专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于模态位移的深海金属耐压壳内爆失效机制判断方法及系统-CN202310334495.0在审
  • 赵敏;郑建才;贺宇培;孙盛夏 - 上海交通大学
  • 2023-03-30 - 2023-07-14 - G06F30/23
  • 本发明提供了一种基于模态位移的深海金属耐压壳内爆失效机制判断方法及系统,包括:对深海金属耐压壳进行有限元模型建模,对有限元模型的节点进行编号;对有限元模型进行特征值屈曲分析得到前N阶模态位移结果;基于各阶模态位移结果得到局部单一模态缺陷法或组合模态缺陷法的初始几何缺陷;根据耐压壳的几何不圆度要求进行初始几何缺陷的缩放获得深海耐压结构的最终几何缺陷位移;对不同最终几何缺陷位移的结果进行有限元模型的建模得到最终的结构有限元模型,利用得到的最终结构有限元模型判断深海金属耐压壳内爆失效形式;对深海环境中的金属耐压壳进行内爆流固耦合计算验证利用最终结构有限元模型判断深海金属耐压壳内爆失效形式。
  • 基于位移深海金属耐压壳内爆失效机制判断方法系统
  • [发明专利]基于减法聚类和模糊神经网络的涡轮机组控制方法-CN202310306020.0在审
  • 赵敏;黄欣;覃文智;万瑾 - 南通大学
  • 2023-03-27 - 2023-07-14 - G05B13/04
  • 本发明提供了一种基于减法聚类和模糊神经网络的涡轮机组控制方法,属于工业自动化控制技术领域。解决了广义预测控制方法中未考虑到使用带有轮廓指数的减法聚类算法和模糊神经网络导致非线性系统控制性能下降的问题。其技术方案为:包括以下步骤:S1:数学建模超临界锅炉涡轮机组非线性系统;S2:利用减法聚类算法、轮廓指数和平均轮廓系数确定最优聚类数和模糊规则数;S3:构建基于柯西型隶属度函数的模糊神经网络;S4:构建局部广义预测控制器。本发明的有益效果为:本发明利用带有轮廓指数的减法聚类算法自动确定最优聚类数及模糊神经网络中最优模糊规则数和模糊集数,在提升涡轮机组非线性系统的控制精度的同时降低控制成本。
  • 基于减法模糊神经网络涡轮机组控制方法
  • [发明专利]一种安装方便的法兰式双偏心蝶阀-CN202111179510.6有效
  • 赵敏;王从伟;查金平;赵光胜;钟承卫 - 铜陵天海流体控制股份有限公司
  • 2021-10-11 - 2023-07-14 - F16K1/22
  • 本发明提供一种安装方便的法兰式双偏心蝶阀。所述安装方便的法兰式双偏心蝶阀包括:蝶阀阀体;两个第一环形滑槽,两个第一环形滑槽分别开设在蝶阀阀体的两端;两个延伸管,两个延伸管分别滑动安装在两个第一环形滑槽内,两个延伸管相互远离的一端分别延伸至两个第一环形滑槽外;两个连接法兰,两个连接法兰分别固定安装在两个延伸管相互远离的一端;两个腔体,两个腔体均开设在蝶阀阀体上;两个转动轴,两个转动轴分别转动安装在两个腔体内,两个转动轴相互远离的一端分别延伸至两个腔体外。本发明提供的安装方便的法兰式双偏心蝶阀具有使用方便,可以对连接法兰的长度进行一定程度的延伸的优点。
  • 一种安装方便法兰偏心
  • [实用新型]一种种子生长观察箱-CN202320483680.1有效
  • 赵敏 - 临朐县人民政府辛寨街道办事处
  • 2023-03-14 - 2023-07-14 - A01G31/02
  • 本实用新型提供一种种子生长观察箱,包括箱体,所述箱体前表面向后凹陷形成矩形槽,所述矩形槽内设置观察窗,所述箱体左右两端均设置电动推杆,所述电动推杆活动端上端设置横杆,所述横杆设置在箱体上方,所述横杆外端等距滑动设置多个第一圆环,多个所述第一圆环下端均设置圆杆,所述圆杆右端设置网兜,所述网兜设置在箱体内,所述圆杆右端设置呈横向布置的C形环,所述C形环右端设置绑带,所述C形环后侧与绑带的一端连接,所述C形环前侧与绑带的另一端可拆卸连接,该设计实现对种子的杆部进行固定,防止发生倾倒与腐烂现象便于观察。
  • 一种种子生长观察
  • [发明专利]一种基于稠密残差结构的点云特征提取方法-CN202211464457.9在审
  • 王博思;孙棣华;赵敏;陈新海;张迪思 - 重庆大学
  • 2022-11-22 - 2023-07-11 - G06V10/44
  • 本发明公开了一种基于稠密残差结构的点云特征提取方法,包括:获取待检测的点云;利用点云特征提取网络提取点云的特征,其中,点云特征提取网络包含两个或以上顺序连接的特征提取阶段,每个特征提取阶段为一个稠密残差结构,稠密残差结构包含两个或以上的稠密连接的残差结构,每个残差结构包括顺序连接的第一MLP层、第一BN层、第一激活层、第二MLP层和第二BN层,每个残差结构还包括第二激活层,其中,对于每个残差结构,第一MLP层的输入和第二BN层的输出相加之后输入第二激活层,第二激活层的输出即为残差结构的输出,通过点云特征提取网络实现点云的分阶段分区域的特征提取。该方法可以实现对目标更加精确的分类或分割。
  • 一种基于稠密结构特征提取方法

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