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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：CN118470698B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202410603696.0
申请日：2024-05-15
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06V20/60 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的行凶者追溯方法及装置，其特征在于，包括：采集在真实刀刺场景下的冲击损伤图像；基于两段式冲击损伤预测模型，对冲击损伤图像进行预测，获取穿刺关键参数；其中，两段式冲击损伤预测模型通过数据集训练获得，数据集包括：刀具在不同初始速度下对样品的穿刺关键参数和样品在不同动态穿刺测试条件下的冲击损伤图像；两段式冲击损伤预测模型包括：第一段TraceNet网络和第二段浅层CNN网络；将穿刺关键参数输入分类器，进行行凶者追溯。本发明可以实现依据穿刺损伤对穿刺行凶过程中关键参数的快速准确检测，并基于关键参数追溯行凶者的行为特征，为反侦察等军事行为中追捕行凶者提供一种新的手段。
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公开(公告)号：CN118470698A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410603696.0
申请日：2024-05-15
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: G06V20/60 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/80 , G06V10/82
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习的行凶者追溯方法及装置，其特征在于，包括：采集在真实刀刺场景下的冲击损伤图像；基于两段式冲击损伤预测模型，对冲击损伤图像进行预测，获取穿刺关键参数；其中，两段式冲击损伤预测模型通过数据集训练获得，数据集包括：刀具在不同初始速度下对样品的穿刺关键参数和样品在不同动态穿刺测试条件下的冲击损伤图像；两段式冲击损伤预测模型包括：第一段TraceNet网络和第二段浅层CNN网络；将穿刺关键参数输入分类器，进行行凶者追溯。本发明可以实现依据穿刺损伤对穿刺行凶过程中关键参数的快速准确检测，并基于关键参数追溯行凶者的行为特征，为反侦察等军事行为中追捕行凶者提供一种新的手段。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117628986A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311607569.X
申请日：2023-11-29
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: F41H1/02 , B32B27/02 , B32B27/34 , B32B27/04 , B32B27/38 , B32B27/26 , B32B27/12 , B32B27/08 , B32B3/30 , B32B27/06 , C08L63/00 , C08L77/10 , B29C70/40 , B29C70/54
Abstract: 本发明提供一种基于鱼鳞表层形貌的仿生防刺结构及其制备方法，涉及防护技术领域。本发明的仿生防刺结构为具有表层脊状形貌的纤维树脂复合材料，该仿生防刺结构具有独特的脊状结构，特征尺寸为0.1mm～5mm；该仿生防刺结构的脊和脊之间厚度小，结构柔软、轻量，相较于同等面密度下的普通结构纤维复材，柔软度显著提升，使得防护装备更加舒适，保证人员的灵活性；本发明仿生防刺结构制备方法简单，在提高个体防护装备防护性能的同时，可以保证其轻量化和柔软性。
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公开(公告)号：CN117584572A
公开(公告)日：2024-02-23
申请号：CN202311607704.0
申请日：2023-11-29
Applicant: 北京理工大学 , 北京理工大学重庆创新中心
IPC: B32B27/02 , B32B27/34 , B32B27/12 , B32B37/06 , B32B37/10 , B32B38/08 , F41H1/02 , D06M11/79 , D06M15/55 , D06M101/36
Abstract: 本发明提供了一种梯度矿化的仿生复合纤维防刺结构及其制备方法和应用，涉及个体防护技术领域。本发明提供的梯度矿化的仿生复合纤维防刺结构包括n层仿生纤维，所述仿生纤维由含有硬质粒子的浸渍液对纤维进行浸渍得到；所述仿生纤维按照硬质粒子的梯度含量进行复合。本发明使用添加硬质粒子的纤维树脂基复材模拟腔棘鱼鳞片微观的梯度矿化的胶原纤维结构，从而达到增强防护性能、轻量化和柔软的效果。与普通防护结构相比，本发明的防刺结构穿刺能量吸收能力提高，贴身里层仍保持柔软舒适，保证人员的机动性和灵活性，在防护装备领域有良好的应用前景。
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公开(公告)号：CN118795904A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410776082.2
申请日：2024-06-17
Applicant: 北京理工大学
IPC: G05D1/46 , G05D109/20
Abstract: 本发明属于无人机运动规划技术领域，具体涉及一种基于辐射场的四旋翼无人机的运动规划方法。本发明方法能够使得无人机具备自适应学习能力的环境感知功能，应用3D Gaussian Splatting方法生成信息更加丰富的精细地图，使得无人机能够在复杂环境中更好地获取环境信息。而且，本发明的路径规划算法利用状态方程的扩展方式与最小值原理设计的启发式函数，提高了路径搜索的精度与质量，进一步提高搜索路径的最优性，同时输出符合动力学要求的路径降低了轨迹优化的负担。再者，本发明的轨迹规划采样B样条曲线进行简洁的代价设计，充分利用地图的障碍占据与梯度信息，并设计了时间重分配策略保证轨迹的可执行性。基于以上设计，提高了无人机运动规划的环境适应性、可靠性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN118445652A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410457265.8
申请日：2024-04-16
Applicant: 北京理工大学东南信息技术研究院
IPC: G06F18/2323 , G06F18/22 , G06N3/0895 , G06N3/0455 , G06F40/205 , G06F18/241
Abstract: 本发明设计一种长文本匹配任务的训练方法，属于自然语言处理、信息检索和深度学习技术领域，包括：S1，文档内容聚类；S2，文档多视图采样；S3，动态对比学习；S4，聚合推理。其中，步骤S1包括对文档进行预处理并分句，对句子依据相似度聚类；步骤S2依据S1所得聚类，利用多种方法进行采样获取文档的视图；步骤3依据S2中获取的视图，选取不同的视图进行训练，获取文档匹配模型；步骤S4基于S3中训练所得的匹配模型，获取待匹配文档对的多个视图的分数，聚合获取最终的匹配度分数。本发明能获取文档中多种潜在的匹配关系，帮助高效学习到文档中的多种匹配关系，进而通过聚合推理获取更为全面的评估分数，训练效率更高，可适用于多种模型。
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公开(公告)号：CN113434892B
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202110811907.6
申请日：2021-07-19
Abstract: 本发明公布的一种基于混沌加密的概率整形方法，属于光通信领域。本发明采用在混沌系统中生成的混沌序列和信息序列，通过发送端位运算模块，按阈值的设定添加冗余序列输出特定符号分布的二进制发送序列；序列通过具有特定映射表的信号调制实现概率整形；接收端位运算模块利用混沌序列和发送端添加的冗余序列，实现发送端混沌加密的解密。本发明在进行混沌加密的同时实现概率整形效果，提升了信道容量；由于概率整形部分几乎不占据硬件算力，因此极大地节省了硬件成本；本方法可以与各类多维混沌加密技术叠加，并实现密钥空间一个维度的增加。本发明可应用于光纤通信领域，实现信号加密和信道容量的提升。
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