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高等教育領(lǐng)域數(shù)字化綜合服務(wù)平臺(tái)
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基于最大全局侵占率搜索的車輛自主泊車功能測評方法
1. 痛點(diǎn)問題
自主泊車功能的測試測評相比傳統(tǒng)車輛測評更為復(fù)雜，而且條件更加嚴(yán)格。 如依照傳統(tǒng)車輛主動(dòng)安全測試方法對自主泊車功能進(jìn)行測試，為了達(dá)到較高的安全性，則需要進(jìn)行大量場地測試，其時(shí)間與金錢成本較大，如何在降低測試量的同時(shí)確保自主泊車功能的安全性成為痛點(diǎn)問題。
2. 解決方案
基于最大全局侵占率搜索的車輛自主泊車功能測評方法，該方法通過搭建仿真平臺(tái)，對待測自主泊車功能和場景分析，對最差泊車場景進(jìn)行全局搜索，搜索以最大全局侵占率為輸出。通過實(shí)地再現(xiàn)最差泊車場景對待測自主泊車功能進(jìn)行驗(yàn)證，如果待測自主泊車功能在最危險(xiǎn)場景下可滿足運(yùn)行要求，則認(rèn)定該待測自主泊車功能通過測評。
3.合作需求
1）尋求孵化資源，工程化、產(chǎn)品化所需的資金、實(shí)驗(yàn)場地與試驗(yàn)設(shè)備、相關(guān)領(lǐng)域的開發(fā)團(tuán)隊(duì)等；
2）尋求資源對接，目標(biāo)合作領(lǐng)域?yàn)樽詣?dòng)駕駛汽車領(lǐng)域，目標(biāo)合作企業(yè)為主機(jī)廠或車輛檢測單位。
清華大學(xué)
2023-01-12
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低風(fēng)速風(fēng)力機(jī)最大功率點(diǎn)跟蹤控制器
1）本科研成果的技術(shù)先進(jìn)性 適合當(dāng)前風(fēng)機(jī)以及控制技術(shù)的高風(fēng)速低湍流的風(fēng)能十分有限，僅占我國面積的26%，而且已基本開發(fā)枯竭，未來風(fēng)電發(fā)展不得不轉(zhuǎn)向低風(fēng)速高湍流風(fēng)場。伴隨著應(yīng)用場景的轉(zhuǎn)換，傳統(tǒng)控制技術(shù)已不能適用于高湍流的復(fù)雜風(fēng)速條件，導(dǎo)致風(fēng)輪難以響應(yīng)風(fēng)速的快速波動(dòng)，進(jìn)而引發(fā)降低風(fēng)能捕獲效率，增加風(fēng)機(jī)疲勞載荷等一系列問題。 本成果對傳統(tǒng)最大功率點(diǎn)跟蹤控制方法進(jìn)行了優(yōu)化改進(jìn)，基于低風(fēng)速時(shí)段蘊(yùn)含的風(fēng)能要遠(yuǎn)小于等長的高風(fēng)速時(shí)段這一事實(shí)，通過周期性的計(jì)算并更新發(fā)電機(jī)起始轉(zhuǎn)速，實(shí)現(xiàn)轉(zhuǎn)
南京理工大學(xué)
2021-04-14
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一種基于移動(dòng)最小二乘法確定葉片最大厚度的方法
本發(fā)明公開了一種用于確定葉片的最大厚度的方法，包括：為待測量的葉片獲得多個(gè)截面并分別生成相應(yīng)的點(diǎn)云數(shù)據(jù)；提取點(diǎn)云數(shù)據(jù)以獲得凸包，通過擬合方式獲得葉片截面的前后緣圖形，并獲得反映葉片截面葉盆、截面葉背兩個(gè)區(qū)域的數(shù)據(jù)點(diǎn)；通過迭代算法獲得有關(guān)葉片最大厚度的初始位置；在所獲得的初始位置點(diǎn)附近通過移動(dòng)最小二乘法進(jìn)行擬合，由此在葉盆、葉背區(qū)域分別獲得更密集的相關(guān)數(shù)據(jù)點(diǎn)；利用所獲得的相關(guān)數(shù)據(jù)點(diǎn)，再次執(zhí)行迭代算法，由此最終確定葉片的最大厚度。本發(fā)明還公開了相應(yīng)的凸包優(yōu)化提取方式。通過本發(fā)明，可較大程度地提高所獲得的葉片最大厚度的準(zhǔn)確性，并在減少計(jì)算步驟的同時(shí)保證最終測量結(jié)果的精確性。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
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一種最大氣泡法測定液體表面張力試驗(yàn)裝樣試管
本實(shí)用新型公開了一種最大氣泡法測定液體表面張力試驗(yàn)裝樣試管，包含插毛細(xì)管口、與壓差產(chǎn)生裝置和壓差測量裝置連接的支管和用于滴加或吸取試樣調(diào)節(jié)試管內(nèi)液面高度的側(cè)管。本實(shí)用新型通過側(cè)管用滴管向試管內(nèi)滴加試樣或用滴管吸取試管內(nèi)的試樣，以保證試管上部口中插入毛細(xì)管后，毛細(xì)管下端端面恰好與試管內(nèi)液面相切，使得毛細(xì)管下端出泡時(shí)不會(huì)受到附加液體靜壓差的作用，出泡均勻、規(guī)整。
浙江大學(xué)
2021-04-13
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適用于星型無線多跳中繼網(wǎng)絡(luò)的最大跳數(shù)獲得方法
本發(fā)明公開了一種適用于星型無線多跳中繼網(wǎng)絡(luò)的最大跳數(shù)獲得方法，包括步驟：步驟 1，構(gòu)建各 普通節(jié)點(diǎn)的流守恒模型；步驟 2，構(gòu)建節(jié)點(diǎn)干擾模型；步驟 3，構(gòu)建各普通節(jié)點(diǎn)的數(shù)據(jù)傳輸量模型；步 驟 4，以接入點(diǎn)吞吐量最大為優(yōu)化目標(biāo)，以普通節(jié)點(diǎn)的流守恒模型和數(shù)據(jù)傳輸量模型、以及節(jié)點(diǎn)的干擾 模型為約束條件，構(gòu)建求解最大跳數(shù)的線性規(guī)劃問題；步驟 5，求解線性規(guī)劃問題獲得最大跳數(shù)。本發(fā) 明同時(shí)考慮了星型無線多跳中繼網(wǎng)絡(luò)中復(fù)雜的節(jié)點(diǎn)干擾模型和各節(jié)點(diǎn)的發(fā)送帶寬需求
武漢大學(xué)
2021-04-14
一種用于預(yù)測金屬難加工材料插銑最大銑削力的方法
本發(fā)明公開了一種用于預(yù)測金屬難加工材料插銑最大銑削力的方法，包括下列步驟：(1)為難加工材料建立反映插銑最大銑削力的預(yù)測模型，該預(yù)測模型使用插銑過程中的側(cè)向步距、切寬、進(jìn)給和切削速度這些參數(shù)作為預(yù)測因子；(2)設(shè)計(jì)且進(jìn)行難加工材料的插銑加工實(shí)驗(yàn)并采集其插銑加工過程中的銑削力數(shù)據(jù)曲線；(3)通過對數(shù)據(jù)曲線執(zhí)行濾波和取極值處理以獲得實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)并計(jì)算出預(yù)測模型中的修正系數(shù)和指數(shù)，由此確定指數(shù)模型；以及(4)運(yùn)用指數(shù)模型來執(zhí)行最大銑削力值的預(yù)測過程。通過本發(fā)明，由于在預(yù)測模型中增加了側(cè)向步距作為參數(shù)，因此更準(zhǔn)確全面地預(yù)測難加工材料插銑過程中的最大銑削力大小，從而能夠?yàn)殡y加工材料的高效加工提供有效指導(dǎo)。
華中科技大學(xué)
2021-04-11
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一種D2D通信中能效最大化的功率分配方法
本發(fā)明公開了一種D2D通信中能效最大化的功率分配方法，在有蜂窩網(wǎng)絡(luò)覆蓋的上行場景中，通過分布式優(yōu)化蜂窩用戶的發(fā)射功率、D2D用戶對的發(fā)射功率，在保證宏用戶最低服務(wù)質(zhì)量要求和D2D用戶與蜂窩用戶的功率限制的情況下最大化D2D用戶的全局能源效率。本方法給出了在任何D2D用戶都可以使用所有信道，并且任意信道可以同時(shí)被所有D2D用戶占用的情況下，最優(yōu)的蜂窩用戶發(fā)射功率和D2D鏈路發(fā)射功率。主要用MM方法將非凸問題近似為可求解的子優(yōu)化問題，并利用給出的閉式解快速收斂到子問題的優(yōu)化解。本發(fā)明適用范圍廣，頻譜資源共享模式具有通用性，計(jì)算量小，速度快。
東南大學(xué)
2021-04-11
一種D2D通信中頻譜效率最大化的功率分配方法
本發(fā)明公開了一種D2D通信中頻譜效率最大化的功率分配方法，通過分布式優(yōu)化蜂窩用戶的發(fā)射功率、D2D用戶對的發(fā)射功率，在保證宏用戶最低服務(wù)質(zhì)量要求和D2D用戶與蜂窩用戶的功率限制的情況下最大化D2D用戶的頻譜效率。在給定蜂窩頻帶資源的情況下，最大化D2D通信的頻譜效率等價(jià)于最大化D2D通信的和速率。本方法給出了在任何D2D用戶都可以使用所有信道，并且任意信道可以同時(shí)被所有D2D用戶占用的情況下，最優(yōu)的蜂窩用戶發(fā)射功率和D2D鏈路發(fā)射功率。主要用凸近似的方法將非凸問題近似為可求解的凸優(yōu)化問題，并利用給出的閉式解快速收斂到凸問題的優(yōu)化解。本發(fā)明具有收斂速度快，計(jì)算量小，易于實(shí)現(xiàn)，結(jié)果精度高等優(yōu)點(diǎn)。
東南大學(xué)
2021-04-11
一種用于色域最大化的多色打印印刷系統(tǒng)拆分式建模方法
一種用于色域最大化的多色打印印刷系統(tǒng)拆分式建模方法，包括制作并打印各基色的單色梯尺，確 定每種單色墨量的超限閾值，測量等比壓縮后單色梯尺的光譜值，建立對應(yīng)關(guān)系;對原始多色打印印刷 系統(tǒng)拆分打印印刷系統(tǒng)子模型;進(jìn)行墨色空間全局采樣，獲得所有打印印刷系統(tǒng)子模型下的采樣樣本， 仿真獲取預(yù)測光譜反射率信息值;針對所有子模型，使用凸包算法計(jì)算得到墨色空間全局采樣色域體積; 進(jìn)行 K 個(gè)子模型的組合并使用凸包算法獲得每種組合的色域體積，當(dāng)最大色域覆蓋率大于預(yù)設(shè)閾值時(shí)， 鎖定對應(yīng)最大色域覆蓋率的組合，實(shí)現(xiàn)原始打印印刷系統(tǒng)的拆分式建模。該方法具有顯著降低系統(tǒng)拆分 建模復(fù)雜性、避免墨量超限問題、提高輸出色彩穩(wěn)定性等技術(shù)優(yōu)勢。
武漢大學(xué)
2021-04-13
一種基于模糊概率的光伏電池的最大功率點(diǎn)的跟蹤方法
本發(fā)明公開了一種基于模糊概率的光伏電池的最大功率點(diǎn)的跟 蹤方法。所述跟蹤方法包括：以ε為采樣間隔，獲得 N 個(gè)采樣點(diǎn) [ui,P(ui)]，i 為小于等于 N 的正整數(shù)；其中，ε為 0.05UOC/Ns～ 0.5UOC/Ns，UOC 為光伏電池的開路電壓，Ns 為光伏電池的串聯(lián)數(shù)； 通過構(gòu)造擴(kuò)散函數(shù) fD 和隸屬度函數(shù) fM，求取概率函數(shù) Pro(i)，對概率 函數(shù) Pro(i)的結(jié)果從大到小排序，并依次選取排序靠前的概率對應(yīng)的 Xi 的并集作為最大功率點(diǎn)的搜索范圍，使得所述排序靠前的概率函數(shù) Pr
華中科技大學(xué)
2021-04-14