基于模型融合的电网母线负荷预测方法

    公开(公告)号:CN114819380A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210512695.6

    申请日:2022-05-12

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种基于模型融合的电网母线负荷预测方法,利用数据本身的信息,创造性的将数据的时间序列模型转变为多变量的回归模型进行计算,并采用熵权法进行特征筛选出若干特征,利用数百个lightgbm模型分别训练模型,然后采用LR算法对lightgbm模型结果进行融合。通过预测电力负荷未来的分布情况,可以提高调度的精细化水平,促进电网安全,达到有序用电实现节能减排。

    一种水下机器人的水下图像处理系统

    公开(公告)号:CN109688382B

    公开(公告)日:2021-07-27

    申请号:CN201811632222.X

    申请日:2018-12-28

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种水下机器人的水下图像处理系统,图像采集模块、FPGA模块以及显示模块;图像采集模块包括:LED灯组和摄像头模块;图像采集模块以及显示模块均与FPGA模块相连;通过图像采集模块采集水下图像,经FPGA模块处理,通过显示模块显示。本发明提出的一种水下机器人的水下图像处理系统,解决了水下图像系统的时滞性大、水下图像偏色严重、水下图像的后向闪射、水下图像对比度差、亮度低、体积大、能耗高的缺陷。

    一种超声3D打印装置及方法
    14.
    发明公开

    公开(公告)号:CN119610650A

    公开(公告)日:2025-03-14

    申请号:CN202510030748.4

    申请日:2025-01-08

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种超声3D打印装置及方法,该装置包括信号发生器、功率放大器、两个自聚焦超声换能器、构建室、水听器和示波器,信号发生器与功率放大器连接,功率放大器与两个自聚焦超声换能器连接,自聚焦超声换能器上安装有准直器,以使超声束更加聚焦和定向,两个自聚焦超声换能器呈左右对称设置并通过两机械臂机构转动安装于构建室内的打印头运动驱动机构上,以通过机械臂机构控制两个自聚焦超声换能器共焦点形成超声打印头,并通过打印头运动驱动机构驱动形成的超声打印头运动以进行超声3D打印,示波器通过水听器与构建室连接。该装置及方法可以打印出无分层、强度好的3D打印件,打印速度快,打印分辨率高,可控性强,且易操作,打印成本低。

    一种基于K与T指数对水下潜航器操纵性能预报方法

    公开(公告)号:CN118940496A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202410983593.1

    申请日:2024-07-22

    Abstract: 本发明提供了一种基于K与T指数对水下潜航器操纵性能预报方法,包括以下步骤:利用Creo建立水下潜航器SUBOFF带E1619螺旋桨的参数化模型,将其导入Fluent进行数值模拟,模拟出不同舵角下的水下潜航器SUBOFF的艏摇力矩,不同速度下水下潜航器SUBOFF的艏摇力矩,以及不同加速度下水下潜航器SUBOFF的艏摇力矩。本发明利用Creo参数化方法,Fluent数值模拟,MATLAB曲线拟合方法结合,求解出水动力导数,利用野本方程得到K与T指数,基于K与T指数进行水下潜航器操纵性能预报,为水下潜航器操纵性能预报提供指导意见,并为后续水下潜航器操纵性能优化提供理论指导,减少水下潜航器操纵性能不当产生的海洋事故。

    基于模型融合的电网母线负荷预测方法

    公开(公告)号:CN114819380B

    公开(公告)日:2024-06-28

    申请号:CN202210512695.6

    申请日:2022-05-12

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明提出一种基于模型融合的电网母线负荷预测方法,利用数据本身的信息,创造性的将数据的时间序列模型转变为多变量的回归模型进行计算,并采用熵权法进行特征筛选出若干特征,利用数百个lightgbm模型分别训练模型,然后采用LR算法对lightgbm模型结果进行融合。通过预测电力负荷未来的分布情况,可以提高调度的精细化水平,促进电网安全,达到有序用电实现节能减排。

    基于CNN的水下图像增强与复原组合优化方法

    公开(公告)号:CN116612034A

    公开(公告)日:2023-08-18

    申请号:CN202310624162.1

    申请日:2023-05-30

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明涉及一种基于CNN的水下图像增强与复原组合优化方法,包括:制作数据集;用数据集训练基于CNN的去雾网络,得到训练好的去雾网络,作为水下去雾模块中的雾天去雾模块;将待处理的水下图像输入颜色恢复模块中,水下图像通过基于CIELab色彩模型的双通道分离颜色校正算法进行处理,得到颜色校正后的第一图像;将第一图像输入到水下去雾模块中的雾天去雾模块,通过去雾网络进行处理,得到去雾后的第二图像;将第二图像输入到水下去雾模块中的亮度均衡模块,通过CLAHE算法对第二图像的亮度通道进行处理,得到具有更均衡的亮度和更好的对比度的第三图像,即为水下图像增强与复原后的图像。该方法有利于校正水下图像存在的色偏,提高水下图像的对比度。

    基于Grasshopper开发的具有球鼻艏和球尾的船体参数化建模方法

    公开(公告)号:CN115906288A

    公开(公告)日:2023-04-04

    申请号:CN202211527400.9

    申请日:2022-11-30

    Applicant: 福州大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于Grasshopper开发的具有球鼻艏和球尾的船体参数化建模方法。第一步从船型库中提取船体型线等信息。第二步基于非均匀B样条曲线进行曲线生成,定位,排序,投影与约束关系的建立。第三步是根据已经定义好的船体拓扑结构,以及在该区域建立的样条曲线,生成蒙皮表面。使用逐步生成的方法,不断提取已经生成的曲面的边线,用于生成下一区域的NURBS曲面。生成顺序为:球鼻艏,船首,球尾曲面,球尾,船身,船身过渡区域。第四步是进行螺旋桨,舵的装配与修剪。本方法解决了目前船体参数化建模时,精度低,对船体形状控制能力弱,在球鼻艏与球尾区域难以形成封闭曲面等问题,开发的船体静水力分析方法可以大大提高设计效率。

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