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最新專利技術(shù)
  • 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)明公開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(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)明提供一種基于深度強化學習的智能行為建模系統(tǒng)，涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，所述方法包括：從智能體的監(jiān)測設(shè)備中獲取智能體的歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)，并將其按照監(jiān)測時間進行匹配，得到交互數(shù)據(jù)集，根據(jù)交互數(shù)據(jù)集，得到多維狀態(tài)向量數(shù)據(jù)集和標準動作指令數(shù)據(jù)集，構(gòu)建...
  • 本發(fā)明屬于光伏發(fā)電和機器學習技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種光伏組件局部遮擋識別方法及裝置；獲取光伏組件內(nèi)每個電池片的IV曲線方程，基于所有電池片的IV曲線方程和連接關(guān)系，得到光伏組件的電路特性方程；改變光伏組件內(nèi)不同電池片的輻照度比例以模擬不同遮擋狀態(tài)...
  • 本發(fā)明公開一種磁浮列車懸浮系統(tǒng)概率密度演化分析方法、介質(zhì)和設(shè)備，屬于懸浮控制技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：獲取懸浮系統(tǒng)目標量的概率密度真值；基于所述概率密度真值對物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的目標量概率密度輸出值進行有監(jiān)督訓練，獲得經(jīng)訓練的基礎(chǔ)物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
  • 本發(fā)明公開了一種面向巨型星座的大規(guī)模衛(wèi)星軌道智能計算方法，設(shè)計含節(jié)點星的多組衛(wèi)星群構(gòu)型，節(jié)點星通過地面站精確初始定軌；以節(jié)點星為基準，利用包含移民策略、適應(yīng)度函數(shù)優(yōu)化的多種群遺傳算法解算目標衛(wèi)星初始軌道；基于鏈式遞推策略將已定軌衛(wèi)星作為新基...
  • 本發(fā)明公開一種針對閉式軸向柱塞泵卸荷槽流動誘導噪聲的降低及仿真驗證方法，包括針對三角卸荷槽降低流動誘導噪聲的結(jié)構(gòu)改進方法，以及通過仿真軟件對改進結(jié)構(gòu)進行驗證的方法。本發(fā)明與搭建數(shù)學模型，通過算法找到最優(yōu)結(jié)構(gòu)參數(shù)的優(yōu)化方法不同。包括以下步驟：...
  • 本發(fā)明涉及電數(shù)字數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，揭露了一種基于CAD的環(huán)保裝備數(shù)字孿生系統(tǒng)及其構(gòu)建方法，所述系統(tǒng)包括：模型構(gòu)建模塊、模型映射模塊、熱分析模塊、結(jié)構(gòu)力學分析模塊、流體力學分析模塊及數(shù)據(jù)分析顯示模塊，通過獲取環(huán)保裝備的cad模型構(gòu)建環(huán)保裝備的...
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