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公开(公告)号:CN110091847B
公开(公告)日:2021-08-03
申请号:CN201810085404.3
申请日:2018-01-29
Applicant: 湖南工业大学
IPC: B60T8/1761 , B60T13/74 , B61H11/14
Abstract: 本发明公开了一种高速列车制动力优化分配方法,可用于高速列车的电‑空制动力分配策略中;首先建立了高速列车制动过程的数学模型,包括目标制动力,电制动力,运行阻力的计算;其次设计一种制动力优化分配的目标函数及约束条件,并对目标函数极值的存在性进行了证明;然后对所建立的目标函数及约束条件转化为二次规划进行求解。最后通过仿真表明:该分配方法既能充分利用各车不同的粘着限制,有效发挥各车可用的制动力,又可减少潮湿轨面制动过程中动车出现的打滑现象,有助于改善列车制动性能,提高制动效率。
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公开(公告)号:CN111951776B
公开(公告)日:2021-06-25
申请号:CN202010846428.3
申请日:2020-08-21
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G10K11/178
Abstract: 本发明公开了一种基于分数阶可变步长的列车牵引系统主动噪声控制方法及装置。方法为采集列车牵引系统噪声区域的噪声信号,作为参考信号;采集噪声控制区域的残余噪声信号,作为误差信号;通过分数阶可变步长算法,对所述参考信号和误差信号进行分析处理,并输出与噪声信号幅值相等相位相反的反噪声信号至目标区域与噪声信号叠加相互抵消。本发明为列车牵引系统噪声的控制提供了一种非常有效的方法,利用分数阶微积分所具有的对物理变化过程中瞬态的良好描述,提高了算法的控制精度和收敛速度。本发明基于分数阶可变步长的列车牵引系统主动噪声控制方法及装置,对1000Hz以下的列车牵引系统噪声具有明显的降噪效果。
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公开(公告)号:CN111898321B
公开(公告)日:2021-06-25
申请号:CN202010790489.2
申请日:2020-08-07
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的叶片欠采样叶端定时信号压缩重构方法。所述方法包括:获取被测对象的叶端定时测振的multi‑coset采样序列;对multi‑coset采样序列进行傅里叶变换,得到叶端定时测振的压缩感知模型;获取叶端定时传感器对应的观测矩阵,根据观测矩阵和压缩感知模型,得到叶片振动频谱;将叶片振动频谱的频带进行标记,与叶片振动频谱组成训练样本集;将训练样本集输入深度学习模型中,通过梯度下降方式进行训练,得到训练好的深度学习模型;输入到深度学习模型,得到待重构的叶片振动频谱对应的频带标记向量,根据标记向量,得到重构观测矩阵;根据重构观测矩阵和待重构的叶片振动频谱,得到重构叶端定时测振信号。采用本方法能够提高重构速度和准确率。
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公开(公告)号:CN112888241A
公开(公告)日:2021-06-01
申请号:CN202011524929.6
申请日:2020-12-22
Applicant: 湖南工业大学
IPC: H05K7/20
Abstract: 本发明涉及轧机技术领域,且公开了一种轧机用功率半导体器件冷却装置,包括若干风扇,所述风扇固定连接在安装盒体内壁的顶部,所述底座顶部设有半导体器件,所述安装盒体内壁上连接有滑轨,所述安装板的一侧上转动连接有支撑框架,所述支撑框架上连接有若干喷头,所述安装板侧壁对称连接有两个U型座,所述支撑框架的两端通过转轴转动连接在对应位置处的U型座内,所述转轴的一端同轴连接有伺服电机,所述底座另一侧上设有水箱,所述水箱顶部连接有第二水泵,所述第二水泵通过第一水管和若干喷头相连接;本发明设置转动的喷头可将水分对半导体器件进行充分的喷洒,且在风扇的共同作用下,提高了冷却的效率。
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公开(公告)号:CN111291515B
公开(公告)日:2021-05-11
申请号:CN202010131797.4
申请日:2020-02-29
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F113/24
Abstract: 本申请涉及一种振动能量收集压电超材料薄板结构拓扑优化方法,包括:获取晶胞单元的D维结构尺寸和算法参数值并进行初始化处理;建立参数化有限元模型并进行仿真计算;计算压电超材料薄板的第一振动带隙,当迭代次数超过预定值或所述第一振动带隙的递减量小于设定的阈值时,优化过程终止;否则,选择多组几何尺寸个体进行变异操作生成变异向量组;选择多组几何尺寸个体并进行排序;选择多组几何尺寸个体进行交叉操作;选择较优几何尺寸个体作为新的D维结构尺寸,逐步达到全部最优。采用本发明方法物理意义明确,建立的目标函数与晶胞单元几何尺寸直接相关,可以晶胞单元结构的各组成部分几何尺寸同时进行优化,且计算过程简单、易于实现。
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公开(公告)号:CN112744771A
公开(公告)日:2021-05-04
申请号:CN201911056434.2
申请日:2019-10-31
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种浓酱食品包装用可实现快速对接灌装装置,包括工作台、送料缸和喇叭筒,所述工作台的下表面焊接有支撑座,工作台的上表面通过螺栓固定有料斗,送料缸通过螺栓固定在工作台上,且送料缸的一端内壁滑动安装有气塞,送料缸的另一端安装有出料口,且出料口上固定有阀门,送料缸的内壁与料斗的内壁相互连通,工作台的侧端面焊接有滑杆,所述喇叭筒的外壁中间位置处焊接有连接杆,连接杆的另一端焊接有滑块,滑块滑动安装在滑杆上,喇叭筒的内壁上端镶嵌安装有内筒,且喇叭筒的内壁下端螺纹安装有外筒,内筒活动插接在外筒内。本发明,实现灌装机的出料口与包装瓶之间的快速对接,方便酱料灌装,满足人员的使用需求。
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公开(公告)号:CN112398369A
公开(公告)日:2021-02-23
申请号:CN202011086853.3
申请日:2020-10-12
Applicant: 湖南工业大学
IPC: H02P6/04
Abstract: 本发明提供了一种多电机总量协同有限时间抗饱和控制方法,包括以下步骤:S1、依据总量一致的理论和永磁同步电机旋转坐标系下的方程推导出电机的状态方程;S2、根据S1中电机状态方程的参数,设计了有限时间收敛的辅助抗饱和系统;S3、根据S1中电机状态方程和总量一致的理论,构造了误差动力学方程,S4、根据S2中有限时间收敛的辅助抗饱和系统和S3中误差动力学方程,基于非奇异终端滑模设计总量协同有限时间控制器,并简化了加幂积分参数;S5、根据加幂积分技术和有限时间李雅普诺夫稳定定理完成总量协同有限时间控制器的稳定性证明并且求得有限时间上界。本发明削弱了输入饱和对整体牵引性能的影响,为实际工程利用提供了便利。
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公开(公告)号:CN111898321A
公开(公告)日:2020-11-06
申请号:CN202010790489.2
申请日:2020-08-07
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的叶片欠采样叶端定时信号压缩重构方法。所述方法包括:获取被测对象的叶端定时测振的multi-coset采样序列;对multi-coset采样序列进行傅里叶变换,得到叶端定时测振的压缩感知模型;获取叶端定时传感器对应的观测矩阵,根据观测矩阵和压缩感知模型,得到叶片振动频谱;将叶片振动频谱的频带进行标记,与叶片振动频谱组成训练样本集;将训练样本集输入深度学习模型中,通过梯度下降方式进行训练,得到训练好的深度学习模型;输入到深度学习模型,得到待重构的叶片振动频谱对应的频带标记向量,根据标记向量,得到重构观测矩阵;根据重构观测矩阵和待重构的叶片振动频谱,得到重构叶端定时测振信号。采用本方法能够提高重构速度和准确率。
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公开(公告)号:CN110826585A
公开(公告)日:2020-02-21
申请号:CN201910662962.6
申请日:2019-07-22
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 目前,在油辣椒等高粘稠酱料的自动化灌装中,由于物料属性原因而导致传统流量检测装置精度不高的问题愈加凸显,因此结合深度学习技术在图像处理、模型调优和特征提取等方面的优势,提出一种基于卷积神经网络的浓稠食品灌装流量状态检测方法。该方法先利用自适应阈值分割算法对采集的液位图像进行感兴趣区域提取;其次将提取后图片进行归一化处理,构建了包含1200张的流量状态数据集;然后结合实际需求,采用一种经参数修改后的AlexNet卷积模型对处理后数据自动地进行特征提取并进行模型训练;最后通过测试集验证网络的识别准确率和误差值,并分析多种神经网络的分类性能。结果表明,本算法能够有效地对液位的状态信息进行分类检测,满足实际生产需求。
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公开(公告)号:CN110667905A
公开(公告)日:2020-01-10
申请号:CN201910863347.1
申请日:2019-09-12
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开了一种浓稠酱料包装箱用压合装置,包括底板、承压板、下压板和安装架,所述底板上活动安装有安装钉,且底板的上表面中间位置处焊接有轴座,所述承压板的下表面焊接有轴杆,轴杆转动安装在轴座内,所述安装架的两端对称焊接有固定杆,固定杆背离安装架的一端焊接在底板的上表面,且安装架内固定有液压泵,液压泵内活动安装有液压杆,液压杆的下表面通过螺栓固定有下压板,承压板和下压板的内壁均开设有滑道,滑道贯穿承压板和下压板,滑道的两端对称滑动安装有滑杆,滑杆远离滑道的一端焊接有活动框。本发明,在纸箱打包搬运前对纸箱进行压合处理,最大幅度的降低纸箱之间的间隙,充分的利用转运空间,提高纸箱的转运效率。
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