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公开(公告)号：CN111216666A
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN202010070109.8
申请日：2020-01-21
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种车辆追尾防护系统，包括防护单元、距离监控单元和充气单元，防护单元包括设置在车辆尾部的支撑组件和设置在支撑组件内的充气气囊，距离监控单元用于监控该车辆与后方车辆的距离，其包括设置在车辆尾部的雷达摄像头、超声波收发器，距离监控单元监测确认后方车辆和监测后方车辆的相对距离发送给控制器，通过控制器对接收的图像信息和距离信息进行分析判断，进而驱动充气组件对充气气囊进行充气，使充气气囊从支撑组件内弹出，位于后方碰撞的车辆和该车辆之间，为后方追尾车辆和该车辆之间提供弹性阻力，避免后方车辆直接碰撞至该行驶的车辆直接碰撞，有效效减小了追尾碰撞的车辆损伤，并提高了驾驶员及车内乘客的安全性。
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公开(公告)号：CN114091203B
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202111410973.9
申请日：2021-11-25
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/25 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开一种曲轴加速疲劳试验的方法，包括建立曲轴裂纹深度随循环次数变化的经验模型、对建立的经验模型优化，获得曲轴剩余寿命预测模型的递推公式，建立曲轴剩余寿命预测的状态转移方程和观测方程，基于建立的曲轴剩余寿命预测的状态转移方程和观测方程作为现验数据，采用粒子滤波算法对曲轴疲劳寿命进行预测等步骤，本发明在确定曲轴疲劳破坏裂纹阈值的基础上，基于时间序列分析方法，曲轴的弯曲剩余疲劳寿命预测模型，并基于多组试验数据对预测结果进行试验验证，与实际数据得到的疲劳极限载荷进行对比，在曲轴失效之前就可以对其剩余寿命进行准确预测，可以达到加速的效果，缩短曲轴疲劳试验的时间。
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公开(公告)号：CN115964868A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211596984.5
申请日：2022-12-12
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/20 , G01M15/02 , G06F17/18 , G06F111/10 , G06F119/04 , G06F119/10
Abstract: 本发明公开了一种曲轴加速疲劳试验方法，包括如下步骤：步骤一、建立曲轴固有频率与循环次数的经验模型，所述经验模型为双指数模型：步骤二、对建立的经验模型进行简化，建立预测曲轴剩余疲劳寿命的卡尔曼滤波系统观测模型；步骤三、通过UKF系统观测模型预测曲轴的剩余疲劳寿命。本发明采用改进以后的卡尔曼滤波剩余寿命预测方法，可以应用于曲轴加速疲劳方法，而且所用实验数据少，预测结果与实际结果接近，只需做前一部分的实验就能对实际结果进行预测，在降低实验成本的同时也能减少实验时间，具有良好的经济实用性。
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公开(公告)号：CN109670240B
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN201811555660.0
申请日：2018-12-18
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/13 , G06F30/20 , G06Q10/047 , G06Q50/26 , G06F111/04
Abstract: 本发明是一种城市多模式公交网络初始线路生成方法，它通过界定公交线路的客流量、功能层次和平均运行速度的关联关系，生成骨干公交、主干公交和地区公交三个功能层次的公交线路；本发明根据公交系统的规模经济效应，通过搜索两类期望路径判断是否发生公交客流聚集现象，当发生客流聚集现象时，通过改变已有初始线路行车轨迹从而生成新的初始线路服务于当前公交出行需求；本发明考虑城市多模式公交网络中不同功能层次的公交线路之间、相同功能层次但不同公交线路之间的衔接关系，生成衔接已有初始线路的、出行起点端和终点端的初始线路。本发明可为城市多模式公交网络规划设计等工作提供技术支撑，提高多模式公交网络设计方案的科学性。
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公开(公告)号：CN119337576A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411304968.3
申请日：2024-09-19
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/20 , G01N3/08 , G01B21/32 , G06F30/28 , G06F119/14 , G06F119/02 , G06F113/26 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开一种基于改进Maxwell模型的重组竹材压缩蠕变应变预测方法，该方法首先通过对重组竹材进行2种不同应力水平下的蠕变试验，并采用一种新的基于变阶次的Captou分数阶理论定义的Maxwell黏弹性力学本构关系模型对其进行分析，获得模型在这2种应力水平下的黏性系数与阶次；其次分别采用指数函数与幂函数，对应力水平‑阶次及应力水平‑黏性系数关系进行拟合，获得这两个参数在其他任意指定应力水平下的数值；最后基于前一步获得的参数值及Maxwell模型，对重组竹在其他应力水平下的压缩蠕变进行预测。研究结果表面基于该方法能够有效克服重组竹自身力学性能分散性强的缺陷，准确预测多款重组竹试件的压缩蠕变应变，具有较好的工程适用性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110135755B
公开(公告)日：2023-06-20
申请号：CN201910432647.4
申请日：2019-05-23
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种综合优化片区城乡公交时刻表编制与车辆调度的方法，包括以下步骤：构建双层规划模型；基于上层规划假设条件，以公交运营成本最小为目标，建立上层车辆调度模型；基于下层规划假设条件，以片区内乘客出行换乘总时间与换乘失败惩罚最小为目标，建立下层时刻表优化模型；下层时刻表优化模型求解，将已优化的可行任务班次集作为下层时刻表优化模型的满意解进行输出；上层车辆调度模型求解，输出完成可行任务班次集的所有任务链及对应所需车辆数；产生双层规划模型的最优解，完成最佳车辆调度方案及相应的片区城乡公交时刻表的输出。不仅可直观反映片区线路组织的运行计划，还能进一步满足乘客便捷换乘需求与企业车辆资源的有效配置。
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公开(公告)号：CN111216666B
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202010070109.8
申请日：2020-01-21
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开一种车辆追尾防护系统，包括防护单元、距离监控单元和充气单元，防护单元包括设置在车辆尾部的支撑组件和设置在支撑组件内的充气气囊，距离监控单元用于监控该车辆与后方车辆的距离，其包括设置在车辆尾部的雷达摄像头、超声波收发器，距离监控单元监测确认后方车辆和监测后方车辆的相对距离发送给控制器，通过控制器对接收的图像信息和距离信息进行分析判断，进而驱动充气组件对充气气囊进行充气，使充气气囊从支撑组件内弹出，位于后方碰撞的车辆和该车辆之间，为后方追尾车辆和该车辆之间提供弹性阻力，避免后方车辆直接碰撞至该行驶的车辆直接碰撞，有效效减小了追尾碰撞的车辆损伤，并提高了驾驶员及车内乘客的安全性。
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公开(公告)号：CN117313259A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311004617.6
申请日：2023-08-09
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/17 , G01M13/00 , G06F30/20 , G06F17/18 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种曲轴加速疲劳实验方法，包括建立曲轴固有频率随循环次数变化的经验模型、对建立的经验模型进行改进，获得用于预测曲轴剩余寿命的递推公式以及采用最小二乘法对曲轴的疲劳寿命进行预测，本发明根据已知的曲轴固有频率实验数据，运用非线性最小二乘法建立相应寿命预测模型，对曲轴的疲劳寿命进行预测，分析实验方法的可行性和预测结果的准确性，可以降低预测的计算量，缩短预测所需要的时间，并针对非线性最小二乘法在疲劳寿命预测时存在较大误差这一突出问题，结合样本空间优化的方法拟合，对提高曲轴疲劳寿命预测精度具有良好的效果。
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公开(公告)号：CN116047888A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202310002402.4
申请日：2023-01-03
Applicant: 南京林业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BP神经网络PID的自平衡车的控制方法，包括确定BP神经网络的结构中的输入层节点及数目和隐含层数目,并给出各层权系数的初值和选定学习率、惯性系数；设k＝1，采样得到r(k)、y(k)，计算该时刻误差e(k)；计算BP神经网络各层神经元的输入、输出，输出层的输出为PID控制器的三个可调参数；计算PID控制器的输出u(k)；进行BP神经网络学习，在线调整权值系数，实现PID控制参数的调整；置k＝k+1，返回到S1继续。本发明通过BP神经网络PID取得了较传统PID更好的控制效果。
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公开(公告)号：CN115713206A
公开(公告)日：2023-02-24
申请号：CN202211424041.4
申请日：2022-11-14
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06Q10/0631 , G08G1/01 , G06Q10/047 , G06N7/01 , G06F18/2321
Abstract: 本发明公开了一种公交个体出行决策模型，基于对公交个体出行数据的分析获得公交个体的的出行规律，作为模型初始的基础数据输入；通过时间匹配方法、出行链理论和公交站点特征识别和推算公交出行个体的上下车站点信息，并结合多模式公交的内涵和功能层级完成个体出行链的识别和划分，为个体的出发或到达站点簇定义虚拟起终点，完成对个体出行数据的分析处理；然后基于通过上述方法获得的个体历史出行信息，以个体为单位并基于马尔可夫决策过程理论建立关于出发时刻选择、上车站点选择和公交线路选择的个体出行决策模型；可以使得个体自身在总成本尽量小的情况下到达出行终点。
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