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[发明专利]一种防止薄片屈曲的压缩夹具-CN202210196477.6在审
发明人：李振磊;范姜波;石多奇;黄渭清;杨晓光 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2022-03-02 - 公布日： 2023-09-12 - 主分类号： G01N3/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种防止薄片屈曲的压缩夹具，包括上夹具、下夹具、压紧螺栓和夹持片，上夹具为一底面带有上插槽的板体结构，下夹具包括下夹具底板和设置于下夹具底板顶部两侧的竖向支撑板，下夹具底板的顶面上设置有与上插槽相对的下插槽，薄片试件的上下端分别插接在上插槽和下插槽内；薄片试件夹持在两个夹持片之间，两个夹持片的底部与下夹具底板滑动连接，下夹具底板顶部两侧的竖向支撑板上均安装有压紧螺栓，通过调节压紧螺栓保证夹持片与薄片试件的紧密贴合；本发明可以有效的实现对不同材质的薄板进行压缩实验，可以有效的避免薄板试件在压缩过程中发生屈曲现象，该夹具结构简便，成本低廉。
一种防止薄片屈曲压缩夹具

[发明专利]一种基于元学习的小样本涡轮叶片损伤参数预测方法-CN202310809069.8在审
发明人： 黄渭清;李宁;李冬伟;刘开霖 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-07-03 - 公布日： 2023-09-05 - 主分类号： G06F18/214 文献下载
摘要：一种基于元学习的小样本涡轮叶片损伤参数预测方法，属于涡轮叶片疲劳寿命评估预测领域。结合涡轮叶片各典型位置服役过程中的受载特性，将涡轮叶片不同截面高度处的各典型位置视为不同服役任务；采用元学习模型，对不同服役时间下涡轮叶片各位置处的损伤参数进行有效预测，提高叶片利用率，降低使用成本；针对涡轮叶片服役数据具有典型的时序相关性，但时间序列过短的问题，以LSTM网络为基模型，将每个典型位置的完整时间序列样本打包为一个“伪样本”参与模型训练，在利用元学习解决小样本预测问题的同时利用样本的时序相关性提高模型的预测精度；本发明适用于涡轮叶片疲劳寿命评估预测领域，为航空发动机涡轮叶片的合理判废提供技术支持。
一种基于学习样本涡轮叶片损伤参数预测方法

[发明专利]利用单轴加载实现双轴应力裂纹扩展的试样及优化方法-CN202310578820.8在审
发明人： 黄渭清;刘开霖;李冬伟;李宁;水有富 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2023-05-22 - 公布日： 2023-08-25 - 主分类号： G01N30/08 文献下载
摘要：本发明公开的利用单轴加载方式实现双轴应力状态下裂纹扩展的试验样件及优化方法，属于材料力学性能测试领域。本发明包括顺次相连的中心减薄区、菱形工作段、板状过渡段、圆弧过渡段、螺纹夹持端。本发明利用异形孔及菱形边的几何设计，在中心减薄区实现对部件考核点处拉、压双轴应力状态的模拟，分析获取双轴拉压状态下裂纹萌生以及扩展规律。本发明利用开缝结构，实现应力在中心减薄区均匀分布，使得减薄区内裂纹萌生及扩展具有随机性；本发明利用对试验样件各尺寸的优化，实现对部件考核点的载荷模拟，能够部分代替部件级考核试验，缩短结构设计周期，减少部件消耗；本发明能够在单轴试验机上开展双轴拉压状态裂纹萌生、扩展试验。
利用加载实现应力裂纹扩展试样优化方法

[发明专利]基于ANN和UMAT的耦合微组织损伤的高温合金性能预测方法-CN202211604332.1在审
发明人： 黄渭清;李冬伟;刘金祥;左正兴;李宁 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-12-13 - 公布日： 2023-06-06 - 主分类号： G16C60/00 文献下载
摘要：本发明公开的基于ANN和UMAT的耦合微组织损伤高温合金性能预测方法，属于高温镍基合金材料领域。本发明通过建立耦合微组织时序损伤的高温镍基合金材料的本构模型，微组织时序损伤包含γ′强化相、γ基体相、碳化物、蠕变孔洞等，相比只考虑单一损伤的损伤变量，此本构模型的适用性更好；构建基于耦合微组织时序损伤的高温镍基合金材料的本构模型的用户自定义材料库UMAT，即基于ANN和UMAT构建微组织损伤变量的神经网络预测模型，通过耦合微组织损伤变量的神经网络预测模型应用在用户自定义材料库UMAT中进行耦合微组织损伤的材料力学性能有限元仿真预测，利用神经网络优异的处理非线性处理的能力，提高对耦合微组织损伤高温合金性能预测的精度和效率。
基于 ann umat 耦合组织损伤高温合金性能预测方法

[发明专利]一种基于GAN和CNN的铸铝气缸盖力学性能预测方法-CN202211283599.5在审
发明人： 黄渭清;李宁;李冬伟;刘金祥;左正兴;李媛 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-10-20 - 公布日： 2023-05-23 - 主分类号： G06T7/00 文献下载
摘要：一种基于GAN和CNN的铸铝气缸盖力学性能的预测方法，属于低压铸铝合金气缸盖领域。本发明首先在生成对抗网络的基础上采用双生成网络结构，通过两次数据生成，实现对微观组织图片及对应标签的扩充；然后利用生成的微观组织图片、标签与真实样本、标签组成一个较大的数据集，优化因训练样本不足导致的神经网络预测精度不足、易出现过拟合的问题；最后通过卷积神经网络对微观组织图片进行特征提取，构建微观组织图片特征与对应材料力学性能的映射关系，实现低压铸铝合金气缸盖材料力学性能的快速、有效预测。本发明适用于铸铝合金材料开发等领域，降低铸铝合金气缸盖材料研发生产成本，提高生产效益。
一种基于 gan cnn 铸铝气缸盖力学性能预测方法

[发明专利]一种基于深度学习的倾转旋翼无人机能量管理优化方法-CN202211629259.3在审
发明人： 黄渭清;杨浪洪;刘岩松;李宁;李冬伟 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-12-19 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于深度学习的倾转旋翼无人机能量管理优化方法，属于飞行器动力技术领域。本发明实现方法为：基于采集的无人机飞行工况参数构建功率预测神经网络模型，预测不同长度时域下的功率需求；根据不同工况数据利用动态规划算法得到最佳功率需求，基于最佳功率需求构建基于最佳△P逼近的预测时域选择策略，选择DNN神经网络建立ΔP预测模型，基于所述ΔP预测模型得到神经网络的最佳预测时域和最佳预测时域内功率预测结果，结合构建的无人机系统代价函数，采用动态规划滚动优化混合动力系统能量分配策略，直至得到混合动力系统能量最优分配策略，实现系统最小等效燃油消耗，提高飞行经济性和续航时间。
一种基于深度学习倾转旋翼无人机能量管理优化方法

[发明专利]一种基于深度学习和动态规划的混动无人机能量管理方法-CN202211408357.4在审
发明人： 黄渭清;杨浪洪;刘岩松;李宁;李冬伟 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-11-10 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：一种基于深度学习和动态规划的混动无人机能量管理方法，属于能量管理策略的预测技术领域。本方法基于Bi‑LSTM双向记忆网络为飞行器未来时域进行精确功率需求预测，兼顾环境信息的预测模块对于模型预测具有高度的泛化性和灵活性，使得预测结果更加综合准确,且减少了直接预测的参数复杂度；在深度学习预测的基础上基于线性规划算法构建滚动优化模块，对预测结果进行反馈校正，提供更为精确的预测结果；在等效燃油消耗最小的基础上构建能量管理优化函数，在满足预测功率的基础上实现总体油耗最小和动力电池及发动机功率分配最优，提高飞行的经济型。本发明适用空中侦察、无人机农业、空中交通监控等领域，降低飞行器总体油耗，提高经济性。
一种基于深度学习动态规划无人机能量管理方法

[发明专利]基于缺陷尺寸概率的气缸盖高周疲劳寿命分区预测方法-CN202211623704.5在审
发明人： 黄渭清;任培荣;左正兴;水有富;李冬伟;赵承章 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-12-16 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开的一种基于缺陷尺寸概率的气缸盖高周疲劳寿命分区预测方法，属于发动机气缸盖领域。本发明根据气缸盖不同位置屈服强度差异程度进行区域划分，并根据气缸盖不同位置最大孔隙尺寸概率密度分布和不同工程可靠度设计要求计算不同可靠度概率的裂纹萌生寿命，并对气缸盖不同区域进行小裂纹扩展寿命预测；通过危险截面法计算各区域多轴应力幅值最大值，能够表征气缸盖复杂结构应力状态多轴度对疲劳寿命影响；通过构建形式简洁且适用于大范围遍历计算的Gerber型多轴应力幅值计算模型，通过Gerber型多轴应力幅值求解模型遍历求解各单元所有截面的多轴应力幅值，提高不同位置高周疲劳寿命计算效率。本发明具有预测精度高、预测效率高和预测范围广的优点。
基于缺陷尺寸概率缸盖疲劳寿命分区预测方法

[发明专利]考虑气缸盖多因素分散性的应力分布分析方法-CN202110723113.4有效
发明人： 黄渭清;水有富;刘金祥;李冬伟;任培荣;邹润 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-06-28 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开的一种考虑气缸盖多因素分散性的应力分布分析方法，属于气缸盖应力分析技术领域。本发明实现方法为：确定热‑机耦合计算考虑分散性的参数；通过实验或工况计算确定考虑分散性的参数的平均值；基于参数平均值，对气缸盖进行热‑机耦合有限元分析预测，并单独分析各危险部位的应力分布，缩小各部位的分析范围，提高预测气缸盖应力分布的精确性；基于蒙特卡罗算法将更多参数的分散性考虑进气缸盖有限元分析预测中，对所述参数进行简单随机抽样，并基于简单随机抽样后的参数值进行多次热‑机耦合有限元分析预测，得到各危险部位的应力分布以及应力概率分布；基于预测数据解决气缸盖领域相关工程技术问题。本发明具有分析预测效率高的优点。
考虑缸盖因素分散性应力分布分析方法

[实用新型]一种液压气杆式电动车坐垫-CN202220048165.6有效
发明人：陶康子;张志升;袁炜超;黄俊辉;黄渭清;赵兴华;李杰 -专利权人：沙哈科技（上海）有限公司
申请日： 2022-01-10 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： B62J1/00 文献下载
摘要：本实用新型涉及电动车坐垫技术领域，具体为一种液压气杆式电动车坐垫，包括坐垫本体和液压气杆，本实用新型通过坐垫本体顶部表面均匀开设有若干个第一排水孔，坐垫本体两侧面均匀开设有若干个第二排水孔，且第一排水孔和第二排水孔之间相互连通，第二排水孔为倾斜相下设置，从而便于将坐垫本体上的雨水有效排出，防止产生积水；通过在安装腔内设置液压气杆，且液压气杆一端连接有夹块，在需要将坐垫本体支撑起时，取下固定带，将液压气杆旋转至需要的角度，再调节液压气杆的长度，然后调节夹块角度，最后拉伸调节把手，使夹紧板与车体进行固定连接，即完成坐垫本体的支撑，方便向车体储存槽内放置物品。
一种液压气杆式电动车坐垫

[实用新型]便于调节的电动车座垫-CN202220047784.3有效
发明人：陶康子;张志升;袁炜超;黄俊辉;黄渭清;赵兴华;李杰 -专利权人：沙哈科技（上海）有限公司
申请日： 2022-01-10 - 公布日： 2022-12-13 - 主分类号： B62J1/00 文献下载
摘要：本实用新型属于座垫技术领域，具体公开了便于调节的电动车座垫，包括移动座和移动连接板，所述移动座顶部靠近中间的位置开设有移动槽，所述移动槽两侧靠近底部的位置开设有滑槽，所述移动槽内设置有移动连接板，所述移动连接板两侧靠近底部的位置固定连接有滑板，所述滑板嵌入滑槽中并采用滑动连接，一侧所述滑板上开设有齿槽，所述移动座两侧开设有凹槽，所述凹槽靠近中间的位置设置拉杆，所述拉杆穿过移动座并插入滑槽中固定连接有插块，所述拉杆一端固定连接有固定块，所述固定块底部开设有固定槽，所述拉杆外侧套设有第一弹簧，本实用新型有效的解决了电动车的座垫位置固定的问题，提高了电动车座垫的实用性。
便于调节电动车座垫

[实用新型]一种具有防震结构的电动车储物箱-CN202220047782.4有效
发明人：陶康子;张志升;袁炜超;黄俊辉;黄渭清;赵兴华;李杰 -专利权人：沙哈科技（上海）有限公司
申请日： 2022-01-10 - 公布日： 2022-10-18 - 主分类号： B62J9/23 文献下载
摘要：本实用新型涉及电动车储物箱技术领域，具体公开了一种具有防震结构的电动车储物箱，包括外箱体、箱盖以及内箱体，所述内箱体镶嵌在外箱体内部，所述箱盖通过铰链与外箱体相互铰接，且外箱体整体呈方形结构；所述外箱体顶部设置有外凸式的下对接板，所述箱盖由加强板和上对接板组成；所述加强板整体呈四棱台状结构，所述上对接板与下对接板尺寸相同，二者相互对齐；所述上对接板两侧设置有上连接块，在下对接板上设置有下连接块，所述上连接块与下连接块对应连接；在外箱体与内箱体之间设置有缓冲管；本实用新型所提供的储物箱通过设置相互嵌套式的内外箱体来提高整体的缓冲防震性能；装置整体结构简单，设计合理，防护缓冲性能优良。
一种具有防震结构电动车储物箱

[发明专利]基于灰色预测和LSTM的高温合金疲劳性能预测方法-CN202210258972.5在审
发明人： 黄渭清;李冬伟;刘金祥;左正兴 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2022-03-09 - 公布日： 2022-07-05 - 主分类号： G16C20/30 文献下载
摘要：本发明的目的是为了解决现有技术存在预测结果成本高、可信度低的问题，提供一种基于灰色预测和LSTM神经网络的高温合金疲劳寿命预测方法；本发明首先利用灰色预测，对等间隔时间序列的极少量样本的高温合金损伤因子进行预测，然后利用最小二乘法，将试验值与预测值进行拟合，得到时间序列与损伤因子的拟合函数，即可得到任意时间下的损伤因子，选取固定时间间隔下的损伤因子，通过损伤‑寿命关系计算此时间间隔序列下的疲劳寿命，将此时间序列下的损伤因子与疲劳寿命作为LSTM神经网络的数据集进行训练。此LSTM神经网络可作为基于损伤信息的时间序列神经网络预测模型来预测时序损伤的高温合金疲劳寿命。在无需进行大量试验与仿真的条件下，即可使用少量样本数据进行时间序列相关的疲劳寿命预测，大大降低部件的维修成本。
基于灰色预测 lstm 高温合金疲劳性能方法

[发明专利]基于粗糙集和神经网络的铸造气缸盖力学性能预测方法-CN202110635436.8有效
发明人： 黄渭清;李冬伟;刘金祥;冯慧华;左正兴 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2022-04-22 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于粗糙集和神经网络的铸造气缸盖力学性能预测方法，属于铸造铝合金气缸盖相关领域。本发明的一种基于粗糙集和BP神经网络的力学性能预测方法，利用粗糙集理论，对影响力学性能的指标属性进行约简，从而减少神经网络的输入维数，把约简后的指标属性作为BP神经网络的输入进行力学性能预测。本发明在无需进行大量试验与模拟仿真的前提下，并且在几乎无损的试验条件下，即可对力学性能实施预测，在提高力学性能预测的准确性和效率的同时，降低了设计与生产成本，提高了生产效益。
基于粗糙神经网络铸造缸盖力学性能预测方法

[发明专利]基于粗糙集和神经网络的铸造气缸盖微组织预测方法-CN202110635459.9有效
发明人： 黄渭清;李冬伟;刘金祥;李媛;任培荣 -专利权人：北京理工大学
申请日： 2021-06-07 - 公布日： 2022-03-11 - 主分类号： G06N3/04 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于粗糙集和神经网络的铸造气缸盖微组织预测方法，属于铸造铝合金气缸盖相关领域。本发明的目的是为了解决现有铸造过程需要反复试错才能确定最终的合理工艺参数，为了降低设计与生产成本，在产品设计阶段即可对铸造工艺参数进行优化，达到降低金属耗材率和铸件废品率的目的，提供一种基于粗糙集和BP神经网络的铸造铝合金气缸盖微观组织预测方法；该方法利用粗糙集理论，对影响材料微组织形貌的铸造和热处理工艺多种指标属性进行约简，数据约简的作用一方面挑选出权重较大的指标，另一方面减少了神经网络的输入维数，增强了神经网络学习的效率，以提高微组织形貌预测的准确性和效率为前提，最终达到降低金属耗材率和铸件废品率的目的。
基于粗糙神经网络铸造缸盖组织预测方法

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