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公开(公告)号：CN117463161A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311593995.2
申请日：2023-11-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种含有超薄自保护型氧扩散层的新型MABR膜及其制备方法，属于透气膜材料制备领域。所述MABR膜由微孔膜支撑层和有机硅层组成，所述有机硅层经等离子体表面改性使表面由疏水变为亲水。所述微孔膜的材质为PVDF、PVDF‑HFP、PTFE或PP中的一种，孔径尺寸为10nm‑100nm，孔隙率为40％‑90％。所述有机硅层与微孔膜支撑层无缝接合，有机硅层生长在微孔膜支撑层的外层或内侧。所述有机硅层厚度为1微米‑100微米，无孔结构。本发明膜材料的氧传质阻力小，氧转移速率在10KPa下可达10g O2/(m2·d)，氧转移效率可达40％以上；膜材料的抗污染能力强，氧转移速率在6个月内无明显变化；膜材料的生物膜亲和性好，表面负载量可达80g/m2。
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公开(公告)号：CN116749925A
公开(公告)日：2023-09-15
申请号：CN202310731925.2
申请日：2023-06-20
Abstract: 本发明提供一种面向人机混驾的仿人工驾驶证据动态累积制动方法及系统，属于智能驾驶技术领域，分析识别出行车驾驶条件及混行交通场景特征影响因子，结合指数函数回归模型的参数拟合生成证据函数，再结合证据的权重以及所有间接制动证据的总和，进行控制幅度调节，基于先前制动调整的视觉逼近和基于驾驶经验的视觉逼近预测，结合高斯零均值白噪声和初始视觉逼近信号，得到总累积预测偏差，结合视线偏离扫视和车头时距，得到制动器连续调整后的制动信号。本发明考虑了制动需求证据的动态累积过程以及高级视觉感知预测的反馈作用，将人工驾驶固有特征作为约束条件，在具备优良预测能力的基础上模拟人类制动控制，实现了准确及时的完整动态制动控制。
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公开(公告)号：CN114474717B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202111629750.1
申请日：2021-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: B29C64/153 , B29C64/30 , B29C64/264 , B29C64/393 , B29C64/379 , B33Y10/00 , B33Y30/00 , B33Y40/00 , B33Y40/20 , B33Y50/02
Abstract: 一种星际基地建造用粉床熔覆增材制造装置及方法，属于外星基地建材制造技术领域，具体方案如下：一种星际基地建造用粉床熔覆增材制造装置，包括打印头、打印头作动系统、粉床平台和自动追光系统，打印头受打印头作动系统的控制保持打印头位于粉床平台的上方并垂直于粉床平台的上表面，星际壤铺设在粉床平台上，自动追光系统将太阳光的能量汇聚在打印头上，本发明原位聚焦太阳能作为热辐射型点热源打印头，驱动打印头平面运动，选区加热星际壤基粉床，使之完全高温熔融，随后冷却凝固，并逐层铺粉，直接利用太阳能实现星际壤资源粉床熔覆增材制造，本发明实现完全原位就地取材的工程材料化利用，极大降低了外星基地原位建造材料运输成本。
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公开(公告)号：CN114292017A
公开(公告)日：2022-04-08
申请号：CN202111629682.9
申请日：2021-12-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: C03B37/00 , C03C13/06 , C03C25/12 , C03B37/12 , F24S20/30 , F24S23/30 , F24S30/00 , F24S30/45 , F24S50/20
Abstract: 一种星际壤资源原位增材制造多功能集成系统及应用，属于外星基地建材制造技术领域，具体方案如下，一种星际壤资源原位增材制造多功能集成系统，包括基础模块、功能模块和控制模块，所述基础模块包括自动追光组件、作动系统和聚光组件，所述聚光组件安装在自动追光组件的上方，所述作动系统安装在自动追光组件上并位于聚光组件的下方，所述功能模块安装在作动系统上受作动系统的驱动实现各方位的移动，所述聚光组件汇聚太阳光为功能模块提供热量，所述自动追光组件、作动系统和功能模块均与控制模块电连接。本发明通过不同模块的相互配合，具备包括多种类材料增材制造、纤维制备在内的材料成型功能，达到增材制造系统的多功能集成的效果。
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公开(公告)号：CN105105872A
公开(公告)日：2015-12-02
申请号：CN201510566870.X
申请日：2015-09-08
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种3D打印的头骨替代装置及其制备方法，它涉及一种头骨替代装置及其制备方法。本发明为了解决现有的头盖骨替代物无法满足患者缺损部位的精细化要求，使大脑组织得不到充分保护，存在经常因为不匹配导致功能障碍的问题。装置包括固定片、密质层一、密质层二和过渡层，固定片与密质层一位于过渡层上方，密质层二位于过渡层下方且密质层一与密质层二通过过渡层连接，密质层一、过渡层和密质层二与缺损头骨的形状相同，过渡层为微观桁架结构。方法：一：对受损的头骨进行3D成像，从而确定头骨的几何尺寸及参数，得到需要替代头骨原始数据；二：设计头盖骨替代结构的三维模型，打印设计模型；三：对样品进行表面改性。本发明适用于头骨替代。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104712097A
公开(公告)日：2015-06-17
申请号：CN201510130768.5
申请日：2015-03-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: E04C2/30
Abstract: 周期微观桁架嵌片以及周期微观桁架结构体的制造方法，它涉及一种桁架嵌片以及桁架结构的制造方法。本发明目的是为了解决现有技术制造的微观桁架存在步骤繁琐，制造效率低且制造成本高的问题。本发明包括嵌片本体，嵌片本体从其一个长边至嵌片本体长度方向的中心轴线处有多个嵌锁豁口；本发明还包括周期微观桁架结构体的制造方法的四个步骤，分别为孔加工、嵌锁豁口加工、多个周期微观桁架嵌片的嵌锁组装和加固工作。通过本发明制造的周期微观桁架结构体具有轻质、吸能、隔振效果好的优点。本发明用于制造周期微观桁架结构体。
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公开(公告)号：CN119389205A
公开(公告)日：2025-02-07
申请号：CN202411589507.5
申请日：2024-11-08
Abstract: 本发明提供了一种基于RSS的自动驾驶路权优化换道方法。该方法包括：建立责任敏感安全模型RSS模型，该RSS模型包括利用自动驾驶车辆AV的周围环境信息和车辆状态信息设置的纵向最小安全距离，周围车辆到AV的纵向距离小于最小安全距离的行驶距离安全约束条件；构建决策制定模型，利用设定的全局奖励函数和车辆换道性能评估指标对决策制定模型进行训练，得到训练好的决策制定模型；通过训练好的决策制定模型利用行驶距离安全约束条件设计路权优先策略，根据周围环境信息和路权换道决策评估反馈信息利用路权优先策略进行AV的路权优先换道决策。本发明方法能够动态评估和优化车辆的效率，确保换道安全，平衡安全与效率，并适应不同车辆的路权优化需求。
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公开(公告)号：CN118521878A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410609715.0
申请日：2024-05-16
IPC: G06V20/00 , G06V20/58 , G06V20/20 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/047 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/092
Abstract: 本发明提供一种背景车自主对抗自动驾驶功能安全验证方法，属于自动驾驶技术领域，构建虚拟道路环境，设计背景车辆；所述背景车辆通过深度强化学习算法学习适应道路情况和对抗策略的驾驶行为；通过虚拟仿真环境中的交互数据对背景车辆进行训练，利用GPU加速训练过程，加入对抗性环境进行模型训练，并建立验证机制验证训练结果；其中，基于真实交通数据以及通过对抗生成网络生成的对抗场景作为训练数据。本发明可为交通管理和规划、智能交通系统的开发和优化等提供实用性建议，可作为交通仿真和测试平台建设的基础，并为自适应系统设计、智能控制系统设计等提供理论基础。
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公开(公告)号：CN118439844A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410539355.1
申请日：2024-04-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: C04B30/02 , C04B38/00 , C04B14/06 , B32B3/12 , B32B17/02 , B32B17/10 , B32B27/06 , B32B27/02 , B32B27/04 , B32B27/34 , B32B27/38 , B32B27/12 , B32B9/04 , C04B111/40
Abstract: 一种超材料结构隔热蜂窝气凝胶及其制备方法，属于气凝胶制备技术领域。所述方法为：设计与加工芯棒，以芯棒为模具，在其表面编织纤维材质空心绳；取出芯棒，将空心绳变形处理，并浸胶初步固化，形成空心管；将大量空心管进行集束，并对空心管间接触面进行二次粘接固化处理，得到集束空心管；在集束空心管管内填充短切纤维毡，得到蜂窝增强毡；在蜂窝增强毡内原位制备二氧化硅气凝胶，并在蜂窝口两侧覆板密封即可。本发明的超材料结构隔热蜂窝复合板综合性能优异、制备简单，具有明显的社会效益。该蜂窝超结构可设计性强，可根据需求选择蜂窝形状、孔径及其螺旋结构；该蜂窝超结构复合毡比目前流行的玻璃纤维增强隔热毡强度更高、抗压缩能力更强。
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公开(公告)号：CN116777062A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310738374.2
申请日：2023-06-20
IPC: G06Q10/04 , B60W60/00 , G06Q10/0635 , G06F18/213 , G06F18/24 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种面向极端难例的自适应融合学习自动驾驶安全决策方法。该方法包括：通过传感器采集极端难例的场景数据，对极端难例的场景数据进行预处理，对预处理后的场景数据进行特征提取和选择：基于深度自编码卷积神经网络构建极端难例场景模型，利用分类标注的极端难例特征数据对极端难例场景模型进行训练和优化，得到训练好的极端难例场景模型；利用训练好的极端难例场景模型进行极端难例危险场景的安全决策。本发明方法通过实时感知和极端难例场景数据收集、数据预处理和特征分类提取、模型训练和优化、决策生成和实时监控与反馈等步骤，实现了对极端难例的安全智能响应。能够分析和预测各种极端难例的可能性和风险，生成并优化安全决策。
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