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公开(公告)号：CN118194658B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202410363351.2
申请日：2024-03-28
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明公开了一种针对子弹和破片冲击的芳纶防弹衣的快速设计方法，包括：设计芳纶弹道性能拟合公式，获取若干组芳纶弹道实验数据对芳纶弹道性能拟合公式进行拟合；构建背部凹陷计算公式，获取背部凹陷数据对背部凹陷计算公式进行拟合；获取防护要求信息，基于拟合后的芳纶弹道性能拟合公式和背部凹陷计算公式、防护要求信息实现芳纶防弹衣的快速设计。本发明建立了一种芳纶防弹衣抗子弹和破片冲击的层数设计方法。通过开展少量的弹道实验，既可获得任意层数芳纶的弹道极限以及弹道极限下的背部凹陷，根据所需要的防护要求可以进行最优化设计。计算速度快，准确性高，可以克服多层防弹衣弹道实验和有限元仿真成本高、实施难度大的不足。
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公开(公告)号：CN118862467A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410898262.8
申请日：2024-07-05
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06F30/20 , G06F18/21 , G16C60/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种金属防刺服的性能评价方法，属于人员防护装备技术领域，包括：获取标准穿刺实验数据中的动能数据、防刺服层数数据和防刺服厚度数据；基于所述动能数据、防刺服层数数据和防刺服厚度数据构建金属防刺服性能评估函数；基于所述金属防刺服性能评估函数构建防刺服优化方案；基于301不锈钢力学性能的弹性模量和拉伸强度，以及待评估不锈钢试样数据构建修正方案；基于所述优化方案和所述修正方案构建金属防刺服性能评价模型，基于所述金属防刺服性能评价模型输出评估结果。本发明能够准确快速的评估金属防刺服设计的性能是否合格，并给出以防护性能或轻量化为目标的合理优化方案。
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公开(公告)号：CN118194658A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410363351.2
申请日：2024-03-28
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明公开了一种针对子弹和破片冲击的芳纶防弹衣的快速设计方法，包括：设计芳纶弹道性能拟合公式，获取若干组芳纶弹道实验数据对芳纶弹道性能拟合公式进行拟合；构建背部凹陷计算公式，获取背部凹陷数据对背部凹陷计算公式进行拟合；获取防护要求信息，基于拟合后的芳纶弹道性能拟合公式和背部凹陷计算公式、防护要求信息实现芳纶防弹衣的快速设计。本发明建立了一种芳纶防弹衣抗子弹和破片冲击的层数设计方法。通过开展少量的弹道实验，既可获得任意层数芳纶的弹道极限以及弹道极限下的背部凹陷，根据所需要的防护要求可以进行最优化设计。计算速度快，准确性高，可以克服多层防弹衣弹道实验和有限元仿真成本高、实施难度大的不足。
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公开(公告)号：CN116664524A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310642838.X
申请日：2023-06-01
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06T7/00 , G01N3/06 , G01N3/08 , G01N3/30 , G01N3/40 , G06N3/0475 , G06N3/094 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的防刺性能检测方法、系统及装置，方法包括：通过折皱实验得到不同防刺性能的防刺材料样品集；准备数据集，采集所述防刺材料样品集的图像，对所述防刺材料样品集进行性能测试得到防刺性能热力图，所述图像与其对应的所述性能热力图共同组成数据集；基于所述训练集对神经网络进行训练，得到神经网络模型；采集日常生活中性能受损的防刺材料的图像，将图像输入所述神经网络模型得到其对应的防刺性能热力图。本发明对产生折皱的防刺材料的防护性能进行了检测，是对防刺材料应用的一种安全保障测试，具有实际应用价值。
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公开(公告)号：CN116152216B
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310196066.1
申请日：2023-03-03
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的防护材料疲劳样本制备方法及设备，包括：将所要制备疲劳样本的防护材料样品固定在防护材料疲劳样本制备设备中，通过图像采集系统获取图像信息数据，通过激光传感器和压力传感器获得位移信息数据和压力信息数据，通过多波混合模糊神经网络对三通道信息流进行模糊分析后控制电机制备疲劳样本，通过分步共享神经网络分析图像信息获取疲劳样本最终效果图。本发明的制备方法能够批量高效的产生疲劳样本，既能控制疲劳样本产生疲劳的强度，也能够控制疲劳样本的制备时长，避免了在人为制造疲劳样本时无法定量研究的缺陷，也解决了疲劳样本本身难以大量获得的困难，实现了标准化、定量化制备疲劳样本的全流程。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113343371B
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202110127769.X
申请日：2021-01-29
Applicant: 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G16C60/00 , G16C10/00 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种泡沫填充负泊松比复合结构的设计方法，其中，方法基于爆炸载荷特性以及复合结构的响应机理，确定负泊松比芯层、面板、背板所采用的材料，并对面板厚度、背板厚度和负泊松比芯层厚度进行设计；同时根据预设的负泊松比效应，对负泊松比芯层的结构进行参数设计；最后根据预设的粘接强度和泡沫体材料压溃强度之间的关系，将填充泡沫体填充至负泊松比芯层中，并与面板和背板共同构成泡沫填充负泊松比复合结构，实现对泡沫填充负泊松比复合结构的设计。该方案实现了填充泡沫体与负泊松比芯层的结合具备轻质性，高强度特性，且在爆炸冲击作用下具备高能量吸收率以及低变形量，不仅仅再是简单复合，提高了材料利用率。
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公开(公告)号：CN112013719A
公开(公告)日：2020-12-01
申请号：CN202010718840.7
申请日：2020-07-23
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: F41H5/04
Abstract: 本发明涉及一种基于UHMWPE二次混合编织的抗冲击复合结构，属于防护安全技术领域。所述抗冲击复合结构包括复合材料板、铝合金框架、纤维编织物Ⅰ以及聚氨酯软胶，两块复合材料板分别粘贴在铝合金框架的上下两个表面上，纤维编织物Ⅰ铺设在铝合金框架的空腔中并注入聚氨酯软胶进行填充固定。本发明克服了现有抗冲击防护结构质量大、不方便搬运、有可能产生二次伤害的缺点，采用纤维编织物、铝合金框架、复合材料板相结合的防护结构设计，在达到相同防弹标准下，防护结构所用的质量更少，更易搬运，减小时间成本，并且还能提高防护性能。
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公开(公告)号：CN118029141A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410206056.6
申请日：2024-02-26
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: D06M11/74 , D06M15/37 , D06M101/20
Abstract: 本发明属于防弹技术领域，涉及一种超高分子量聚乙烯浸渍液的制备方法和应用。本发明通过由水、多巴胺盐酸盐、羧基化碳纳米管和Tris缓冲液制备得到一种超高分子量聚乙烯浸渍液，借助于聚多巴胺在超高分子量聚乙烯表面的自聚合效应，在纤维或织物表面织物形成了氨基和羟基，增加了纤维或织物表面活性，并与羧基化碳纳米管发生化学反应，增加了纤维与树脂的结合能力，并且通过浸渍改善超高分子量聚乙烯与树脂的结合性能后几乎对质量没有增加，不影响防护装备的防护性能和轻量化，主要使用浸渍、烘干、清洗工艺，无需复杂的生产设备且无污染物产生，生产成本低，适合批量生产，具有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN118863316A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410622941.2
申请日：2024-05-20
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心 , 清华大学合肥公共安全研究院
IPC: G06Q10/0631 , G06Q10/0639 , G06Q50/26
Abstract: 本发明涉及多点爆炸应急救援技术领域，具体涉及一种面向城市多点爆炸突发事件的应急处置力量分配方法，包括以下步骤，一、建立任务清单，应急力量盘点及相应能力计算；二、依据任务清单进行任务力量需求分析；三、建立任务聚合原则；四、根据步骤(三)中的任务聚合原则，判断是否进行任务聚合，更新任务力量需求，获得最终任务清单及对应需求；五、根据步骤(四)得到的最终任务清单及对应需求，建立任务分配模型，进行应急力量分配，所述任务分配模型包括专业应急力量分配模型、常规应急力量分配模型；六、获得任务分配方案，结束，本发明解决城市发生多点爆炸时，应急处置力量合理分配的问题。
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公开(公告)号：CN117670835B
公开(公告)日：2024-07-05
申请号：CN202311670734.6
申请日：2023-12-07
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06T7/00 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/094 , G06N3/096
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的穿刺损伤检测方法，所属技术领域为机器视觉和人工智能领域，包括：获得扩增后的穿刺损伤数据；构建孪生对抗网络模型，通过训练后的孪生对抗网络模型生成分割后的穿刺损伤图像数据；通过分割后的穿刺损伤图像数据构建穿刺损伤数据集；构建分类网络，通过穿刺损伤数据集训练分类网络，获得分类网络模型；通过迁移学习方法将分类网络修改为回归网络并进行模型在训练，获得回归网络模型；获取实时穿刺损伤图像，将实时穿刺损伤图像输入至回归网络模型中，生成穿刺损伤检测结果。本发明可以实现穿刺损伤的快速准确检测，为医疗急救、刑事法医学和其他领域中穿刺损伤的处理和研究提供了解决方案。
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