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  • 本發(fā)明公開(kāi)了一種可控制變形的3D打印空腔結(jié)構(gòu)、空腔設(shè)計(jì)方法及系統(tǒng)，包括定位塊，用戶輸入單層空腔結(jié)構(gòu)對(duì)應(yīng)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(duì)結(jié)構(gòu)進(jìn)行位置標(biāo)定，確定單層負(fù)荷能力；對(duì)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(guò)...
  • 本申請(qǐng)涉及一種充電樁抗IK沖擊性能優(yōu)化方法、裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)，其中，該充電樁抗IK沖擊性能優(yōu)化方法包括：計(jì)算充電樁的彎扭剛度；基于充電樁的彎扭剛度，根據(jù)預(yù)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(diǎn)；基于各IK沖擊中心點(diǎn)確定各IK沖擊...
  • 本發(fā)明適用于無(wú)線電能傳輸技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種電動(dòng)汽車(chē)無(wú)線充電裝置環(huán)繞屏蔽線圈的優(yōu)化設(shè)計(jì)方法，包括：設(shè)計(jì)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(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)搭建線圈結(jié)構(gòu)參數(shù)和優(yōu)化目標(biāo)之間的代理模型，而后嵌合多目標(biāo)NSG...
  • 本申請(qǐng)?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(jìn)而構(gòu)建建筑內(nèi)的孿生映射模型；根據(jù)各個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)之間的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)特征和每個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)的關(guān)聯(lián)要素確定每個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)在建筑模擬過(guò)程中的關(guān)聯(lián)約束，進(jìn)一步確定每個(gè)傳感節(jié)點(diǎn)的...
  • 本申請(qǐng)屬于裝備架構(gòu)模型設(shè)計(jì)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(jì)方法。該方法包括：步驟S1、根據(jù)裝備的頂層設(shè)計(jì)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(dòng)駕駛仿真設(shè)計(jì)領(lǐng)域，尤其涉及一種云端協(xié)作的設(shè)計(jì)方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括以下步驟：獲取駕駛視頻樣本集及車(chē)輛多模態(tài)駕駛參數(shù)；對(duì)駕駛視頻樣本集進(jìn)行車(chē)輛行為細(xì)節(jié)提取，并進(jìn)行隱式行為特征概率學(xué)習(xí)，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(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及鋼結(jié)構(gòu)安全損傷預(yù)測(cè)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(duì)歷史數(shù)據(jù)集進(jìn)行預(yù)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(hù)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(kāi)了一種整體式破片戰(zhàn)斗部的威力參數(shù)計(jì)算方法，所述方法包括：對(duì)破片戰(zhàn)斗部結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，以此來(lái)建立標(biāo)準(zhǔn)模型；基于標(biāo)準(zhǔn)模型，通過(guò)在直角坐標(biāo)系中建立分段函數(shù)，來(lái)描述破片戰(zhàn)斗部的內(nèi)外輪廓線；測(cè)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(kāi)了一種多功能自適應(yīng)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(zhǎng)使得移相器實(shí)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(kāi)了一種裝備部件剩余壽命預(yù)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，具體涉及部件壽命預(yù)測(cè)領(lǐng)域，其技術(shù)要點(diǎn)為：對(duì)歷史退化指標(biāo)以及歷史失效數(shù)據(jù)進(jìn)行兩階段極大似然估計(jì)，并融合兩階段極大似然估計(jì)得到全對(duì)數(shù)似然函數(shù)，再對(duì)全對(duì)數(shù)似然函數(shù)進(jìn)行極大似然估計(jì)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(fù)合材料深海耐壓艙及殼體厚度設(shè)計(jì)方法，設(shè)計(jì)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(jì)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(jìn)行軸向、環(huán)向方向的單...
  • 本發(fā)明提出一種單層對(duì)撐拉森鋼板樁支護(hù)關(guān)鍵參數(shù)確定方法，涉及水利工程中的基坑支護(hù)技術(shù)領(lǐng)域。通過(guò)明確支護(hù)工程特性、確定基坑安全等級(jí)、計(jì)算土壓力及作用點(diǎn)位置、確定鋼板樁樁長(zhǎng)、確定鋼管對(duì)撐外徑及壁厚等步驟實(shí)現(xiàn)對(duì)鋼板樁支護(hù)關(guān)鍵參數(shù)的確定，步驟明確，不...
  • 本發(fā)明公開(kāi)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(shí)際需求設(shè)置隔熱結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)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(duì)種群中的每個(gè)粒子，產(chǎn)生K
  • 本申請(qǐng)涉及推薦系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域。本申請(qǐng)公開(kāi)了一種通用無(wú)損的隱私保護(hù)推薦方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，其能在推薦系統(tǒng)中保護(hù)用戶隱私的同時(shí)，提高預(yù)測(cè)結(jié)果的準(zhǔn)確性，提高隱私保護(hù)推薦方法的通用性。所述方法包括接收服務(wù)器發(fā)送的第一分組信息；采用基于隨機(jī)響應(yīng)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(guò)利用目標(biāo)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(biāo)學(xué)習(xí)參數(shù)、依賴關(guān)系圖中各節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)特征以及邊特征動(dòng)態(tài)地更新各節(jié)點(diǎn)的節(jié)點(diǎn)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(duì)地觀測(cè)載荷成像模式差異性的目標(biāo)聚合方法，包括以下步驟：S1：判斷多個(gè)點(diǎn)目標(biāo)觀測(cè)是否具備聚合觀測(cè)條件；S2：在具備聚合觀測(cè)條件的情況下，向資源調(diào)度系統(tǒng)提供初始化的任務(wù)輸入，通過(guò)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(xué)習(xí)的多源目標(biāo)軌跡融合方法及系統(tǒng)。包括構(gòu)建包含雷達(dá)回波數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙測(cè)數(shù)據(jù)及真值軌跡數(shù)據(jù)的時(shí)空對(duì)齊訓(xùn)練集；設(shè)計(jì)多通道深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，包括雷達(dá)回波數(shù)據(jù)特征提取通道、衛(wèi)星遙測(cè)數(shù)據(jù)特征提取通道，通...
  • 本發(fā)明涉及異常檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于規(guī)則引擎的量測(cè)異常數(shù)據(jù)檢測(cè)方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：基于量測(cè)數(shù)據(jù)包的來(lái)源點(diǎn)位編號(hào)、傳輸鏈路編號(hào)和實(shí)時(shí)狀態(tài)碼，提取傳輸路徑和時(shí)間戳序列，比對(duì)數(shù)據(jù)流向路徑和預(yù)設(shè)異常流向，識(shí)別風(fēng)險(xiǎn)路徑擬合度超過(guò)預(yù)設(shè)閾值的...
  • 本發(fā)明屬于路面狀況數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的路面養(yǎng)護(hù)與狀況數(shù)據(jù)異常值綜合識(shí)別方法。該方法使用正常數(shù)據(jù)集分別訓(xùn)練基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的養(yǎng)護(hù)措施概率預(yù)測(cè)模型和基于貝葉斯神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的路面狀況預(yù)測(cè)模型；先利用訓(xùn)練好的基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的養(yǎng)...
  • 本發(fā)明公開(kāi)了基于智能校驗(yàn)的電費(fèi)異常差錯(cuò)處理方法及系統(tǒng)，涉及電力計(jì)費(fèi)技術(shù)領(lǐng)域，包括：獲取電費(fèi)異常第一數(shù)據(jù)，基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對(duì)電費(fèi)計(jì)算進(jìn)行異常檢測(cè)，所述電費(fèi)異常第一數(shù)據(jù)包括電價(jià)特征、力調(diào)標(biāo)準(zhǔn)特征和定比特征；電費(fèi)計(jì)算異常時(shí)，基于潮流計(jì)算和能量平衡...
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