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公开(公告)号：CN115859731A
公开(公告)日：2023-03-28
申请号：CN202211623436.7
申请日：2022-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 一种风力机叶片约束层阻尼敷设方案优化方法、装置及设备，涉及风力发电技术领域，解决的技术问题为“如何实现风力机叶片更好的抑颤效果”，方法包括如下步骤：获取可敷设约束层阻尼设计变量；采用遗传算法对所述设计变量进行优化；基于优化后的设计变量，建立约束层阻尼敷设后的风力机叶片的有限元模型；根据所述有限元模型，对所述约束层阻尼敷设后的风力机叶片进行模态分析；判断模态分析结果是否满足优化结束条件，若满足则结束优化，否则重复上述步骤。该方法采用遗传算法，可以有效抑制随机风载下风力机叶片的挥舞和摆振振动，具有较好的应用前景，适用于风力机叶片约束层阻尼敷设场景。
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公开(公告)号：CN115859731B
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202211623436.7
申请日：2022-12-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 一种风力机叶片约束层阻尼敷设方案优化方法、装置及设备，涉及风力发电技术领域，解决的技术问题为“如何实现风力机叶片更好的抑颤效果”，方法包括如下步骤：获取可敷设约束层阻尼设计变量；采用遗传算法对所述设计变量进行优化；基于优化后的设计变量，建立约束层阻尼敷设后的风力机叶片的有限元模型；根据所述有限元模型，对所述约束层阻尼敷设后的风力机叶片进行模态分析；判断模态分析结果是否满足优化结束条件，若满足则结束优化，否则重复上述步骤。该方法采用遗传算法，可以有效抑制随机风载下风力机叶片的挥舞和摆振振动，具有较好的应用前景，适用于风力机叶片约束层阻尼敷设场景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN106127697B
公开(公告)日：2018-12-11
申请号：CN201610415761.2
申请日：2016-06-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 无人机机载成像高光谱几何校正方法。属于图像处理领域。目前根据POS数据校正获得的图像与实际偏离过大，景物点、线、面畸变较大，且难以通过多项式校正进行几何精校正。本发明方法包括：采集当前无人机低精度POS传感器的位置姿态信息校正视准轴误差；根据地物特征的角点、轮廓信息对POS数据预处理，获得对应的外方位元素；共线方程校正；通过地面校正点进行多项式校正。本发明考虑了自然地物特征与传感器本身误差之间的关系，提高校正精度，对无人机航拍低精度POS数据进行优化，只携带低精度POS传感器以及高光谱成像仪即可进行无人机航拍图像的精确校正，为当前低成本无人机高光谱成像广泛应用提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN115952731B
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202211640722.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F119/14 , G06F113/06
Abstract: 一种风力机叶片主动振动控制方法、装置及设备，涉及风力发电技术领域，解决的技术问题为“如何使风力机叶片振动在有限时间收敛”，方法包括：采集风力机叶片结构参数；基于所述结构参数，建立风力机叶片状态空间模型；基于所述风力机叶片状态空间模型，定义第一控制误差和第二控制误差；对所述第一控制误差进行变换，得到变换误差；基于神经网络状态观测器，对所述风力机叶片状态空间模型进行观测得到观测量；根据所述第二控制误差、变换误差以及观测量定义目标函数，并根据所述目标函数得到控制参数；该方法采用有限时间预设性能理论设计误差变量并采用观测器进行观测，保证了风力机叶片稳定性和收敛时间有界，适用于风力机叶片(56)对比文件Gao, H (Gao, Han)等.Finite-timeattitude quantised control for rigidspacecraft.International Journal ofSystems Science.2018,全文.马广富等.组合体航天器有限时间超螺旋反步姿态控制.宇航学报.2017,第1169-1174页.张超;孙延超;马广富;李传江.挠性航天器预设性能自适应姿态跟踪控制.哈尔滨工业大学学报.2018,(04),第2-6页.赵贺伟;胡云安;杨秀霞;梁勇.考虑弹性振动的高超声速飞行器预设性能控制.振动与冲击.2017,(07),全文.
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公开(公告)号：CN106127697A
公开(公告)日：2016-11-16
申请号：CN201610415761.2
申请日：2016-06-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/00
Abstract: 无人机机载成像高光谱几何校正方法。属于图像处理领域。目前根据POS数据校正获得的图像与实际偏离过大，景物点、线、面畸变较大，且难以通过多项式校正进行几何精校正。本发明方法包括：采集当前无人机低精度POS传感器的位置姿态信息校正视准轴误差；根据地物特征的角点、轮廓信息对POS数据预处理，获得对应的外方位元素；共线方程校正；通过地面校正点进行多项式校正。本发明考虑了自然地物特征与传感器本身误差之间的关系，提高校正精度，对无人机航拍低精度POS数据进行优化，只携带低精度POS传感器以及高光谱成像仪即可进行无人机航拍图像的精确校正，为当前低成本无人机高光谱成像广泛应用提供技术支撑。
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公开(公告)号：CN115952731A
公开(公告)日：2023-04-11
申请号：CN202211640722.4
申请日：2022-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F119/14 , G06F113/06
Abstract: 一种风力机叶片主动振动控制方法、装置及设备，涉及风力发电技术领域，解决的技术问题为“如何使风力机叶片振动在有限时间收敛”，方法包括：采集风力机叶片结构参数；基于所述结构参数，建立风力机叶片状态空间模型；基于所述风力机叶片状态空间模型，定义第一控制误差和第二控制误差；对所述第一控制误差进行变换，得到变换误差；基于神经网络状态观测器，对所述风力机叶片状态空间模型进行观测得到观测量；根据所述第二控制误差、变换误差以及观测量定义目标函数，并根据所述目标函数得到控制参数；该方法采用有限时间预设性能理论设计误差变量并采用观测器进行观测，保证了风力机叶片稳定性和收敛时间有界，适用于风力机叶片振动控制场景。
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公开(公告)号：CN106384354A
公开(公告)日：2017-02-08
申请号：CN201610825379.9
申请日：2016-09-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
CPC classification number: G06K9/622 , G06T2207/10032 , G06T2207/10036
Abstract: 基于SLIC算法的超像素分割方法，属于图像处理领域。现有的SLIC方法不适合超像素分割方法的问题。一种基于SLIC算法的超像素分割方法，将多波段图像转换到CIE-LAB彩色空间的图像；按照设定的超像素个数，在CIE-LAB彩色空间的图像内初始化聚类中心；在设定的n*n领域范围内打乱聚类中心，形成新的聚类中心；按照各点与新的聚类中心的设定距离计算，为每个新的聚类中心分配匹配点；计算新的聚类中心与之前得聚类中心的距离值L1，并判断L1的值是否小于设定的阈值，若是，则返回步骤三重新打乱聚类中心，否则，继续进行新的聚类中心与之前得聚类中心的距离值L1的迭代计算，直到L1的值小于设定的阈值，获得分割结果。
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