一种基于智能导览系统的路径规划方法

    公开(公告)号:CN112013866A

    公开(公告)日:2020-12-01

    申请号:CN202010893050.2

    申请日:2020-08-31

    Abstract: 本发明提供了一种基于智能导览系统的路径规划方法,采用了基于A*算法和人工势场的混合增强方法。所示的方法包括以下步骤:开始,建立所述区域的二维坐标图,确定起始点A和终止点B,并划分两条路径分别为A到B和B到A;采用A*算法分别对两条路径开始搜索;当在搜索过程中达到距离障碍物最小距离时,另行确定起始点和终止点采用人工势场法进行搜索;远离障碍物时从新计算新的起始点An和终止点B采用A*算法进行搜索;当两端的A*算法达到一个临界值的时候,从新定义起始点An和终止点Bm进行A*算法搜索,得到最终路径。本发明通过变更起始点和终止点使得计算过程中起始点和终止点距离不断缩小,从而得到参数一直保持在一个最新的状态,达到灵活和准确的目的。

    有限元模型结构的应变-位移重构方法

    公开(公告)号:CN114169383A

    公开(公告)日:2022-03-11

    申请号:CN202111014308.8

    申请日:2021-08-31

    Abstract: 本发明公开了一种有限元模型结构的应变‑位移重构方法,具体涉及基于有限元结构采用NeuroDynaStruct神经网络进行应变‑位移关系的构建,属于有限元位移重构领域。该法基于NeuroDynaStruct神经网络架构对有限元模型进行应变‑位移的重构,包括:基于基础的测量数据,采用有限元方法,通过建立的NeuroDynaStruct神经有限元算法对测量应变、测量位移进行拟合,构建训练集,采用径向基网络算法进行训练,训练过程中主成分分析(PCA)方法进行降维处理,减少运算量,得到修正应变‑修正位移关系。本发明用于对实时非线性有限元仿真模型变形进行重构,将有限元模型以及神经网络结合在一起,提供了一种新的基于有限元模型以及测试数据来获得应变‑位移关系的方法,可以在简化神经网络架构的同时提高结构重构的精度。

    一种基于MEMS的电容式压力传感器

    公开(公告)号:CN110482475A

    公开(公告)日:2019-11-22

    申请号:CN201910628306.4

    申请日:2019-07-12

    Abstract: 一种基于MEMS电容式压力传感器,其结构有三部分,包括:衬底,压力薄膜,固定下电极板,二氧化硅支撑层,悬臂上电级板,支撑柱、密封盖。其中衬底,感压薄膜,固定下电极板为第一部分;第二部分为二氧化硅支撑层;第三部分为悬臂上电极板,支撑柱、密封盖,完整传感器结构由这三部分通过键合而成。当感压薄膜受到外部压力时变形,通过支撑柱将悬臂梁向上顶,设悬臂上级板长度为L,支撑柱到支点距离为l,则薄膜受压后位移与悬臂上极板的位移之比为l/L,悬臂梁末端上电极板和固定下电极板之间间距放大,然后通过外部的软硬件测量出电容变化量,转化为压力值。本发明中通过支撑柱结构将悬臂梁末端的电极板将位移放大,增加了压力传感器灵敏度。

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