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公开(公告)号：CN111778438B
公开(公告)日：2021-09-28
申请号：CN202010753475.3
申请日：2020-07-30
Applicant: 东北大学 , 中国核动力研究设计院
Abstract: 本发明公布了一种结构功能一体化的基于Al‑Nb‑Zr‑Mo‑V‑Hf体系高熵合金，属于高熵合金材料领域，其组分按质量百分比为：铝：4～15%；铌：20～30%；锆：20～60%；钼：5～15%；钒：1～5%，余量为铪元素（0.01～20.0%）和不可避免的杂质；针对目前典型BCC结构难熔高熵合金如TaNbMoW、TaNbMoWV等含有大量高密度金属元素，合金密度大，成本高，室温塑性差，难以作为结构材料应用的瓶颈问题，同时以外的研究为对可吸收中子的高熵合金研究未给予充分的重视，本发明提出一种基于Al‑Nb‑Zr‑Mo‑V‑Hf体系的高熵合金，并充分考虑Hf元素的特殊作用，从而实现高熵合金的结构功能一体化。
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公开(公告)号：CN111458746B
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202010478269.6
申请日：2020-05-29
Applicant: 东北大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明提供一种基于U‑Net神经网络的隧道微震波形到时拾取方法，以确定P波、S波到时位置的波形建立样本库；对波形样本进行预处理；建立基于U‑Net结构的深度学习到时拾取模型；建立S波到时质量控制模型，自动识别S波到时质量较高的波形；将待拾取的微震事件输入模型，即可得到质量较高的P波和S波到时，进而进行微震源定位。本发明采用U‑Net卷积神经网络结构的深度学习模型，在训练过程中有效的突出波形特征，避免了传统算法需要过多人工干预的缺点，自动识别S波质量较高的波形，提高了微震源定位的效率和精确度，无需人为操作和拾取，保证了预警的准确性和实时性。本发明可用于隧道微震监测系统。
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公开(公告)号：CN112620102A
公开(公告)日：2021-04-09
申请号：CN202011354183.9
申请日：2020-11-27
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明属于振动筛分装置技术领域，涉及双机双频自同步驱动双圆周运动轨迹振动筛参数确定方法。该振动筛包括：两个激振器、质体、弹簧；弹簧对称分布连接于地基与主质体；激振器1和激振器2关于y轴对称分布于质体上并且每个激振器中各有一偏心转子，偏心转子由感应电动机驱动，分别绕着各自的旋转轴线中心旋转，两激振器旋转方向相同。通过激振器的旋转中心与系统质心之间的距离对同步稳定性的影响来进行参数确定，当两激振器在大距离安装时，2倍频同步的相位差为0，此时的质心轨迹为内8字轨迹，即：轨迹为双圆周轨迹，从而实现其工程应用价值。
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公开(公告)号：CN112614052A
公开(公告)日：2021-04-06
申请号：CN202011555544.6
申请日：2020-12-24
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明公开用于图像超分辨率的比特级数据增强。本发明是为解决现存用于超分辨率的数据增强方法利用图片信息不足的问题。比特级数据增强方法包括：图像RGB通道内比特变换数据增强，图像RGB通道间比特交换数据增强，高分辨率、低分辨率图像通道间比特交换数据增强。本发明通过变换图像比特平面发掘隐藏的光感信息，充实图片纹理细节和色彩信息，链接高分辨率和低分辨率图像的相关性。主要步骤为：1)获取图像比特平面；2)图像比特平面变换；3)图像重塑；4)模型训练。本发明在数据集有限的情况下能偶扩展训练集，并在最佳的比特平面变换组合中增强超分辨率恢复效果。
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公开(公告)号：CN110646844B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201910938091.6
申请日：2019-09-30
Applicant: 东北大学
IPC: G01V1/28
Abstract: 本发明提供一种基于波形包络线的隧道岩石破裂微震S波到时拾取方法，涉及隧道微震监测技术领域。该方法包括以下步骤：(1)绘制岩石破裂波形包络线；(2)根据波形包络线变化特征确定各波形类型，波形类型包括“双峰型”、“平台‑单峰型”、“凹单峰型”、“单峰型”；(3)根据波形S波到时拾取难易程度及误差大小确定一个岩石破裂事件中各传感器波形拾取顺序；(4)通过波形包络线特征初步确定S波到时。(5)采用基于瞬时能量变化率的STA/LTA算法精确拾取S波到时。本发明方法在满足定位的前提下，采用拾取误差较小的S波到时值参与定位计算，并精确拾取了波形的S波到时，较大程度上保证了微破裂事件定位精度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN107896143B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201710946565.2
申请日：2017-10-12
Applicant: 东北大学
Abstract: 一种基于高维混沌系统和算术编码的联合编码方法，结合了低维混沌系统Logisitc map和高维混沌系统Chen系统各自的特点，结合了正向逆向双向扩散机制和细胞自动机的代间扩散机制。本算法具有加密效果好，安全性高等特点。可应用于各种数字多媒体终端和服务器端，实时对单张数字图像或批量数字图像进行加密。
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公开(公告)号：CN110298503A
公开(公告)日：2019-10-01
申请号：CN201910560076.2
申请日：2019-06-26
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明提供基于微震信息和深度卷积神经网络的隧洞岩爆预警方法，涉及岩爆预警技术领域。该方法首先，建立已知岩爆等级的岩爆案例及其孕育过程中的微震监测信息样本库。然后，选定预警单元的空间范围和时间跨度，导出预警单元内的多参量微震监测信息。通过微调预警单元构建大量的岩爆-微震信息样本对。将样本对输入建立的深度卷积神经网络，通过学习、测试、调试等获得最佳岩爆预警模型。然后，将待预警区域预警单元内的微震信息输入岩爆预警模型，得到待预警区域潜在岩爆的等级及概率。本发明方法具有较高的实用性和准确率，可实现潜在岩爆及其等级的智能实时预警，并为制定针对性的岩爆防控措施提供科学依据。
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公开(公告)号：CN110004573A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201910265102.9
申请日：2019-04-03
Applicant: 东北大学
Abstract: 本发明涉及复合材料织造技术领域，提供一种基于振动数据的纱线故障检测方法及装置。该方法包括，使待检测纱线在运动过程中经由弹性体；利用弹性体的振动数据确定待检测纱线的故障状态：首先采集训练振动数据，利用滑动窗口方式对其分组，对每个分组提取训练特征向量，利用带有故障状态标签的训练特征向量构成的训练数据集训练机器学习分类器；然后利用检测振动数据和训练后的机器学习分类器确定待检测纱线的故障状态。该装置包括弹性体，用于感知待检测纱线的运动；运动传感器，用于感知弹性体的振动；微控制器，用于利用弹性体的振动数据确定待检测纱线的故障状态。本发明能够对纱线故障进行智能化检测，提高检测效率与准确率、降低检测成本。
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公开(公告)号：CN106301383B
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201610720054.4
申请日：2016-08-25
Applicant: 东北大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明提供一种基于压缩感知的信号处理方法，发送端对待处理的稀疏度为K的二进制稀疏目标信号x，进行归一化处理并构造基于Tent映射的确定性测量矩阵Φ；发送端利用构造的确定性测量矩阵Φ，感知测量归一化处理后的二进制稀疏目标信号x，得到测量值y；发送端向接收端发送二进制稀疏目标信号x的稀疏度K、测量值y、Tent映射的初始值key、参数μ、Tent映射达到混沌状态前运行次数h；接收端接收到各参数并按照确定性测量矩阵的构造方式，构造确定性测量矩阵Φ，计算二进制稀疏目标信号x的重构信号x′。本发明促进了压缩感知理论在实际中的应用，改进了原有符号匹配追踪方案，缩短了每次迭代的搜索范围，提高了重构目标信号的效率，并保证了目标信号的重构精度。
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公开(公告)号：CN109116411A
公开(公告)日：2019-01-01
申请号：CN201811005295.6
申请日：2018-08-30
Applicant: 东北大学
IPC: G01V1/20
Abstract: 本发明涉及一种适用于不同孔径的孔内微震传感器固定和回收装置。该装置传感器通过螺纹连接固定安装于基座底部，安装基座外壁底部及周围采用膨胀材料使其与钻孔围岩接触紧密且牢固，从而传感器与围岩为刚性接触，能够承受长期爆破扰动而不松脱，能够用于长期监测，且减少信号传递过程中的波形变化，保证了测试结果更接近真实值；传感器与安装基座之间有油脂耦合剂，不仅可以明显提高信号传递质量，而且能够有效防止传感器及安装基础生锈，保证传感器能够顺利回收，使传感器能够适用于高温高湿等恶劣监测条件；安装基座外壁上的居中锚爪和限位锚爪的长度根据钻孔的直径能够灵活调整，使装置能够适用于不同直径钻孔的安装要求。
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