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公开(公告)号：CN111259592A
公开(公告)日：2020-06-09
申请号：CN202010063955.7
申请日：2020-01-20
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F113/24
Abstract: 本发明公开一种振动能量收集压电超材料薄板材料拓扑优化方法，该方法包括根据压电超材料薄板中晶胞单元，建立所述晶胞单元的有限元模型；根据所述有限元模型，得到所述晶胞单元的振动特征值方程；根据所述振动特征值方程，得到所述压电超材料薄板的第一振动带隙表达式；根据所述有限元模型、所述振动特征值方程和所述第一振动带隙表达式，构建所述晶胞单元材料拓扑优化的目标函数；根据所述目标函数，计算获得压电超材料薄板晶胞单元材料的最优布局。本发明提供的方法得到的第一带隙的宽度能实现最大化，在压电超材料薄板小尺寸下条件下实现宽带低频结构振动能量的高效收集。
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公开(公告)号：CN112362275B
公开(公告)日：2021-08-13
申请号：CN202011160683.9
申请日：2020-10-27
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G01M7/02
Abstract: 本申请涉及一种变转速下叶片振动叶端定时测量偏差消减方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过叶端定时传感器感应叶片通过时产生的脉冲得到叶端定时时间序列，通过转速参考传感器感应参考标记通过时产生的脉冲得到转速脉冲时间序列，由于在旋转轴上设置了多个参考标记，在变转速下对叶端振动进行定时测量时，可以更精确地得到瞬时旋转角速度，使得到的叶片到达叶端定时传感器时转过的实际角度更加精确，进而达到消减叶片振动叶端定时测量偏差的技术效果。
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公开(公告)号：CN110829894A
公开(公告)日：2020-02-21
申请号：CN201911238872.0
申请日：2019-12-06
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开一种谐振式压电发电系统，包括依次串联电连接的压电发电机、谐振电感L、桥式整流电路、自供电开关电路和电荷提取电路，各个部分串联电连接后形成谐振式压电发电系统的整体电路。通过自供电开关电路的自供能和自动闭合和断开，实现本发明系统的自动化控制；在整体电路中加入谐振电感L，并通过对该谐振电感L进行优化设计，可以获得最优的谐振电感值，大大提高传统同步电荷提取电路的电能转换效率。本发明还公开了一种谐振式压电发电系统的谐振电感优化方法；采用的最优谐振电感能大幅提升压电发电机的输出电压，提高了传统同步电荷提取电路对压电发电的AC-DC转换效率，实现高效的振动压电发电，进而提高了系统的电能转换效率。
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公开(公告)号：CN111898321B
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202010790489.2
申请日：2020-08-07
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的叶片欠采样叶端定时信号压缩重构方法。所述方法包括：获取被测对象的叶端定时测振的multi‑coset采样序列；对multi‑coset采样序列进行傅里叶变换，得到叶端定时测振的压缩感知模型；获取叶端定时传感器对应的观测矩阵，根据观测矩阵和压缩感知模型，得到叶片振动频谱；将叶片振动频谱的频带进行标记，与叶片振动频谱组成训练样本集；将训练样本集输入深度学习模型中，通过梯度下降方式进行训练，得到训练好的深度学习模型；输入到深度学习模型，得到待重构的叶片振动频谱对应的频带标记向量，根据标记向量，得到重构观测矩阵；根据重构观测矩阵和待重构的叶片振动频谱，得到重构叶端定时测振信号。采用本方法能够提高重构速度和准确率。
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公开(公告)号：CN111291515B
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202010131797.4
申请日：2020-02-29
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F113/24
Abstract: 本申请涉及一种振动能量收集压电超材料薄板结构拓扑优化方法，包括：获取晶胞单元的D维结构尺寸和算法参数值并进行初始化处理；建立参数化有限元模型并进行仿真计算；计算压电超材料薄板的第一振动带隙，当迭代次数超过预定值或所述第一振动带隙的递减量小于设定的阈值时，优化过程终止；否则，选择多组几何尺寸个体进行变异操作生成变异向量组；选择多组几何尺寸个体并进行排序；选择多组几何尺寸个体进行交叉操作；选择较优几何尺寸个体作为新的D维结构尺寸，逐步达到全部最优。采用本发明方法物理意义明确，建立的目标函数与晶胞单元几何尺寸直接相关，可以晶胞单元结构的各组成部分几何尺寸同时进行优化，且计算过程简单、易于实现。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111898321A
公开(公告)日：2020-11-06
申请号：CN202010790489.2
申请日：2020-08-07
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本申请涉及一种基于深度学习的叶片欠采样叶端定时信号压缩重构方法。所述方法包括：获取被测对象的叶端定时测振的multi-coset采样序列；对multi-coset采样序列进行傅里叶变换，得到叶端定时测振的压缩感知模型；获取叶端定时传感器对应的观测矩阵，根据观测矩阵和压缩感知模型，得到叶片振动频谱；将叶片振动频谱的频带进行标记，与叶片振动频谱组成训练样本集；将训练样本集输入深度学习模型中，通过梯度下降方式进行训练，得到训练好的深度学习模型；输入到深度学习模型，得到待重构的叶片振动频谱对应的频带标记向量，根据标记向量，得到重构观测矩阵；根据重构观测矩阵和待重构的叶片振动频谱，得到重构叶端定时测振信号。采用本方法能够提高重构速度和准确率。
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公开(公告)号：CN110829894B
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN201911238872.0
申请日：2019-12-06
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本发明公开一种谐振式压电发电系统，包括依次串联电连接的压电发电机、谐振电感L、桥式整流电路、自供电开关电路和电荷提取电路，各个部分串联电连接后形成谐振式压电发电系统的整体电路。通过自供电开关电路的自供能和自动闭合和断开，实现本发明系统的自动化控制；在整体电路中加入谐振电感L，并通过对该谐振电感L进行优化设计，可以获得最优的谐振电感值，大大提高传统同步电荷提取电路的电能转换效率。本发明还公开了一种谐振式压电发电系统的谐振电感优化方法；采用的最优谐振电感能大幅提升压电发电机的输出电压，提高了传统同步电荷提取电路对压电发电的AC‑DC转换效率，实现高效的振动压电发电，进而提高了系统的电能转换效率。
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公开(公告)号：CN112362275A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011160683.9
申请日：2020-10-27
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G01M7/02
Abstract: 本申请涉及一种变转速下叶片振动叶端定时测量偏差消减方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：通过叶端定时传感器感应叶片通过时产生的脉冲得到叶端定时时间序列，通过转速参考传感器感应参考标记通过时产生的脉冲得到转速脉冲时间序列，由于在旋转轴上设置了多个参考标记，在变转速下对叶端振动进行定时测量时，可以更精确地得到瞬时旋转角速度，使得到的叶片到达叶端定时传感器时转过的实际角度更加精确，进而达到消减叶片振动叶端定时测量偏差的技术效果。
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公开(公告)号：CN111291515A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010131797.4
申请日：2020-02-29
Applicant: 湖南工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F113/24
Abstract: 本申请涉及一种振动能量收集压电超材料薄板结构拓扑优化方法，包括：获取晶胞单元的D维结构尺寸和算法参数值并进行初始化处理；建立参数化有限元模型并进行仿真计算；计算压电超材料薄板的第一振动带隙，当迭代次数超过预定值或所述第一振动带隙的递减量小于设定的阈值时，优化过程终止；否则，选择多组几何尺寸个体进行变异操作生成变异向量组；选择多组几何尺寸个体并进行排序；选择多组几何尺寸个体进行交叉操作；选择较优几何尺寸个体作为新的D维结构尺寸，逐步达到全部最优。采用本发明方法物理意义明确，建立的目标函数与晶胞单元几何尺寸直接相关，可以晶胞单元结构的各组成部分几何尺寸同时进行优化，且计算过程简单、易于实现。
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公开(公告)号：CN210807114U
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN201922165285.5
申请日：2019-12-06
Applicant: 湖南工业大学
Abstract: 本实用新型公开一种谐振式压电发电系统，包括依次串联电连接的压电发电机、谐振电感L、桥式整流电路、自供电开关电路和电荷提取电路，各部分串联电连接后形成谐振式压电发电系统的整体电路。通过自供电开关电路的自供能和自动闭合和断开，实现本系统的自动化控制；在整体电路中加入谐振电感L，并通过对该谐振电感L进行优化设计，可以获得最优的谐振电感值，大大提高传统同步电荷提取电路的电能转换效率。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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