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]用于钻孔雷达探测的四方向单极子定向天线系统及方法-CN202011500904.2有效
  • 刘斌;姜雨辰;张凤凯;李文翰;范克睿;王佳兴 - 山东大学
  • 2020-12-17 - 2023-04-07 - H01Q1/50
  • 本发明提供了一种用于钻孔雷达探测的四方向单极子定向天线系统及方法,包括钻孔雷达定向天线系统、顺次馈电装置、钻孔内行走装置和线缆传送装置,其中:所述钻孔雷达定向天线系统包括四方向定向发射单极子天线组,全向接收天线及套管,四方向定向发射单极子天线组用于依次向每个方向定向辐射电磁波,所述全向接收天线用于接收所述反射波,四方向定向发射单极子天线组和全向接收天线都设置于套管内;顺次馈电装置用于顺序控制所述钻孔雷达定向天线系统,以依次向同一深度不同方向定向辐射电磁波,实现无需旋转的探测;孔内行走装置设置于套管外侧,带动整个所述钻孔雷达定向天线系统在钻孔内移动;线缆传送装置用于将所述钻孔雷达定向天线系统的探测结果传输至地面上设置的处理器以及顺次馈电装置。本发明无需旋转即可向多方向定向,直径尺寸小于工程钻孔尺寸,且定向性能稳定、不产生互耦。
  • 用于钻孔雷达探测方向单极定向天线系统方法
  • [发明专利]一种适用于TBM施工的隧洞反坡排水系统-CN202211602917.X在审
  • 司富安;刘征宇;蔡玉梅;王成坤;张凤凯;高超;张永恒 - 山东大学
  • 2022-12-13 - 2023-03-14 - E21F16/02
  • 本发明公开了一种适用于TBM施工的隧洞反坡排水系统,包括:泵站包括若干排污泵、潜水泵,用于在正常排水阶段连接小功率水泵进行抽排,在应急排水阶段连接大功率水泵进行抽排;污水箱,用于存储TBM施工产生的设备废水;TBM物料转换洞集水仓,用于在正常排水阶段收集并配合所述若干排污泵排出设备废水,在应急排水阶段用作不良地层少量涌水的临时集水仓;集水坑,用于排出已完成隧洞后方的渗水涌水;三级沉淀池,用于对TBM施工产生的废水进行沉淀处理;本发明还包括若干条排水管路。本发明配置的应用于应急排水阶段的管路,适用于隧道施工过程中的的临灾状态,用于排出TBM施工掌子面附近渗涌水及突涌水。
  • 一种适用于tbm施工隧洞排水系统
  • [发明专利]一种混凝土介电常数反演与病害识别方法及系统-CN202110706142.X有效
  • 王正方;刘涵池;王静;蒋鹏;雷鸣;隋青美;张凤凯 - 山东大学
  • 2021-06-24 - 2022-09-30 - G01N27/22
  • 本发明提供了一种混凝土介电常数反演与病害识别方法及系统,对不同应用场景的地质雷达设备提取实际发射子波信号,将其作为仿真建模源子波信号进行正演,生成相应的地质雷达剖面图,其同建立的介电常数分布图和目标类别标签形成数据对,构成仿真训练数据集;构建地质雷达智能反演与识别模型,基于仿真训练数据集,训练所述地质雷达智能反演与识别模型;建立真实训练数据集,基于真实训练数据集和迁移学习方法微调所述地质雷达智能反演与识别模型;利用微调后的地质雷达智能反演与识别模型对真实雷达检测数据进行介电常数反演和病害识别。本发明解决了拼接位置病害形态与介电常数数值的不连续问题,适用于任意长度连续测线地质雷达数据处理。
  • 一种混凝土介电常数反演病害识别方法系统
  • [发明专利]隧道结构病害多尺度检测与智能诊断系统及方法-CN202080010321.3有效
  • 李术才;刘斌;王正方;蒋鹏;张凤凯;刘涵池 - 山东大学
  • 2020-09-30 - 2022-09-02 - G01N21/88
  • 本公开提供了一种隧道结构病害多尺度检测与智能诊断系统及方法。其中,隧道结构病害多尺度检测与智能诊断系统,包括行走部;支撑部,其设置在行走部上;所述支撑部包括可旋转伸缩台架,可旋转伸缩台架上设置有并行工作的双机械臂;检测部,其安装在支撑部上,用于对隧道结构同一位置不同深度范围的表观病害和内部病害进行多尺度检测,并将检测的病害信息传送至控制部;控制部,其被配置为构建基于深度神经网络的病害诊断模型;利用历史表观病害和内部病害信息构建数据集,训练基于深度神经网络的病害诊断模型;实时接收多尺度检测信息并自动识别出内部及表观病害的类型、位置、轮廓及介电属性。
  • 隧道结构病害尺度检测智能诊断系统方法

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