兼顾能耗和散热性能的高速开关阀冷却流道的设计方法

    公开(公告)号:CN119670297A

    公开(公告)日:2025-03-21

    申请号:CN202411785971.1

    申请日:2024-12-06

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出兼顾能耗和散热性能的高速开关阀冷却流道的设计方法,其特征在于:所述冷却流道为在开关阀外壳内布置的双出口串并联螺旋冷却流道,在开关阀工作时向冷却流道通入冷却介质使之与开关阀部件间强制对流换热,使开关阀工作时产生的热量得到有效散发以减小高速开关阀的温升;所述设计方法通过考虑不同的流道参数组合下对应的高速开关阀能耗与散热性能指标,对流道螺距,截面横纵比值和入口流速的搭配进行设计;根据不同流道参数与能耗和散热性能的对应关系进行多项式拟合;采用智能优化算法求解多目标优化模型,得到Pareto前沿解集;最后对Paroto前沿解集进行综合评价,获取最优流道参数;本发明大幅提升了优化效率,缩短设计周期。

    基于快速扩展随机树与动态窗口法的双层路径规划方法

    公开(公告)号:CN115454083B

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202211170487.9

    申请日:2022-09-23

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种基于快速扩展随机树与动态窗口法的双层路径规划方法,先对地图内的障碍物进行处理,包括安全距离设定和障碍物填充,然后利用快速扩展随机树算法对已处理的地图进行初步规划,其中,提出模仿植物生长的趋光性的仿生设计。以无障碍物最远的规则取得局部目标点,进一步采用动态窗口法以局部目标点为指引向其运行,当智能车到达局部目标点一定范围内时,转而向下一个目标点运行,循环上述步骤,直到到达最终的全局目标点。应用本技术方案可实现将无人车的运动学约束融入到路径规划过程中,使算法规划出的路径符合无人车的行驶要求。

    基于粒子群算法的障碍物自我保护人工势场法局部路径规划方法

    公开(公告)号:CN113805597B

    公开(公告)日:2023-04-11

    申请号:CN202111146883.3

    申请日:2021-09-28

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种基于粒子群算法的障碍物自我保护人工势场法局部路径规划方法,引入粒子群算法,并结合智能车在转弯过程中存在最小转弯半径的转弯约束,即在优化过程中加入最大转向角的约束,对初步规划的路线进行曲线优化,并建立相应适应度函数,进一步采用粒子群算法限制寻优范围并找到符合智能车转向特性的航向角,通过粒子不断迭代得到最优的航向角度,从而建立粒子群障碍物自我保护人工势场法避开障碍物,找到符合智能车转向约束的最优路径。

    基于快速扩展随机树与动态窗口法的双层路径规划方法

    公开(公告)号:CN115454083A

    公开(公告)日:2022-12-09

    申请号:CN202211170487.9

    申请日:2022-09-23

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种基于快速扩展随机树与动态窗口法的双层路径规划方法,先对地图内的障碍物进行处理,包括安全距离设定和障碍物填充,然后利用快速扩展随机树算法对已处理的地图进行初步规划,其中,提出模仿植物生长的趋光性的仿生设计。以无障碍物最远的规则取得局部目标点,进一步采用动态窗口法以局部目标点为指引向其运行,当智能车到达局部目标点一定范围内时,转而向下一个目标点运行,循环上述步骤,直到到达最终的全局目标点。应用本技术方案可实现将无人车的运动学约束融入到路径规划过程中,使算法规划出的路径符合无人车的行驶要求。

    基于拓展卡尔曼滤波的多传感器融合SLAM方法

    公开(公告)号:CN115435775A

    公开(公告)日:2022-12-06

    申请号:CN202211163166.6

    申请日:2022-09-23

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于拓展卡尔曼滤波的多传感器融合SLAM方法,针对走廊相似场景下,激光SLAM算法由于观测数据的相似性,算法性能将严重劣化,甚至完全失效的问题,本发明将里程计和IMU的数据进行预处理,通过拓展卡尔曼滤波将两者的位姿信息融合,作为激光雷达扫描匹配更精确的迭代初始位姿;为验证本算法的性能,在Melodic版本的ROS(Robot Operating System)搭建了Gazebo仿真实验环境,通过仿真实验对比,验证了算法的鲁棒性和有效性。

    基于粒子群算法的障碍物自我保护人工势场法局部路径规划方法

    公开(公告)号:CN113805597A

    公开(公告)日:2021-12-17

    申请号:CN202111146883.3

    申请日:2021-09-28

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种基于粒子群算法的障碍物自我保护人工势场法局部路径规划方法,引入粒子群算法,并结合智能车在转弯过程中存在最小转弯半径的转弯约束,即在优化过程中加入最大转向角的约束,对初步规划的路线进行曲线优化,并建立相应适应度函数,进一步采用粒子群算法限制寻优范围并找到符合智能车转向特性的航向角,通过粒子不断迭代得到最优的航向角度,从而建立粒子群障碍物自我保护人工势场法避开障碍物,找到符合智能车转向约束的最优路径。

    基于梯度的前向蚁群算法无人车路径规划方法

    公开(公告)号:CN116610109A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310222602.0

    申请日:2023-03-09

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于梯度的前向蚁群算法无人车路径规划方法,包括以下步骤:步骤S1:初始化无人车状态参数,生成栅格地图,并设置起始点和目标点信息;步骤S2:以八个领域扩展的方式向周为扩展节点,获取可行的扩展节点;步骤S3:结合动态规划与Dijkstra算法分别计算可行的扩展节点的总代价值,并生成动态规划地图;步骤S4:采用前向蚁群算法节点选择策略,获取最优路径;步骤S5:判断新扩展的节点是否为目标点,若不是,则返回步骤S2;步骤S6:对最优路径进行二次优化,得到关键节点;步骤S7:对相邻的关键节点进行等距离插值;步骤S8:构建目标函数,并采用梯度下降法进行求解;步骤S9:对路径三次样条插值,获取最终的最优路径。

    基于深度强化学习的自适应动态窗口法

    公开(公告)号:CN115542733B

    公开(公告)日:2025-01-10

    申请号:CN202211163167.0

    申请日:2022-09-23

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于深度强化学习的自适应动态窗口法,首先构建面向DWA算法的深度强化学习模型,具体包括智能体、环境、动作与状态空间、奖励函数、网络架构等要素;之后根据DWA算法原理,模拟智能车在随机生成的障碍物地图中运动,以获得用于神经网络梯度下降的训练集;随后根据近端策略优化(PPO)算法思想进行梯度下降以最大化强化学习奖励;训练最终结果得到一个收敛的神经网络,将该神经网络与DWA算法评价函数融合,完成自适应DWA算法的构建。

    动态环境下碰撞系数人工势场法局部路径规划方法

    公开(公告)号:CN113848914B

    公开(公告)日:2024-04-26

    申请号:CN202111141815.8

    申请日:2021-09-28

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种动态环境下碰撞系数人工势场法局部路径规划方法,针对动态障碍物,设计了根据碰撞角判断障碍物类型的避障策略,建立速度势场函数模型,根据车辆自身速度、制动减速度与障碍物的相对速度建立动态速度势场影响范围,计算动态障碍物与速度势场影响范围相交面积得到碰撞系数,进而建立不同的斥力函数模型,使智能车行驶更加安全,并且在动态规划中加入车辆动力学约束,使规划出来的轨迹更加符合车辆特性。并在MATLAB中对无人驾驶在有道路边界和动态障碍物的环境下行驶进行仿真,仿真结果验证了速度势场函数人工势场法的有效性。

    基于RRT算法的仿生模拟植物向光性全局路径规划方法

    公开(公告)号:CN116608877A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310603240.X

    申请日:2023-05-26

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明在原始RRT算法基础上提出了一种仿生植物向光性的全局路径搜索方法,对算法随机扩展导向性差、算法收敛速度慢、狭窄区域中搜索效率低、规划的路径曲折等方面进行优化。本发明中的仿生设计模拟植物的向光性,使随机树选取拓展节点时在以目标点为圆心的一系列同心圆上,能加快随机树向目标点拓展的速度提高算法收敛效率。在随机树向目标点拓展过程中为了提高安全性对障碍物进行处理,合并距离较近的障碍物,并膨胀障碍物提高安全性。其次设计自适应步长,随机树根据障碍物的疏密程度改变步长以更好适应复杂环境。对生成的路径提取关键点后对路径进行曲线优化使路径平滑满足智能车的行驶要求。最后利用MATLAB进行仿真分析验证算法的有效性。

Patent Agency Ranking