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南京航空航天大学黄淳获国家专利权

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龙图腾网获悉南京航空航天大学申请的专利一种冲击载荷时间历程重构和定位方法、设备、介质及产品获国家发明授权专利权,本发明授权专利权由国家知识产权局授予,授权公告号为:CN119830433B

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-04-14发布的发明授权授权公告中获悉:该发明授权的专利申请号/专利号为:202411877730.X,技术领域涉及:G06F30/15;该发明授权一种冲击载荷时间历程重构和定位方法、设备、介质及产品是由黄淳;季宏丽;张超;陶翀骢;裘进浩;吴义鹏设计研发完成,并于2024-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

一种冲击载荷时间历程重构和定位方法、设备、介质及产品在说明书摘要公布了:本申请公开了一种冲击载荷时间历程重构和定位方法、设备、介质及产品,涉及冲击载荷识别领域,该方法包括获取冲击载荷作用对象的加速度信号矩阵和动态图结构;根据加速度信号矩阵和动态图结构,利用时间历程重构模型,得到冲击载荷作用对象的重构冲击载荷时间历程;时间历程重构模型是利用第一训练数据集和训练用冲击载荷作用对象的动态图结构对图神经网络模型进行训练得到的;根据加速度信号矩阵的编码距离矩阵,利用冲击定位模型,确定冲击载荷作用对象的冲击位置;冲击定位模型是利用第二训练数据集对全连接神经网络进行训练得到的。本申请能够准确识别载荷作用位置未知时的冲击载荷时间历程和冲击位置。

本发明授权一种冲击载荷时间历程重构和定位方法、设备、介质及产品在权利要求书中公布了:1.一种冲击载荷时间历程重构和定位方法,其特征在于,包括: 获取冲击载荷作用对象的加速度信号矩阵和动态图结构;所述动态图结构包括动态加权度量矩阵和动态导纳矩阵;所述动态导纳矩阵是根据动态加权邻接矩阵和动态加权度量矩阵确定的;所述动态加权邻接矩阵是根据邻接矩阵和动态权重矩阵确定的;所述邻接矩阵用于表示所述冲击载荷作用对象的无向图结构;所述无向图结构由N个节点和N×N-1条边构成;所述冲击载荷作用对象上设置N个加速度传感器;一个节点对应一个加速度传感器;所述动态权重矩阵是根据各节点特征之间的欧氏距离确定的;所述节点特征为所述加速度传感器采集的加速度信号;所述动态加权度量矩阵是根据所述动态加权邻接矩阵确定的; 根据所述加速度信号矩阵和所述动态图结构,利用时间历程重构模型,得到所述冲击载荷作用对象的重构冲击载荷时间历程;其中,所述时间历程重构模型是利用第一训练数据集和训练用冲击载荷作用对象的动态图结构对图神经网络模型进行训练得到的;所述第一训练数据集包括训练用冲击载荷作用对象的加速度信号矩阵和对应的真实冲击载荷时间历程;所述图神经网络模型包括依次连接的图交互层、重建层和图融合层; 根据所述加速度信号矩阵的编码距离矩阵,利用冲击定位模型,确定所述冲击载荷作用对象的冲击位置;所述编码距离矩阵是根据每个节点的重构冲击载荷时间历程和所述动态加权度量矩阵确定的;每个节点的重构冲击载荷时间历程是利用所述时间历程重构模型的重建层确定的;其中,所述冲击定位模型是利用第二训练数据集对全连接神经网络进行训练得到的;所述第二训练数据集包括训练用冲击载荷作用对象的加速度信号矩阵的编码距离矩阵和对应的真实冲击位置;所述全连接神经网络包括依次连接的第一全连接层和第二全连接层; 根据每个节点的重构冲击载荷时间历程和所述动态加权度量矩阵确定编码距离矩阵,具体包括: 利用公式确定每个节点对应的编码距离;其中,δ为编码距离;FG为节点的重构冲击载荷时间历程;为动态加权度量矩阵;为哈达玛乘积;Mean·为对矩阵每一行操作的平均函数;Diag·为将一个对角矩阵转化为一个列向量的变换函数; N个节点对应的编码距离构成编码距离矩阵; 根据所述加速度信号矩阵的编码距离矩阵,利用冲击定位模型,确定所述冲击载荷作用对象的冲击位置,具体包括: 利用公式确定所述冲击载荷作用对象的冲击位置;其中,为所述冲击载荷作用对象的冲击位置;σ·为激活函数;δ为编码距离;T为转置;为第一全连接层的权值矩阵;为第二全连接层的权值矩阵;Hid为隐含层神经元数量。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术,可联系本专利的申请人或专利权人南京航空航天大学,其通讯地址为:210016 江苏省南京市秦淮区御道街29号;或者联系龙图腾网官方客服,联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。

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