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公开(公告)号:CN119203452A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411304949.0
申请日:2024-09-19
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/18 , G01N3/08 , G01B21/32 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于改进Kelvin‑Voight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R‑L分数阶理论定义的Kelvin‑Voight黏弹性力学本构关系模型对其进行分析,获得模型在这2种应力水平下的主要参数值;其次分别采用指数函数与幂函数,对应力与主要模型参数之间的关系进行拟合,获得这些模型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Kelvin‑Voight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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公开(公告)号:CN119471383A
公开(公告)日:2025-02-18
申请号:CN202411479072.9
申请日:2024-10-22
Applicant: 南京林业大学
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G01R31/388 , G06F30/367
Abstract: 本发明公开一种融合在线辨识与自适应算法的电池SOC预测方法,涉及动力电池监控技术领域,旨在解决电动汽车动力电池在动态工况下SOC预测精度不足的问题。预测方法包括:获取锂电池充放电实验数据,建立双极化等效电路模型来模拟电池内部的强非线性行为,基于实验数据拟合OCV‑SOC曲线;利用基于网格搜索‑实时电压差改进的遗忘因子递归最小二乘法进行等效电路模型的在线参数辨识;在线参数辨识联合自适应拓展卡尔曼滤波算法进行SOC预测;通过混合脉冲功率特性测试工况下验证提出的预测算法。本发明显著提高SOC预测的精确性与实时性,具有广泛的应用前景。
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公开(公告)号:CN119294673A
公开(公告)日:2025-01-10
申请号:CN202411420233.7
申请日:2024-10-12
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q10/04 , G06Q50/40 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种基于深度神经网络的路径依赖轨迹预测方法、介质及产品,方法包括获取参考路径,基于轨迹预测神经网络,输入对齐的参考路径数据点,输出待预测物体下一时刻的轨迹预测结果,对轨迹预测结果随机采样得到轨迹数据点;轨迹预测神经网络的训练方法包括获取理想路径和实际运行轨迹,进行处理,得到参考路径序列和轨迹输入数据序列,确定轨迹输入数据序列中的当前时刻的数据点所在的路径中线对应的参考数据点,得到对齐的参考路径数据序列;将轨迹输入数据序列和对齐的参考路径数据序列作为训练集,训练得到有效的轨迹预测神经网络参数,本发明解决了现有技术中因建模误差和较高计算复杂度所带来的不足。
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公开(公告)号:CN119203452B
公开(公告)日:2025-05-20
申请号:CN202411304949.0
申请日:2024-09-19
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/20 , G01N3/08 , G01B21/32 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于改进Kelvin‑Voight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R‑L分数阶理论定义的Kelvin‑Voight黏弹性力学本构关系模型对其进行分析,获得模型在这2种应力水平下的主要参数值;其次分别采用指数函数与幂函数,对应力与主要模型参数之间的关系进行拟合,获得这些模型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Kelvin‑Voight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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公开(公告)号:CN118886271B
公开(公告)日:2025-04-01
申请号:CN202411057621.3
申请日:2024-08-02
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F119/14 , G06F113/26 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种碳/玻纤维复合材料的拉胀结构电池包壳体及优化方法,根据电池包壳体参数建立N组碳/玻纤维复合材料的拉胀结构电池包壳体的参数化有限元模型,得到碳/玻纤维复合材料拉胀结构电池包壳体碰撞时对应的碰撞力峰值、吸收能量、质量和被侵入量;其次构建四个代理模型,再次通过碳/玻纤维复合材料的拉胀结构电池包壳体耐撞性的多目标确定性优化模型,得到设计变量的确定性优化结果;如果确定性优化结果不满足预设可靠度,通过碳/玻纤维复合材料拉胀结构电池包壳体耐撞性的可靠度优化模型得到设计变量的不确定性优化结果。本发明不仅充分发挥了不同材料本体的性能优势的同时取到了轻量化的效果,而且还兼顾了优化效率和全局最优性。
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公开(公告)号:CN119313003A
公开(公告)日:2025-01-14
申请号:CN202411434953.9
申请日:2024-10-15
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06Q10/047 , G06N3/08 , G06N3/0442 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开一种知识与数据协同驱动的轨迹规划冲突规避方法、介质及产品,方法包括基于多个移动目标的帕累托最优规划轨迹,通过笛卡尔积生成多组联合轨迹;利用OPEN列表存储为每组联合轨迹初始化的根节点并创建二叉树;重复以下步骤:利用节点排序的神经网络模型选择节点:当联合轨迹不存在轨迹冲突时:将所选择的节点加入可行解集;当联合轨迹存在轨迹冲突时:基于所选择的节点以及产生冲突的至少两个移动目标,进行冲突规避,生成至少两个包含新的联合轨迹的子节点加入OPEN列表;从可行解集中选择总代价最小的节点,为各个移动目标分配无冲突的规划轨迹。本发明实现了有效构建二叉树模型以及合理选择节点进行轨迹规划冲突规避。
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公开(公告)号:CN118907070A
公开(公告)日:2024-11-08
申请号:CN202411085183.1
申请日:2024-08-08
Applicant: 南京林业大学
IPC: B60W30/02 , B60W30/165 , B60W30/18 , B60W50/00
Abstract: 本发明公开了一种基于横纵向解耦的车辆队列弯道行驶稳定性控制方法,对车辆队列弯道运动特性解耦后,提出一种横纵向解耦后的分布式模型预测框架。设计领航车纵向速度跟踪控制器,实现对期望速度的跟踪;建立横向寻迹误差模型并设计横向寻迹控制器,实现领航车对期望轨迹的寻迹;基于可变车头时距与Lyapnov函数,设计队列间距控制器保证队列纵向稳定,通过横向寻迹控制器实现跟随车对前车历史轨迹的寻迹。本发明能实现弯道下队列循迹与间距保持,保证队列弯道行驶时横向寻迹精准且纵向跟随稳定;对弯道行驶时因道路曲率变化而对队列间距造成的干扰,本发明能快速实现间距误差收敛并确保行驶过程队列稳定。
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公开(公告)号:CN115392135A
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202211237348.3
申请日:2022-10-10
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F30/17 , G06N3/00 , B62D5/00 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种线控转向系统结构及控制参数集成优化方法,本发明首先通过对线控转向系统进行结构拆分,将其划分为上层路感模拟子系统和下层转角执行子系统,并分别设计各子系统的控制策略,实现对系统层次的划分以简化优化问题。然后在子系统层面进行两者各自的结构及控制参数的一级集成优化,以明确线控转向系统不同组成部分的参数设计范围。最后在线控转向系统的系统层进行二级集成优化设计,保证整个系统层面的综合性能最优。
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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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公开(公告)号:CN118886271A
公开(公告)日:2024-11-01
申请号:CN202411057621.3
申请日:2024-08-02
Applicant: 南京林业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/126 , G06F119/14 , G06F113/26 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种碳/玻纤维复合材料的拉胀结构电池包壳体及优化方法,根据电池包壳体参数建立N组碳/玻纤维复合材料的拉胀结构电池包壳体的参数化有限元模型,得到碳/玻纤维复合材料拉胀结构电池包壳体碰撞时对应的碰撞力峰值、吸收能量、质量和被侵入量;其次构建四个代理模型,再次通过碳/玻纤维复合材料的拉胀结构电池包壳体耐撞性的多目标确定性优化模型,得到设计变量的确定性优化结果;如果确定性优化结果不满足预设可靠度,通过碳/玻纤维复合材料拉胀结构电池包壳体耐撞性的可靠度优化模型得到设计变量的不确定性优化结果。本发明不仅充分发挥了不同材料本体的性能优势的同时取到了轻量化的效果,而且还兼顾了优化效率和全局最优性。
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