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一种基于密度峰值机器学习算法的道路载荷谱制取方法

分类:G06K9/00

发明人:庄继晖,曾纪杰,周衡,凌子雄,蔡浪,易德成

专利权人:海南大学,海口高新区盛达货运有限公司

申请号:CN202010964428.3申请日期:2020-09-15

联系电话:18571690695

联系邮箱:niujj@uipplus.com

价值度评分:43

本发明提供一种基于密度峰值机器学习算法的道路载荷谱制取方法,包括,测试车辆在实际道路上运动,获取初始的道路载荷谱与及速度信息;对载荷与加速度进行统计建模,获得加速度信号—道路载荷模型;对所述初始的道路载荷谱进行低通滤波、重采样等预处理,获得预处理后的道路载荷谱;基于小波变换方法,对预处理后的载荷谱进行压缩降噪处理,在保留有效数据的同时缩短载荷谱时间历程;基于密度峰值聚类TNDP机器学习方法,对所述压缩后的载荷谱进行聚类重构,获得精确的道路载荷谱。该方法可以在不同试验道路上获取真实的准确的道路载荷谱,在同型号车型的测试中仅需安装加速度传感器即可采集载荷谱,大幅降低成本与试验复杂度,最终得到编制后的精确载荷谱,为台架实验快速复现出汽车零部件在实际行驶过程中的受载情况,为汽车部件疲劳可靠性研究提供高精度载荷输入。
公告日 法律状态 法律状态信息
专利价值度评分
技术价值
经济价值
法律价值
总评:43
该专利价值较低(仅供参考)

该专利的技术、经济、法律价值经系统自动评估后的总评得分较低,可以重点关注其公开的技术内容。

本专利文献包含【1个独立权利要求】、【1个实施例】、【6个技术分类】,从一定程度上而言上述指标的数值越大可以反映出所述专利的技术保护及应用范围越广。

技术价值:32

该指标主要从专利申请的著录信息、法律事件等内容中挖掘其技术价值,专利类型、独立权利要求数量、无效请求次数等内容均可反映出专利的技术性价值。技术创新是专利申请的核心,若您需要进行技术借鉴或寻找可合作的项目,推荐您重点关注该指标。

部分指标包括:

授权周期(发明)0个月

独立权利要求数量1个

从属权利要求数量3个

说明书页数3页

实施例个数1个

发明人数量6人

被引用次数0次

引用文献数量0个

优先权个数0个

技术分类数量6个

无效请求次数0次

分案子案个数0个

同族专利数0个

专利获奖情况

保密专利的解密

经济价值:8

该指标主要指示了专利技术在商品化、产业化及市场化过程中可能带来的预期利益。专利技术只有转化成生产力才能体现其经济价值,专利技术的许可、转让、质押次数等指标均是其经济价值的表征。因此,若您希望找到行业内的运用广泛的热点专利技术及侵权诉讼中的涉案专利,推荐您重点关注该指标。

部分指标包括:

申请人数量2人

申请人类型院校;企业;

许可备案次数0次

权利质押次数0次

权利转移次数0次

是否海关备案

法律价值:3

该指标主要从专利权的稳定性角度评议其价值。专利权是一种垄断权,但其在法律保护的期间和范围内才有效。专利权的存续时间、当前的法律状态可反映出其法律价值。故而,若您准备找寻权属稳定且专利权人非常重视的专利技术,推荐您关注该指标。

部分指标包括:

存活期/维持时间0

法律状态审中-公开发明

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