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公开(公告)号：CN119830659A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411937445.2
申请日：2024-12-26
IPC: G06F30/23 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F119/04
Abstract: 本发明属于内燃机领域，提供了一种气缸盖模拟件热机耦合疲劳寿命预测方法，包括：热机耦合模型建立、温度场分布获取、热机耦合应力应变数据获取、数据分析以及疲劳寿命预测。本发明通过覆盖四种不同负荷工况，提供了更全面的分析和数据支持；通过仿真预测与试验验证相结合，对气缸盖的热机耦合疲劳寿命进行了深入研究和精确预测。
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公开(公告)号：CN119268702B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411793742.4
申请日：2024-12-09
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本申请涉及无人机自主规划领域，尤其涉及一种无人机路径搜索方法、装置、电子设备及存储介质，该方法将能量消耗与碰撞风险作为启发式函数的优化目标，确保无人机与障碍物保持安全距离；利用强化学习中的自注意力机制和Actor‑Critic算法，使Astar算法在高维度空间中能够更快地收敛，减少重新规划的次数，提高无人机路径搜索在变化环境中的适应能力。
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公开(公告)号：CN117313311A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202310852625.X
申请日：2023-07-12
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/15 , G06F17/15 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开的基于ECMS与PPO算法的无人机混合动力能量管理方法，属于四旋翼无人机动力技术领域。本发明实现方法为：通过构建四旋翼动力学模型、考虑海拔高度的发动机仿真模型与无人机混合动力系统模型，并采集的无人机飞行工况参数，通过ECMS策略构建考虑动力电池能耗的等效燃油消耗率，构建由等效燃油消耗率、SOC稳定性、电池温度组成的多目标优化奖励函数；通过PPO算法对对目标优化问题进行迭代求解，依据寻找奖励值递增的动作原则和参数更新公式不断更新参数，输出奖励值收敛到最大的动作值，即满足目标函数无人机混合动力能量管理最优结果，进而实现对于发动机输出功率的连续实时控制与能量的最佳分配，提高混动系统经济性、续航性、可靠性。
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公开(公告)号：CN116642984A
公开(公告)日：2023-08-25
申请号：CN202310578820.8
申请日：2023-05-22
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明公开的利用单轴加载方式实现双轴应力状态下裂纹扩展的试验样件及优化方法，属于材料力学性能测试领域。本发明包括顺次相连的中心减薄区、菱形工作段、板状过渡段、圆弧过渡段、螺纹夹持端。本发明利用异形孔及菱形边的几何设计，在中心减薄区实现对部件考核点处拉、压双轴应力状态的模拟，分析获取双轴拉压状态下裂纹萌生以及扩展规律。本发明利用开缝结构，实现应力在中心减薄区均匀分布，使得减薄区内裂纹萌生及扩展具有随机性；本发明利用对试验样件各尺寸的优化，实现对部件考核点的载荷模拟，能够部分代替部件级考核试验，缩短结构设计周期，减少部件消耗；本发明能够在单轴试验机上开展双轴拉压状态裂纹萌生、扩展试验。
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公开(公告)号：CN116230124A
公开(公告)日：2023-06-06
申请号：CN202211604332.1
申请日：2022-12-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G16C60/00 , G16C20/30 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/049 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06N3/063 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开的基于ANN和UMAT的耦合微组织损伤高温合金性能预测方法，属于高温镍基合金材料领域。本发明通过建立耦合微组织时序损伤的高温镍基合金材料的本构模型，微组织时序损伤包含γ′强化相、γ基体相、碳化物、蠕变孔洞等，相比只考虑单一损伤的损伤变量，此本构模型的适用性更好；构建基于耦合微组织时序损伤的高温镍基合金材料的本构模型的用户自定义材料库UMAT，即基于ANN和UMAT构建微组织损伤变量的神经网络预测模型，通过耦合微组织损伤变量的神经网络预测模型应用在用户自定义材料库UMAT中进行耦合微组织损伤的材料力学性能有限元仿真预测，利用神经网络优异的处理非线性处理的能力，提高对耦合微组织损伤高温合金性能预测的精度和效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119337658A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411236275.5
申请日：2024-09-04
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 一种热‑机耦合条件下的气缸盖参数优化方法，属于内燃机用气缸盖领域。本发明实现方法为：基于多个模块间的数据传递实现气缸盖模型的快速更新、气缸盖装配体模型快速更新、气缸盖高质量自适应网格绘制、气缸盖内部稳态流场和温度场自动化仿真分析、气缸盖温度分布向刚强度计算用网格模型自动化映射和热‑机耦合条件下的气缸盖刚强度仿真分析，通过重复自动化地运行热‑机耦合条件下的气缸盖性能计算过程实现多种不同结构气缸盖的综合性能分析，形成表征气缸盖结构与热‑机耦合条件下气缸盖各项性能对应关系的样本数据集，并从中挑选最优的参数值作为优化结果，实现基于联合仿真技术的气缸盖性能优化。本发明能够提高气缸盖优化的精度和效率。
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公开(公告)号：CN118430707A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410314242.1
申请日：2024-03-19
Applicant: 北京理工大学
IPC: G16C60/00 , G16C20/70 , G06F30/27 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开的一种基于机器学习的含能材料热分解温度的预测方法，属于含能材料热分解温度预测技术领域。本发明实现方法为：收集并筛选含能材料分子结构信息和热分解温度构建数据集。对含能材料分子的结构进行特征提取，采用相关分析的方法计算描述符与热分解温度之间的相关性，选取与热分解温度具有强相关性的描述符构建自定义描述符集，再基于自定义描述符集对分子结构进行特征提取，并由特征提取的参数构建分子特征参数集。构建支持向量机算法的机器学习模型，以分子特征参数集作为模型输入，热分解温度数据集作为机器学习模型输出，训练机器学习模型。以分子特征参数作为输入，根据训练好的机器学习模型实现对含能材料热分解温度的预测。
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公开(公告)号：CN118197494A
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410284427.2
申请日：2024-03-13
Applicant: 北京理工大学
IPC: G16C60/00
Abstract: 本发明公开的一种基于多属性决策的双金属复合材料综合评价方法，属于料性能综合评价领域。本发明实现方法为：考虑双金属的多个区域的多种性能，对多个备选工艺方案下的双金属复合材料建立性能综合评价模型；建立评价指标与双金属复合材料的性能综合评价模型的映射关系；充分考虑设计者的主观需求与指标数据之间的内在规律，构建双金属复合材料性能综合评价指标体系；对金属复合材料评价指标的主观权重和客观权重进行组合；使用TOPSIS法对多个备选方案下的双金属复合材料性能进行打分及排序，最终确定既满足设计需求、又能定量权衡双金属指标的最优工艺方案，根据最优工艺方案加工双金属复合材料。本发明能够提高对双金属复合材料综合评价的精度和效率。
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公开(公告)号：CN117933473A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410106169.9
申请日：2024-01-25
Applicant: 北京理工大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/241 , G06F18/214 , G06N3/0442 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开的一种基于元学习的混动无人机多任务需求功率预测方法，属于无人机能量管理技术领域。本发明基于模型无关元学习方法MAML构建混动无人机多任务状态信息预测元学习模型MLM；使用Bi‑LSTM神经网络预测模型作为元学习基模型，能够有效利用未来和历史时序信息，更适合无人机复杂的多任务状态信息预测；建立无人机飞行工况分类模型对无人机所处工况进行分类，加入工况信息的多特征输入相比单类型的状态量，多任务预测精度更高，从而使计算得到的需求功率更加准确；通过提取无人机在历史飞行数据库中不同飞行任务下的状态信息构建多工况任务数据集，提升多任务数据集训练混动无人机多任务预测元学习模型MLM对无人机复杂场景的适应性。
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公开(公告)号：CN117246546A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311193490.7
申请日：2023-09-15
Applicant: 北京理工大学
Abstract: 本发明涉及一种混合动力无人机能量管理方法，特别是涉及一种基于驾驶员模型的无人机能量管理方法，属于无人机能量管理技术领域。本发明基于对驾驶员操作特征的分析构建功率预测模型，根据预测时域长度、模型预测框架中问题求解的权重矩阵以及约束条件体现驾驶员的操作风格和对操作影响的预估效果，得到兼顾续航与动力系统使用寿命的混合动力系统能量分配策略，实现适应驾驶员需求的能量管理系统，提高飞行的经济性与个性化。
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