08B31/00 , G08B3/10 , A61B5/0205 , A61B5/257 , A61B5/28 , A61B3/11 , A61B3/113 , G06F18/213 , G06F18/214 , G07C5/08 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了基于车辆驾驶数据的危险驾驶行为识别预警方法及系统,获取车辆历史驾驶数据;从获取数据中,选取特征指标;将特征指标对应的数值与设定的特征阈值进行比较,为车辆驾驶数据的每个时间窗口标记危险驾驶行为标签;根据每个时间窗口的危险驾驶行为标签以及每个时间窗口对应的特征指标,得到危险驾驶行为数据集;将危险驾驶行为数据集与正常驾驶行为数据集合并得到总数据集;将总数据集输入到危险驾驶行为识别模型中,对模型进行训练,得到训练后的危险驾驶行为识别模型;获取待分析的车辆驾驶数据,从待分析的车辆驾驶数据中提取待分析的特征指标,将待分析的特征指标输入到训练后的危险驾驶行为识别模型中,输出驾驶行为识别结果。
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公开(公告)号:CN118961390B
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411440474.8
申请日:2024-10-16
Applicant: 山东大学
IPC: G01N3/06 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明属于基强度预测领域,为了解决目前落锤式弯沉仪无法区分不同层次的结构特性的问题,提供了一种基于FWD和分布式光纤的各层路基强度预测方法及系统。其中,基于FWD和分布式光纤的各层路基强度预测方法包括获取待测路基的落锤式弯沉仪数据;基于所述落锤式弯沉仪数据及训练好的第一预测模型,预测出待测路基的各层路基中的分布式光纤数据;基于所述各层路基中的分布式光纤数据及训练好的第二预测模型,预测出待测路基的各层路基强度。本发明实现了利用FWD数据来检测路基各层强度的目的。
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公开(公告)号:CN119067878A
公开(公告)日:2024-12-03
申请号:CN202411569877.2
申请日:2024-11-06
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提出了多光谱遥感图像数据预处理方法及系统,涉及图像预处理技术领域。包括获取多光谱遥感图像并进行降噪处理,得到待校正图像;确定基准图像,从待校正图像和基准图像中选取对应的地面控制点,基于选取的地面控制点对待校正图像进行几何校正,对几何校正后的图像进行图像重采样,完成图像配准;对配准后的图像进行辐射定标和大气校正;获取全色图像,将经过辐射定标和大气校正后的图像与全色图像进行融合,得到融合图像;利用矢量边界对融合图像进行裁剪,得到预处理后的多光谱遥感图像。本发明对于噪声能够高效去除,利用高精度的几何校正算法,消除由于传感器视角、地球曲率等因素引起的多光谱图像畸变。
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公开(公告)号:CN117831686B
公开(公告)日:2024-06-28
申请号:CN202410250860.4
申请日:2024-03-06
Applicant: 山东大学 , 山东高速建设管理集团有限公司
Abstract: 本发明提出了基于随机森林预测椰壳纤维提高混凝土强度的方法及系统,涉及混凝土强度预测技术领域。包括获取椰壳纤维,将椰壳纤维的长度和配比作为骨料参数,基于不同的骨料参数构建对照实验组,使椰壳纤维与混凝土原材料混合,进行模型试件的浇筑;选取性能参数,通过浇筑的模型试件获取每一实验组的性能;建立随机森林预测模型,将每一实验组对应的骨料参数和获取的性能参数数值作为训练数据组,对随机森林预测模型进行训练;基于训练好的随机森林预测模型寻找达到最优性能参数时的骨料参数,得到椰壳纤维混入混凝土的最优长度和配比方案。本发明能够通过随机森林预测算法预测出混凝土最佳强度时椰壳纤维的长度和配比。
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公开(公告)号:CN117606960B
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202311485910.9
申请日:2023-11-08
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明提出一种模拟运营期隧道病害演化机理的缩尺试验方法及系统,涉及隧道病害试验技术领域。包括确定缩尺模型比例;根据实际隧道断面尺寸,按照缩尺比例制作缩尺模型;根据隧道断面形状制作紧靠型传感装置,将紧靠型传感装置安装于缩尺模型的隧道内壁处;安装主动加载装置,模拟多轴应力条件、动态加载条件、不同的环境因素;对模型主动加载模拟试验条件,记录不同试验条件的传感器数据,直至模型产生明显变形,获得隧道全生命周期的状态数据。本发明对模型主动加载模拟试验条件,记录不同试验条件的传感器数据,能够获得隧道全生命周期的状态数据,可精确控制试验条件,包括加载条件、温度、湿度、振动等,实现了高度可控的实验环境。
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公开(公告)号:CN116978257B
公开(公告)日:2024-05-24
申请号:CN202311013573.3
申请日:2023-08-11
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开的基于轨迹预测的公路合流区冲突预警方法及系统,包括:当匝道和主路中均存在车辆时,获取匝道和主路中各车辆的运动轨迹数据;根据各车辆的运动轨迹数据对车辆进入合流区后的轨迹进行预测,获得各车辆进入合流区后的轨迹预测数据;根据各车辆的轨迹预测数据,判定两车是否经过合流区的同一截面;当判定两车经过同一截面时,判断两车是否存在交通冲突,其中,当两车的交通冲突指标大于设定的指标阈值时,判定两车存在交通冲突,两车的交通冲突指标为两车中较早到达同一截面车辆到达同一截面时两车的速度差除以两车到达同一截面的时间差。实现了对交通冲突的准确预测,并能根据预测结果给出相应的驾驶建议,保证合流区的安全。
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公开(公告)号:CN118033695B
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202410436838.9
申请日:2024-04-12
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明属于定位技术领域,为了解决现有伪卫星系统在隧道内定位不准确的问题,提出了一种北斗与伪卫星融合定位方法、系统、设备及介质,通过结合北斗卫星和伪卫星技术,通过扩展卡尔曼滤波器进行定位融合,实现隧道内运动载体的目标定位,通过融合模型学习隧道复杂环境下的导航定位数据,提高对隧道内导航融合定位系统的适应能力,利用训练好的融合模型对融合定位结果进行优化,有效解决由于多路径效应等引起的定位误差大等问题,最终实现隧道等复杂环境下的车辆高精度实时定位。
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公开(公告)号:CN119151251A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411639542.3
申请日:2024-11-18
Applicant: 山东大学
IPC: G06Q10/0631
Abstract: 本发明公开了一种基于多层级协同决策的无人机调度方法及系统,属于无人机智能调度技术领域。包括:获取无人机集群的飞行任务并分解为多个子任务,结合单体无人机性能和子任务需求,确定子任务分配策略;根据子任务分配策略,结合飞行影响因素的特征重要性,构建目标函数,并通过粒子群优化算法进行迭代优化,确定单体无人机的最优飞行任务执行方案;根据最优飞行任务执行方案,通过路径规划算法进行多无人机协同路径规划,生成最优任务执行路径。能够提升了整个无人机系统的任务执行效率,还增强了无人机系统在动态复杂环境中的应对能力,解决了现有无人机在任务分配和资源调度上存在的响应速度慢、准确率低、环境适应性差等问题。
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