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公开(公告)号:CN116704030A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310687408.X
申请日:2023-06-12
申请人: 郑州轻工业大学
IPC分类号: G06T7/73 , G06F30/23 , G06F30/17 , G06T17/20 , G06N3/006 , G06F119/02 , G06F119/14 , G06F111/08 , G06F111/10
摘要: 本文针对机械零件结构中裂纹的识别问题,提出了基于扩展有限元与代理模型的裂纹识别方法。首先,基于在结构上布置的响应点,通过拉丁超立方抽样方法获取样本点。其次,利用扩展有限元方法进行正向分析,得到以裂纹坐标为输入,响应点位移为输出的样本数据,再次通过Kriging代理模型建立输入与输出之间的响应面并验证其精度,在此基础上结合粒子群算法对响应值寻优,识别出齿轮结构中裂纹的位置。
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公开(公告)号:CN115292849A
公开(公告)日:2022-11-04
申请号:CN202211001661.7
申请日:2022-08-19
申请人: 郑州轻工业大学
IPC分类号: G06F30/17 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F119/04 , G06F119/14
摘要: 本发明提出一种基于相场法和BP神经网络的机械结构剩余寿命预测方法,首先,建立机械结构的物理模型,基于物理模型采用相场法构建出机械结构的相场断裂模型,并对模型进行裂纹扩展分析;其次,在机械结构中选取易于测量的观测点,获取在裂纹扩展过程中观测点处的应变值和相对应的结构剩余寿命值,组成应变和结构剩余寿命的数据集;然后,将得到的数据集输入到BP神经网络中进行训练,获得应变和结构剩余寿命之间的预测模型;最后,只用连续采集机械结构观测点处的应变值,并将应变值输入到训练好的网络预测模型中,就能够预测出机械结构的剩余寿命信息。本发明只需要获得观测点处相应的响应值就可以预测出机械结构的剩余寿命信息。
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公开(公告)号:CN115195757A
公开(公告)日:2022-10-18
申请号:CN202211090336.2
申请日:2022-09-07
申请人: 郑州轻工业大学
IPC分类号: B60W40/09
摘要: 本发明公开了一种电动公交起步驾驶行为建模及识别训练方法,依次按以下步骤进行:第一步骤是获取原始数据集,搜集电动公交日常运营过程中自然驾驶状态的车载CAN总线系统采集的驾驶人操控车辆和车辆运动状态数据以及车内摄像头采集的视频数据,形成原始数据集;第二步骤是在原始数据集的基础上,获取电动公交起步驾驶行为数据集;第三步骤是基于1D时间卷积神经网络以及多时间尺度3D卷积神经网络,构建电动公交起步驾驶行为混合识别模型。本发明能够更好的描述和识别电动公交起步驾驶行为,建立新型电动公交起步驾驶行为混合识别模型,设计针对所提出的电动公交起步驾驶行为混合识别模型的训练方法,实现电动公交不当起步驾驶行为的准确识别。
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公开(公告)号:CN114012770A
公开(公告)日:2022-02-08
申请号:CN202111529497.2
申请日:2021-12-14
申请人: 郑州轻工业大学
IPC分类号: B25J15/00
摘要: 本发明涉及一种基于智能制造用工业机器人夹具,包括龙门架,所述龙门架,龙门架后端两侧均固定有支撑杆,两个支撑杆的后端固定有导向板,导向板前端开设有导向槽,导向槽内滑动连接有两个导向块,导向块前端固定有连接杆,连接杆前端固定有移动杆,移动杆内侧贯穿龙门架,移动杆内侧固定有圆盘,转向机构内侧连接有第一夹板,第一夹板顶部开设有横向分布的第一滑槽和凹槽,第一滑槽内滑动连接有第一滑块,第一滑块顶部固定有第二夹板,第一滑槽侧壁转动连接有第一螺杆,第一螺杆和第一滑块螺纹连接;本发明利用第一夹板和第二夹板进行调节,即可对不同形状的工件进行夹持,提高加工效率。
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公开(公告)号:CN118427996A
公开(公告)日:2024-08-02
申请号:CN202410526866.X
申请日:2024-04-29
申请人: 郑州轻工业大学
IPC分类号: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F111/10 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/14
摘要: 本发明针对大型铸锻件裂纹扩展寿命问题,提出了基于数字孪生的精确计算方法。首先通过建立的数字孪生数据库里的日常运行数据,对铸锻件危险点进行确定,然后基于吉布斯自由能理论和Paris公式建立危险点裂纹从萌生到失效的全生命周期的数值模型。通过晶体塑性有限元和扩展有限元对模型中的具体参数进行精确计算。最后考虑到裂纹扩展过程中的不确定性,通过在数字孪生数据库中提取裂纹扩展的实时数据结合蒙特卡洛方法对裂纹扩展模型进行实时更新,从而提高计算的准确性。利用数字孪生技术,实现了裂纹扩展实时精确模拟。
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公开(公告)号:CN115985134B
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202211042334.6
申请日:2022-08-29
申请人: 郑州轻工业大学
IPC分类号: G08G1/16 , G08G1/0965 , G08G1/127 , G08G1/017 , G01S19/42
摘要: 本发明公开了一种基于云计算技术的车联网应用系统及其设备,涉及车联网技术领域,现提出如下方案,包括中央控制处理单元、车辆指令接收单元、车辆信息发送单元、车辆信息发送单元、车辆拍照单元、照片识别单元、车况监视单元、定位单元、车况监测单元和北斗系统,所述中央控制处理单元的输出端与车辆信息发送单元的输入端相连接;本发明将区域内的汽车组成一个定位网络,对路过的追踪车辆进行拍照定位,并将定位信息发送给有关部门,为有关部门提供车辆位置信息,使每一辆汽车作为眼睛,避免了无监控路段追踪失败的情况,提高了追踪效率,实时监控车况,在车况不佳的时候对周围车辆发送避让和求救的信息,减少事故的发生。
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公开(公告)号:CN117493954A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311441586.0
申请日:2023-11-01
申请人: 郑州轻工业大学
IPC分类号: G06F18/241 , G10L21/0208 , G01H17/00 , G06F18/2415 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06V10/44 , G06T17/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
摘要: 本发明公开一种基于声像识别与卷积特征提取的旋转机械状态评估方法,首先基于阵列测试技术采集旋转机械运转时的声信号,并对信号预处理;利用边界元全息技术重建旋转机械空间声场,获得其运转时的包含相位和幅值信息的三维声场序列图像,经切片压缩之后作为训练和测试样本将其输入到双线性卷积神经网络模型中,利用其在图像处理中的优势对样本中的特征信息进行提取,从三维序列声场图像中挖掘与旋转机械运转状态相关的特征信息,以实现其状态评估。本发明具有非接触测量、无需停机便于实施等优势;可以对任意形状声源的声场图像进行精确重建,精确预测旋转机械空间辐射声场,为旋转机械的状态评估与故障过程的演化提供精确可靠的评估方法。
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公开(公告)号:CN117216636A
公开(公告)日:2023-12-12
申请号:CN202311178917.6
申请日:2023-09-12
申请人: 郑州轻工业大学
IPC分类号: G06F18/24 , G01M13/045 , G06F18/10 , G06N3/0464 , G06F18/22
摘要: 本发明提出一种强背景噪声下的高压辊磨机滚动轴承EEMD‑FKU‑PMCKD微弱故障诊断方法,对含强背景噪声的振动信号,用集合经验模态分解进行信号分解,获得IMF分量,以互相关系数、峭度作为指标,筛选出最优分量,重构原始信号。其次,基于快速谱峭度算法对重组信号进行一重滤波,对滤波信号做包络谱分析确定最大相关解卷积中参数的优化范围,根据粒子群算法对MCKD模型进行自适应参数优化,获得MCKD中滤波器长度L、解卷积周期Ts和移位数M的最佳组合参数,将最佳优化参数结果回代到MCKD模型对一重滤波信号进行自适应二次滤波增强。最后,包络谱提取的轴承故障特征频率与理论值进行对比,确定故障类型,实现故障诊断。
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公开(公告)号:CN116384001A
公开(公告)日:2023-07-04
申请号:CN202310368347.0
申请日:2023-04-09
IPC分类号: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F111/04 , G06F119/14
摘要: 一种基于代理模型的被动柔顺机械手腕设计方法。先使用SolidWorks设计出柔顺机械手腕的基础模型:一个中间弯曲部呈蝴蝶结状的倒U形弹性薄板。在SolidWorks建立参数化模型的模块;然后,在此模块的基础上用APDL语言编写参数化模型生产程序和参数化静力学分析程序。并加载仿真生成若干条参数‑载荷‑形变之间对应关系的样本,利用神经网络训练的办法,形成参数‑载荷‑形变之间的普遍规律,该规律以数学模型的方式呈现,即为代理模型。通过此模型导入需要的载荷和形变即可预测出柔顺机械手腕的尺寸参数,将该尺寸参数导入SolidWorks的参数化模型的模块便可建立出预测的三维模型;这样依据该方法能够进行科学化和自动化的柔顺机械手腕三维设计。
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公开(公告)号:CN112406864A
公开(公告)日:2021-02-26
申请号:CN202011131557.0
申请日:2020-10-21
申请人: 郑州轻工业大学
IPC分类号: B60W30/18 , B62D5/04 , B60R16/033
摘要: 本发明公开了一种电动客车双源智能转向系统,包括环境感知单元、上层控制器、下层控制器、第一逆变器、第二逆变器、48伏低压蓄电池相连接、高压动力电池组相连接、开绕组永磁同步电机、减速器、转矩传感器、转向横拉杆,转向横拉杆、滚珠丝杠和转向传动机构,各转向传动机构分别连接一个转向车轮。本发明还公开了转向协同控制方法,包括多性能目标下的纵横向协同自评判优化决策方法和高低双源主从协同控制方法。本发明为实现L4级自动驾驶提供基础,既能满足电动客车转向时的大功率需求,又利用高低压双动力源协同工作降低转向时的功耗,节省能源,并且可靠性更高,不会使电动客车因单一动力源故障而发生转向事故。
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