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]工程结构可靠优化建模求解方法-CN202110672514.1在审
  • 翟浩 - 北京化工大学
  • 2021-06-17 - 2021-09-07 - G06F30/13
  • 本申请涉及一种工程结构可靠优化建模求解方法包括通过从设计变量约束集合中随机获取一个设计变量,根据设计变量选取对应的不确定中间结构参数,根据设计变量和不确定中间结构参数构建工程结构功能函数,根据工程结构功能函数建立基于可信安全度的结构可靠优化设计模型,在可信安全度约束下,求解可信安全度的结构可靠优化设计模型在最小化结构体积和最大化结构可靠水平条件下的最优解,根据最优解获取最优设计参数。本申请在设计输入数据不确定情况下,为工程设计者计算出符合可靠要求的最优设计方案,提高设计参数可信安全度,提升工程结构产品性能。
  • 工程结构可靠性优化建模求解方法
  • [实用新型]优化结构的高可靠插座-CN200520099226.8无效
  • 黄天;黄运;姚舜禹 - 黄勤
  • 2005-12-05 - 2007-06-06 - H01R13/35
  • 一种优化结构的高可靠插座,解决了现有兼容多种插头的插座兼容两种国标插头的不可靠问题。导电片平面,与国标两极带接地插头插合部位均另有1个对应的第2导电片平面,第1导电片平面在宽度方向的一端紧贴第2导电片平面但不穿过,或缩短导电片宽度且第1导电片平面和第2导电片平面呈交叉但彼此互不穿过,因此能可靠兼容两种国标插头与相极零极插套同国标两极双用插座的插套和/或相极零极插套均有2个平行的导电片平面和与之垂直的1个导电片平面的带接地的插座组件组合能实现对更多类型插头的可靠兼容,为插头提供可靠电源。
  • 优化结构可靠性插座
  • [发明专利]基于BIT的装备可靠与测试协同优化方法-CN202111619407.9在审
  • 黄大荣;高铭;赵宁;张宇;张振源;许子仪;李芸倩 - 重庆交通大学
  • 2021-12-27 - 2022-03-25 - G06F30/20
  • 本发明涉及可靠与测试协同优化技术领域,具体涉及基于BIT的装备可靠与测试协同优化方法,包括:构建用于反映BIT特性的BIT特性模型;基于BIT特性模型和BIT设计,构建对应的可靠模型;基于BIT特性模型和BIT设计,构建对应的测试模型;将装备的可靠约束条件以及可靠参数代入可靠模型,计算BIT数量;将BIT数量以及测试参数代入测试模型,计算装备测试指标优化值,并基于装备测试指标优化值实现装备可靠与测试的协同优化本发明的装备可靠与测试协同优化方法,能够充分考虑BIT设计对装备可靠与测试的利弊影响,从而能够提升装备可靠与测试协同优化的效果。
  • 基于bit装备可靠性测试协同优化方法
  • [发明专利]基于混合可靠模型与神经网络响应面的PMA可靠优化方法-CN202011078193.4有效
  • 周凌;贺晓书 - 南昌航空大学
  • 2020-10-10 - 2022-05-10 - G06F30/23
  • 本发明公开了一种基于混合可靠模型与神经网络响应面的PMA可靠优化方法,属于可靠优化设计技术领域。首先,建立产品可靠优化设计的数学模型;其次,确定数学模型中的截尾概率变量与超椭球凸集合非概率变量;然后,采用神经网络响应面法拟合目标函数与功能函数;接着,基于PMA的序列优化算法框架,将可靠优化数学模型分成确定性优化可靠逆分析两部分;最后,采用混沌‑Powell算法对确定性优化可靠逆分析先后进行优化搜索得到最优值。数值算例表明,本发明极大的减少了可靠优化搜索的计算量,为部分不确定参数数据样本缺乏、目标函数与功能函数是复杂非线性隐函数条件下的产品可靠优化设计提供了一种新思路。
  • 基于混合可靠性模型神经网络响应pma优化方法
  • [发明专利]可靠评价装置及可靠评价方法-CN201980094303.5在审
  • 藤野友也 - 三菱电机株式会社
  • 2019-03-26 - 2021-11-02 - G06N3/08
  • 具备:示教数据存储部(102),其存储示教数据,该示教数据由数据和标签的组构成,该标签是与该数据关联且为了识别识别对象而赋予的信息;学习部(103),其在对学习对象的神经网络模型应用预先设定的丢弃参数而进行了丢弃处理之后,使用示教数据,反复进行用于对标签进行分类的学习,将反复学习进行至学习收敛为止;模型重构部(105),其按照丢弃参数,对反复学习收敛后的神经网络模型即学习完毕模型进行重构,制作多个不同的重构模型;识别部(107),其使用制作出的重构模型来识别示教数据,估计每个重构模型的标签;以及分类判定部(109),其基于估计出的估计标签来评价示教数据的标签,对示教数据的标签进行分类。
  • 可靠性评价装置方法

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