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公开(公告)号：CN111783228B
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202010627960.6
申请日：2020-07-02
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明首先基于纯电动物流车三档变速系统结构特点，根据纯电动物流车的动力性能指标，对驱动电机与变速系统参数进行初步匹配；然后建立以车辆0‑50km/h加速时间与CHTC‑LT循环工况比能耗为优化目标，以驱动电机参数与变速系统参数为变量的优化模型，并基于分层引力搜索算法(HGSA)对优化模型进行求解；为车辆动力性与经济性的提升提供了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN116091345A
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202211665541.7
申请日：2022-12-23
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于局部熵和保真项的各向异性扩散医学图像去噪方法、系统及存储介质，方法步骤为：1)获取待处理的原始医学图像I；2)设置大小为Mk×Nk的邻域窗口Ωk；3)在原始医学图像I中逐像素移动邻域窗口Ωk，计算每个像素的局部熵E(Ωk)，并构建熵图像；4)基于熵图像，建立各向异性扩散模型；5)利用各向异性扩散模型对原始医学图像I进行去噪，得到去噪后的图像。系统包括图像获取模块、熵图像构建模块、图像去噪模块；本发明将各向异性扩散与局部熵相结合，用于细节和边缘保留的平滑处理。有效地改善噪点图像的质量，并保留了图像的锐利边缘和精细细节。
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公开(公告)号：CN113296009B
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202110443757.8
申请日：2021-04-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/389 , G01R31/396 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种退役动力锂离子电池剩余寿命预测及重组方法，首先通过径向基神经网络模型建立了电池容量、电池内阻、电池放电时间、电池温度变化速率与电池可用能量的估计模型；然后采用可用能量为样本数据，通过遗传编程对退役动力锂电池剩余寿命进行预测；最后初选具有梯次利用价值的退役单体锂电池，在支持向量聚类的基础上，提出等数支持向量聚类策略使重组后锂电池组单体电池数量相等，用于各梯次利用场景。
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公开(公告)号：CN113296009A
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN202110443757.8
申请日：2021-04-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G01R31/392 , G01R31/389 , G01R31/396 , G01R31/367
Abstract: 本发明公开了一种退役动力锂离子电池剩余寿命预测及重组方法，首先通过径向基神经网络模型建立了电池容量、电池内阻、电池放电时间、电池温度变化速率与电池可用能量的估计模型；然后采用可用能量为样本数据，通过遗传编程对退役动力锂电池剩余寿命进行预测；最后初选具有梯次利用价值的退役单体锂电池，在支持向量聚类的基础上，提出等数支持向量聚类策略使重组后锂电池组单体电池数量相等，用于各梯次利用场景。
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公开(公告)号：CN111766832B
公开(公告)日：2022-05-31
申请号：CN202010606597.X
申请日：2020-06-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B19/401
Abstract: 本发明考虑到了数控机床切削能耗预测的数据不完备情况，根据分析数据的缺失机制和模式，进行数据过滤、缺失率估计、变量相关性分析，同时采用基于生成对抗网络的缺失数据估算法进行缺失值填补，基于此，建立基于基因表达式编程的数控机床切削能耗预测模型，并进行了交叉验证，为不完备的数据下机床切削能耗预测建模提供了一种新的解决方法。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113110630A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110443761.4
申请日：2021-04-23
Applicant: 重庆大学
IPC: G05D13/62
Abstract: 本发明的主要目的是在综合考虑换电机器人机械结构参数与控制系统参数，保证机器人举升系统的举升控制精度和节能效果在满足设计要求的情况下达到最优，即公开了一种换电机器人举升系统节能性集成参数优化方法，对电动汽车换电机器人电池举升系统进行参数初步匹配，并设计相应的控制器，以举升系统角位移稳态误差和能耗为目标，建立举升系统结构及控制参数集成优化模型，采用多目标优化算法进行优化求解。
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公开(公告)号：CN116091345B
公开(公告)日：2023-10-03
申请号：CN202211665541.7
申请日：2022-12-23
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开一种基于局部熵和保真项的各向异性扩散医学图像去噪方法、系统及存储介质，方法步骤为：1)获取待处理的原始医学图像I；2)设置大小为Mk×Nk的邻域窗口Ωk；3)在原始医学图像I中逐像素移动邻域窗口Ωk，计算每个像素的局部熵E(Ωk)，并构建熵图像；4)基于熵图像，建立各向异性扩散模型；5)利用各向异性扩散模型对原始医学图像I进行去噪，得到去噪后的图像。系统包括图像获取模块、熵图像构建模块、图像去噪模块；本发明将各向异性扩散与局部熵相结合，用于细节和边缘保留的平滑处理。有效地改善噪点图像的质量，并保留了图像的锐利边缘和精细细节。
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公开(公告)号：CN111783228A
公开(公告)日：2020-10-16
申请号：CN202010627960.6
申请日：2020-07-02
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , G06F30/20 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明首先基于纯电动物流车三档变速系统结构特点，根据纯电动物流车的动力性能指标，对驱动电机与变速系统参数进行初步匹配；然后建立以车辆0-50km/h加速时间与CHTC-LT循环工况比能耗为优化目标，以驱动电机参数与变速系统参数为变量的优化模型，并基于分层引力搜索算法(HGSA)对优化模型进行求解；为车辆动力性与经济性的提升提供了一种新的思路。
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公开(公告)号：CN111766832A
公开(公告)日：2020-10-13
申请号：CN202010606597.X
申请日：2020-06-29
Applicant: 重庆大学
IPC: G05B19/401
Abstract: 本发明考虑到了数控机床切削能耗预测的数据不完备情况，根据分析数据的缺失机制和模式，进行数据过滤、缺失率估计、变量相关性分析，同时采用基于生成对抗网络的缺失数据估算法进行缺失值填补，基于此，建立基于基因表达式编程的数控机床切削能耗预测模型，并进行了交叉验证，为不完备的数据下机床切削能耗预测建模提供了一种新的解决方法。
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