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  • 本申請公開了一種考慮結(jié)構(gòu)特征的機隊數(shù)字孿生損傷診斷和預測方法，涉及結(jié)構(gòu)健康監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，該方法包括：將采集的機隊中個體結(jié)構(gòu)的監(jiān)測信號輸入物理特征提取模型，得到個體結(jié)構(gòu)的物理特征；物理特征提取模型是對物理解碼變分神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行訓練得到的；根據(jù)不...
  • 本發(fā)明公開了一種可控制變形的3D打印空腔結(jié)構(gòu)、空腔設(shè)計方法及系統(tǒng)，包括定位塊，用戶輸入單層空腔結(jié)構(gòu)對應的幾何結(jié)構(gòu)參數(shù)，明確局部限制邊界，在局部限制邊界內(nèi)對結(jié)構(gòu)進行位置標定，確定單層負荷能力；對模塊空腔結(jié)構(gòu)設(shè)置打印層高，將多層單層空腔結(jié)構(gòu)通過...
  • 本申請涉及一種充電樁抗IK沖擊性能優(yōu)化方法、裝置和存儲介質(zhì)，其中，該充電樁抗IK沖擊性能優(yōu)化方法包括：計算充電樁的彎扭剛度；基于充電樁的彎扭剛度，根據(jù)預設(shè)的彎扭剛度變化梯度，在充電樁上設(shè)置各IK沖擊中心點；基于各IK沖擊中心點確定各IK沖擊...
  • 本發(fā)明適用于無線電能傳輸技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種電動汽車無線充電裝置環(huán)繞屏蔽線圈的優(yōu)化設(shè)計方法，包括：設(shè)計了一種環(huán)繞型屏蔽線圈結(jié)構(gòu)；在環(huán)繞型屏蔽線圈結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上，利用極限學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建線圈結(jié)構(gòu)參數(shù)和優(yōu)化目標之間的代理模型，而后嵌合多目標NSG...
  • 本申請?zhí)峁┝艘环N基于數(shù)字孿生的智能建筑模擬方法及系統(tǒng)，首先采集建筑內(nèi)的建筑結(jié)構(gòu)信息，進而構(gòu)建建筑內(nèi)的孿生映射模型；根據(jù)各個傳感節(jié)點之間的拓撲結(jié)構(gòu)特征和每個傳感節(jié)點的關(guān)聯(lián)要素確定每個傳感節(jié)點在建筑模擬過程中的關(guān)聯(lián)約束，進一步確定每個傳感節(jié)點的...
  • 本申請屬于裝備架構(gòu)模型設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種裝備架構(gòu)模型化正向設(shè)計方法。該方法包括：步驟S1、根據(jù)裝備的頂層設(shè)計需求確定裝備的系統(tǒng)用例；步驟S2、根據(jù)系統(tǒng)用例確定裝備的功能組件及各功能組件之間的接口關(guān)系，建立功能架構(gòu)模型；步驟S3、根據(jù)...
  • 本發(fā)明涉及自動駕駛仿真設(shè)計領(lǐng)域，尤其涉及一種云端協(xié)作的設(shè)計方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)。該方法包括以下步驟：獲取駕駛視頻樣本集及車輛多模態(tài)駕駛參數(shù)；對駕駛視頻樣本集進行車輛行為細節(jié)提取，并進行隱式行為特征概率學習，生成駕駛行為概率轉(zhuǎn)移規(guī)律；獲...
  • 本發(fā)明涉及鋼結(jié)構(gòu)損傷檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及鋼結(jié)構(gòu)安全損傷預測方法及系統(tǒng)，所述方法包括：獲取鋼結(jié)構(gòu)歷史數(shù)據(jù)集并對歷史數(shù)據(jù)集進行預處理，歷史數(shù)據(jù)集包括歷史環(huán)境數(shù)據(jù)、歷史荷載數(shù)據(jù)、歷史損傷數(shù)據(jù)以及歷史維護數(shù)據(jù)；構(gòu)建傾向性得分匹配模型，提取相同環(huán)境...
  • 本發(fā)明公開了一種整體式破片戰(zhàn)斗部的威力參數(shù)計算方法，所述方法包括：對破片戰(zhàn)斗部結(jié)構(gòu)進行分析，以此來建立標準模型；基于標準模型，通過在直角坐標系中建立分段函數(shù)，來描述破片戰(zhàn)斗部的內(nèi)外輪廓線；測量戰(zhàn)斗部結(jié)構(gòu)參數(shù)，并將戰(zhàn)斗部結(jié)構(gòu)參數(shù)輸入分段函數(shù)，...
  • 本發(fā)明公開了一種多功能自適應方向回溯多普勒隱身斗篷的構(gòu)建方法及系統(tǒng)，具體為：構(gòu)建基于可重構(gòu)微帶傳輸線的2比特移相器，調(diào)控微帶傳輸線線長使得移相器實現(xiàn)四種離散相位狀態(tài)；分析天線陣列中陣元的接收相位與輻射相位的廣義共軛關(guān)系，構(gòu)建基于2比特移相器...
  • 本發(fā)明公開了一種裝備部件剩余壽命預測方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，具體涉及部件壽命預測領(lǐng)域，其技術(shù)要點為：對歷史退化指標以及歷史失效數(shù)據(jù)進行兩階段極大似然估計，并融合兩階段極大似然估計得到全對數(shù)似然函數(shù)，再對全對數(shù)似然函數(shù)進行極大似然估計得到模型...
  • 本發(fā)明涉及深海耐壓艙技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種復合材料深海耐壓艙及殼體厚度設(shè)計方法，設(shè)計方法包括如下步驟：1）調(diào)整殼體蒙皮軸向、環(huán)向等效模量的比例為1:2，計算殼體的軸向等效彈性模量與環(huán)向等效彈性模量；2）制備平板試樣，進行軸向、環(huán)向方向的單...
  • 本發(fā)明提出一種單層對撐拉森鋼板樁支護關(guān)鍵參數(shù)確定方法，涉及水利工程中的基坑支護技術(shù)領(lǐng)域。通過明確支護工程特性、確定基坑安全等級、計算土壓力及作用點位置、確定鋼板樁樁長、確定鋼管對撐外徑及壁厚等步驟實現(xiàn)對鋼板樁支護關(guān)鍵參數(shù)的確定，步驟明確，不...
  • 本發(fā)明公開了一種基于Bootstrap抽樣的隔熱結(jié)構(gòu)可靠性優(yōu)化方法，涉及高速飛行器的隔熱領(lǐng)域，包括：S1、基于實際需求設(shè)置隔熱結(jié)構(gòu)設(shè)計的模型參數(shù)和不確定分布參數(shù)；S2、在粒子群優(yōu)化PSO方法中，針對種群中的每個粒子，產(chǎn)生K
  • 本申請涉及推薦系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。本申請公開了一種通用無損的隱私保護推薦方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其能在推薦系統(tǒng)中保護用戶隱私的同時，提高預測結(jié)果的準確性，提高隱私保護推薦方法的通用性。所述方法包括接收服務器發(fā)送的第一分組信息；采用基于隨機響應的物...
  • 本發(fā)明提供一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的容器鏡像依賴漏洞傳播分析方法及裝置，通過利用目標神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基于容器鏡像中的軟件包以及軟件包之間的依賴關(guān)系構(gòu)建依賴關(guān)系圖，并基于目標學習參數(shù)、依賴關(guān)系圖中各節(jié)點的節(jié)點特征以及邊特征動態(tài)地更新各節(jié)點的節(jié)點特征，使得節(jié)...
  • 本發(fā)明涉及遙感衛(wèi)星技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種考慮對地觀測載荷成像模式差異性的目標聚合方法，包括以下步驟：S1：判斷多個點目標觀測是否具備聚合觀測條件；S2：在具備聚合觀測條件的情況下，向資源調(diào)度系統(tǒng)提供初始化的任務輸入，通過事前聚合算法生成聚合方...
  • 本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于深度學習的多源目標軌跡融合方法及系統(tǒng)。包括構(gòu)建包含雷達回波數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)及真值軌跡數(shù)據(jù)的時空對齊訓練集；設(shè)計多通道深度學習網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括雷達回波數(shù)據(jù)特征提取通道、衛(wèi)星遙測數(shù)據(jù)特征提取通道，通...
  • 本發(fā)明涉及異常檢測技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于規(guī)則引擎的量測異常數(shù)據(jù)檢測方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于量測數(shù)據(jù)包的來源點位編號、傳輸鏈路編號和實時狀態(tài)碼，提取傳輸路徑和時間戳序列，比對數(shù)據(jù)流向路徑和預設(shè)異常流向，識別風險路徑擬合度超過預設(shè)閾值的...
  • 本發(fā)明屬于路面狀況數(shù)據(jù)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的路面養(yǎng)護與狀況數(shù)據(jù)異常值綜合識別方法。該方法使用正常數(shù)據(jù)集分別訓練基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的養(yǎng)護措施概率預測模型和基于貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面狀況預測模型；先利用訓練好的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的養(yǎng)...
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