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公开(公告)号：CN107882178A
公开(公告)日：2018-04-06
申请号：CN201711189347.5
申请日：2017-11-23
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: E04B1/30 , E04B1/185 , E04B2/56 , E04C3/294 , E04C3/34 , E04H9/021 , E04H9/025
Abstract: 本发明属于建筑技术领域，特别涉及一种装配式超高层钢-混凝土组合住宅。利用钢-混凝土组合结构免模板、延性好、刚度大的优势，克服装配式混凝土结构抗侧刚度小、延性差的缺陷、装配式钢结构变形大的缺陷以及已有装配式钢-混凝土组合结构预制构件构造复杂、采用现浇剪力墙的缺陷，创新装配式钢-混凝土组合结构体系，用于装配式超高层住宅中。本发明采用一种装配式超高层钢-混凝土组合住宅，即由钢管混凝土组合柱、外包钢-混凝土组合梁、钢板组合剪力墙与耗能型钢管混凝土组合屈曲约束支撑组成，作为超高层住宅的结构体系，克服了装配式混凝土结构抗侧刚度小、延性差的缺陷以及装配式钢结构变形大的缺陷。
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公开(公告)号：CN106704343A
公开(公告)日：2017-05-24
申请号：CN201710030932.4
申请日：2017-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
Abstract: 本发明涉及构建一种单边螺栓，包括螺帽、螺杆、第一垫片、第二垫片、螺母，所述螺帽固定设置在螺杆的一端，所述第一垫片为可折叠垫片，所述可折叠垫片包括可以折叠的至少两个部分，所述可折叠垫片包括穿过所述螺杆的第一孔，所述可折叠垫片的折叠部分连结在一起，所述可折叠垫片通过所述第一孔折叠穿过螺杆，所述可折叠垫片为硬质材料形成，所述第二垫片包括穿过所述螺杆的第二孔，所述螺母旋转安装在所述螺杆上。本发明采用了普通螺栓的螺杆并利用带有螺牙的套筒实现了单边螺杆与安装装置的连接，这样将会大大降低螺杆的生产成本，有利于国内的推广使用，极大的节约了生产成本和资源。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN101382999A
公开(公告)日：2009-03-11
申请号：CN200810137353.0
申请日：2008-10-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种快速高效的指纹细化方法，它涉及一种指纹细化方法，以解决现有的指纹细化方法存在的细化不彻底、细化后的纹线不是单像素、影响指纹识别的准确性的问题。快速细化：先判断出待细化图像中指纹纹线的边界点，然后逐步将指纹纹线的边界点删除，得到快速细化图像；OPTA细化：使用OPTA细化方法的消除模板和保留模板，将快速细化图像变成单相素图像。本发明采用了快速细化算和OPTA算法组成的综合方法，使得采用本发明的方法显著提高细化算法的运行效率，克服了以前细化后的指纹图像有较多的毛刺，分叉点细化不够完全的问题，既没有破坏纹线的连接性又保护了指纹的细节特征，运算速度也较快，处理后的指纹图像细化完全，骨架接近纹线中心线。
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公开(公告)号：CN101350066A
公开(公告)日：2009-01-21
申请号：CN200810137112.6
申请日：2008-09-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 基于四特征点拓扑结构的指纹识别方法，它涉及一种指纹识别方法，以解决基于特征点的指纹识别方法存在的受伪特征点的影响较大、抗噪声能力差、可靠性较差和未考虑空间信息的问题。以两个图像中的一对中心点和三角点对进行校正；分别对数据库图像和校正后待识别图像中的特征点依据距离其所在图像中心点的距离升序排列；给数据库图像和校正后待识别图像中所有的特征点分别构造一个四点模型，并在数据库图像和校正后待识别图像中进行特征点匹配；统计数据库图像和校正后待识别图像中匹配特征点的对数，判断两个图像是否来自同一枚指纹。本发明减小了匹配算法对中心点定位的依赖性，提高了算法的可靠性和抗噪声能力，考虑了特征点的空间信息。
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公开(公告)号：CN101382999B
公开(公告)日：2010-09-15
申请号：CN200810137353.0
申请日：2008-10-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 一种快速高效的指纹细化方法，它涉及一种指纹细化方法，以解决现有的指纹细化方法存在的细化不彻底、细化后的纹线不是单像素、影响指纹识别的准确性的问题。快速细化：先判断出待细化图像中指纹纹线的边界点，然后逐步将指纹纹线的边界点删除，得到快速细化图像；OPTA细化：使用OPTA细化方法的消除模板和保留模板，将快速细化图像变成单相素图像。本发明采用了快速细化算和OPTA算法组成的综合方法，使得采用本发明的方法显著提高细化算法的运行效率，克服了以前细化后的指纹图像有较多的毛刺，分叉点细化不够完全的问题，既没有破坏纹线的连接性又保护了指纹的细节特征，运算速度也较快，处理后的指纹图像细化完全，骨架接近纹线中心线。
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公开(公告)号：CN100590644C
公开(公告)日：2010-02-17
申请号：CN200810064819.9
申请日：2008-06-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 点线结合的指纹识别方法，它涉及一种点线结合的指纹识别方法，以解决现有的点匹配指纹识别方法存在的容易造成误判、受伪特征点的影响较大，抗噪声能力较差以及线匹配指纹识别方法存在的运算量较大、判断速度慢的问题。在数据库图像Tp和待识别图像Tq中选择所有匹配点；将得到的若干对匹配点按匹配相似度进行排序，从中选取匹配相似度最高的N对匹配点；从N对匹配点中选出K对匹配点作为基准点；将一对匹配点的横纵坐标及方向角做差，作为两图像匹配点的偏移量；对图像Tq进行平移及旋转变换，校正后图像T′q与图像Tp脊线匹配，记录相匹配的数目；若匹配的所有脊线根据长度的加权平均值符合阈值，则认为图像Tp和图像Tq匹配，否则不匹配。
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公开(公告)号：CN101329727A
公开(公告)日：2008-12-24
申请号：CN200810064819.9
申请日：2008-06-27
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06K9/00
Abstract: 点线结合的指纹识别方法，它涉及一种点线结合的指纹识别方法，以解决现有的点匹配指纹识别方法存在的容易造成误判、受伪特征点的影响较大，抗噪声能力较差以及线匹配指纹识别方法存在的运算量较大、判断速度慢的问题。在数据库图像Tp和待识别图像Tq中选择所有匹配点；将得到的若干对匹配点按匹配相似度进行排序，从中选取匹配相似度最高的N对匹配点；从N对匹配点中选出K对匹配点作为基准点；将一对匹配点的横纵坐标及方向角做差，作为两图像匹配点的偏移量；对图像Tq进行平移及旋转变换，校正后图像T`q与图像Tp脊线匹配，记录相匹配的数目；若匹配的所有脊线根据长度的加权平均值符合阈值，则认为图像Tp和图像Tq匹配，否则不匹配。
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