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[发明专利]工业软件框架中机理模型库及其调用方法-CN202011377452.3在审
发明人：牟全臣;姚立民;田大将;周连林;吴学志 -专利权人：上海数设科技有限公司
申请日： 2020-11-30 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明公开工业软件框架中机理模型库及其调用方法，机理模型库用于构建机理视图，机理模型库包括：至少一个机理模型，一个机理模型对应于工业软件的一个环节，每个机理模型均包括以下内容：单元数据、特性数据、载荷数据本发明公开了用于构建机理视图的机理模型库，使得机理视图的构建更便利，可以更直观查阅机理视图的内容以及机理视图在各个环节所表征的含义，本发明公开的机理模型库的调用借助模型库管理系统，调用方法简单快速。
工业软件框架机理模型库及其调用方法

[发明专利]工业机理模型测试方法、装置和存储介质-CN202110877983.7在审
发明人：王玉梅;鲁效平;高亚琼;景大智;江民圣;王超 -专利权人：青岛海尔工业智能研究院有限公司;海尔数字科技（青岛）有限公司;海尔卡奥斯物联生态科技有限公司
申请日： 2021-07-30 - 公布日： 2021-10-15 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种工业机理模型测试方法、装置和存储介质，获取用户输入测试数据以及待检测工业机理模型；对待检测工业机理模型进行训练，得到目标工业机理模型，并获取目标工业机理模型输出的目标数据；根据测试数据和目标数据，对目标工业机理模型进行测试，得到测试结果；输出测试结果。本发明提供的技术方案得到的目标工业机理模型的准确度更高，且通过测试数据和目标工业机理模型输出的数据对目标工业机理模型进行测试，进一步提高了目标工业机理模型的准确度。
工业机理模型测试方法装置存储介质

[发明专利]一种多语言程序执行方法、装置及存储介质-CN202011515868.7在审
发明人：于连宇 -专利权人：联想（北京）有限公司
申请日： 2020-12-21 - 公布日： 2021-04-20 - 主分类号： G06F9/48 文献下载
摘要：该方法具体包括：首先，获取涉及多个不同语言机理模型的计算任务和相应数据；然后，获取计算任务所涉及的机理模型；之后，根据计算任务和机理模型创建执行计划并根据执行计划执行相应的运算或操作，其中，当运算或操作需要执行机理模型中的任一机理模型时，获取与实现相应的机理模型的计算机编程语言所对应的机理模型执行器，向机理模型执行器发送相应的机理模型和待计算的数据，并接收机理模型执行器返回的计算结果。如此，不同计算机编程语言所实现的机理模型通过执行计划的编排和与不同计算机编程语言对应的机理模型执行器可共同协作完成一项计算任务。
一种语言程序执行方法装置存储介质

[发明专利]一种基于失效反应速率的多应力故障机理模型构建方法-CN202210798521.0在审
发明人：张永宽 -专利权人：北京华安中泰检测技术有限公司
申请日： 2022-07-08 - 公布日： 2022-11-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于失效反应速率的多应力故障机理模型构建方法，涉及产品可靠性评估技术领域。该方法包括：步骤1：确定产品应力类型。步骤2：建立基于失效反应速率的多应力故障机理模型。步骤3：基于产品应力对故障机理模型进行转换简化。步骤4：将产品应力代入模型，得到该产品的故障机理模型。本发明方法解决了考虑应力耦合关系的多应力故障机理模型建模难的问题，参照此模型构建方法可以用于构建两应力及以上应力类型的故障机理模型，弥补了现有多应力故障机理模型的空白。本发明用应力对失效反应速率影响的思路来构建故障机理模型，模型构建方法更具备通用性，可用于不同产品、不同应力组合的故障机理构建。
一种基于失效反应速率应力故障机理模型构建方法

[发明专利]一种基于机理-数据驱动的城市污水处理脱氮过程的混合建模方法-CN202210381970.5在审
发明人：杜胜利;赵明明;乔俊飞 -专利权人：北京工业大学
申请日： 2022-04-12 - 公布日： 2022-07-22 - 主分类号： G16C10/00 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于机理‑数据驱动的城市污水处理脱氮过程的混合建模方法，其特征在于，包括以下具体步骤：S1、首先基于活性污泥一号模型(ASM1)，主要考虑脱氮过程对ASM1模型进行合理简化，建立简化机理模型；S2、基于matlab平台上，采用T-S模糊神经网络对简化机理模型与原模型的出水指标误差建立数据模型，补偿简化机理模型的建模误差；S3、基于已建立的简化机理模型和数据模型，采用并联结构进行融合，建立城市污水处理脱氮过程机理-数据混合模型，最后对该混合模型的出水指标进行了验证，同时与简化机理模型进行建模评价指标对比，验证了混合模型的有效性。本发明提供了一种机理与数据相融合的混合建模方法，建立了城市污水处理脱氮过程机理-数据混合模型，通过机理模型来计算污水处理脱氮过程的生化反应，采用数据模型对机理模型的建模误差进行补偿；结果表明：与单一的简化机理模型相比，混合模型的精度得到了极大的提升，混合模型不仅物理可解释性强，而且更好地利用了数据的因果关系。
一种基于机理数据驱动城市污水处理过程混合建模方法

[发明专利]一种正壬烷低温燃烧机理模型构建方法及其用途-CN201910873573.8在审
发明人：郭俊江;彭卫军;张世杰;雷家志;敬建通;刘明夏 -专利权人：贵州理工学院
申请日： 2019-09-11 - 公布日： 2020-01-17 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明公开了一种正壬烷低温燃烧机理模型构建方法，包括以下步骤：S1低温燃烧机理Ⅰ级模型构建；S2激波管点火延迟模拟预测实验构建正壬烷低温燃烧机理Ⅱ级模型；S3射流搅拌反应器物种浓度曲线模拟预测实验构建正壬烷低温燃烧机理Ⅲ级模型；S4反应路径流分析方法构建正壬烷低温燃烧Ⅲ级模型；S5敏感度分析构建正壬烷低温燃烧模型；本发明提供一种正壬烷低温燃烧机理模型用途，用于预测正壬烷在航空发动机中燃烧特性数值；本发明的有益效果是：通过碳氢燃料机理自动生成程序ReaxGen产生的大分子碳氢燃料燃烧机理模型耦合燃烧核心机理AramcoMech1.3作为高碳烃机理模型，构建出正壬烷低温燃烧机理模型；通过优化分析，进而充分细化构建的正壬烷低温燃烧机理模型
低温燃烧正壬烷机理模型构建实验构建预测航空发动机碳氢燃料燃烧敏感度分析点火延迟模型构建浓度曲线燃烧特性射流搅拌碳氢燃料自动生成耦合燃烧反应器高碳烃激波管路径流细化分析物种优化

[发明专利]电能质量问题成因识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210096133.8在审
发明人：张璐;张起铭;赵春雪;唐巍;张博;苏国强 -专利权人：中国农业大学;国网山东省电力公司电力科学研究院
申请日： 2022-01-26 - 公布日： 2023-08-08 - 主分类号： G06Q10/0639 文献下载
摘要：本发明提供一种电能质量问题成因识别方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：确定待检测低压配电台区对应的待识别电能质量数据；将所述待识别电能质量数据输入至机理数据模型中，得到所述机理数据模型输出的第一识别结果；其中，所述机理数据模型是根据神经网络模型对机理模型进行优化得到的，所述机理模型是根据所述待检测低压配电台区的特性确定的。本发明通过待检测低压配电台区的特性确定机理模型，再通过神经网络模型对机理模型进行优化得到机理数据模型，得到的机理数据模型能够通过输入待识别电能质量数据，识别出电能质量问题成因，可高效准确地对电能质量问题成因进行识别
电能质量问题成因识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种图形化机理模型的解析方法-CN202111655656.3在审
发明人：宋晓;谢永炫;崔勇;周军华 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-12-31 - 公布日： 2022-04-26 - 主分类号： G06F9/38 文献下载
摘要：本发明涉及系统建模与仿真领域，提出一种图形化机理模型的解析方法，对有向无环的机理模型、有向有环的机理模型以及具有外部控制的有向有环的机理模型以统一的方法进行解析计算。根据本发明提供的图形化机理模型解析方法，可以将图形化机理模型的解析与计算进行统一，从而提高模型运行的可靠性与稳定性。
一种图形机理模型解析方法

[发明专利]水华机理时变模型的禁忌搜索及遗传算法优化预测方法-CN201410225546.7有效
发明人：王小艺;施彦;王立;许继平;于家斌;姚俊杨 -专利权人：北京工商大学
申请日： 2014-05-26 - 公布日： 2017-02-15 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种本发明提供的基于禁忌搜索和遗传算法的湖库藻类水华生成机理时变模型优化及预测方法，包括步骤一、构建水华生成机理时变模型；步骤二、建立影响因素函数模型库；步骤三、基于遗传算法优化水华生成机理时变模型参数；步骤四、基于禁忌搜索算法优化水华生成机理时变模型结构及影响因素分析；步骤五、最优水华生成机理时变模型预测；本发明对水华生成机理模型引入时间变量，建立水华生成机理时变模型，使其不仅适用于模拟水华生成过程，且可用于水华预测，解决基于数据驱动模型的水华预测不够准确而机理驱动模型无法进行水华预测的问题。
机理模型禁忌搜索遗传算法优化预测方法

[发明专利]超临界机组在机理诊断分析下的预警模型测试方法及装置-CN202310075017.2在审
发明人：吴青云;高景辉;李昭;姚智;赵威;蔺奕存;刘世雄;赵如宇;王涛;王林;郭云飞;谭祥帅 -专利权人：西安热工研究院有限公司
申请日： 2023-01-18 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06F11/36 文献下载
摘要：本申请关于一种超临界机组在机理诊断分析下的预警模型测试方法及装置。具体方案为：获取多个机理模型各自的测点数据；基于机理模型的多个测点各自的测点名称、测点标识和监测值对多个测点进行验证处理；响应于多个测点均通过验证，确定机理模型中多个算子块各自的定值；将多个测点各自的检测值输入至机理模型中，得到机理模型基于多个算子块各自的定值和多个测点各自的检测值输出的预警结果；将预警结果与真实结果进行比对得到第一比对结果；响应于每个第一比对结果均满足预设要求，基于预设总模型模型和多个机理模型各自的多个测点数据对多个机理模型进行联合测试得到测试结果本申请验证了机理模型和测点数据的准确定、及时性和真实性。
临界机组机理诊断分析预警模型测试方法装置

[发明专利]一种燃气轮机机理仿真模型的动态演化方法和系统-CN202310104425.6在审
发明人：郝建刚;陈友良;黄小光;谢大幸;赵玉柱;李炜;自平洋;樊蓉 -专利权人：华电电力科学研究院有限公司
申请日： 2023-01-31 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本申请涉及一种燃气轮机机理仿真模型的动态演化方法和系统，其中，该方法包括：对燃气轮机中的机组模块进行质能关系分析，进而构建燃气轮机的机理仿真模型；从燃气轮机的机理仿真模型中，获取关键特征参数；根据关键特征参数，构建对应的数据驱动演化模型；将数据驱动演化模型的输出结果叠加到机理仿真模型中，对机理仿真模型进行动态演化。通过本申请，解决了初始燃气轮机仿真模型对机组在动态工作过程中的热力性能监测精度低的问题，避免了燃气轮机运行过程中部件衰退所导致的机理仿真模型失真，实现了以数据驱动的方式，动态修正机理仿真模型的关键特征参数的误差，提高了机理仿真模型的热力性能预测精准度。
一种燃气轮机机理仿真模型动态演化方法系统

[发明专利]一种基于Petri网的电路模块故障机理相关关系的可靠性建模方法-CN201510784349.3在审
发明人：陈颖;李颖异;汤宁 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2015-11-16 - 公布日： 2016-01-13 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明提供一种基于Petri网的电路模块故障机理相关关系的建模方法，根据电路模块划分各个子模块，确定每个子模块的故障机理和故障机理相关关系；根据故障机理和故障机理相关关系建立各个子模块对应的故障机理相关关系的局部模型；根据子模块之间的电路逻辑关系，将前述获得的多个故障机理相关关系的局部模型整合成故障机理相关关系的整体模型；对故障机理相关关系的局部模型和故障机理相关关系的整体模型进行可靠性模拟分析。本发明的建模方法提高了建模后对电路模块可靠性分析效率，同时通过利用Petri网的动态特性，使电路模块故障信息及其流动得到全面描述，为电路模块的可靠性分析提供了更加准确的故障机理相关关系模型。
一种基于 petri 电路模块故障机理相关关系可靠性建模方法

[发明专利]一种工业元宇宙的构建方法及设备-CN202211252129.2在审
发明人：张宏伟;李加华;石莹;梁晶;张博春 -专利权人：浙江中控技术股份有限公司;中控智网(北京)能源技术有限公司
申请日： 2022-10-13 - 公布日： 2023-01-20 - 主分类号： G06F16/26 文献下载
摘要：该方法根据工业过程中的多个工业系统，分别构建多层工业机理模型；根据多个工业系统之间工业数据流的流向，建立多层工业机理模型之间的数据通道；根据多个工业系统的数据接口，分别为多层工业机理模型设置边际数据接口；采用多层工业机理模型对应的边际数据接口，将多个工业系统中的工业过程数据传输至多层工业机理模型；设置多层工业机理模型的边际启动条件，并建立由多层工业机理模型构成的工业元宇宙，以实现工业过程的模拟运行。从而，提高了机理模型的数据准确率，减小了数据延迟，使得工业元宇宙精准地展示了现实工业过程。
一种工业宇宙构建方法设备

[发明专利]基于混合模型的变压器热点温度在线监测方法-CN201110193196.7无效
发明人：叶小松;刘国海;吴振飞;廖志凌;邢鸣;梅从立 -专利权人：江苏镇安电力设备有限公司
申请日： 2011-07-12 - 公布日： 2012-04-11 - 主分类号： G06N3/02 文献下载
摘要：本发明采用机理模型和神经网络模型混合建模的软测量方法，用RBF神经网络作机理建模误差的估计器，反映机理模型没能描述的动态信息，估计出机理建模误差，并将其加到机理模型上，补偿机理模型，使模型的精度大为提高
基于混合模型变压器热点温度在线监测方法

[发明专利]基于数据与机理相混合的催化重整过程建模方法-CN202110599815.6在审
发明人：张涵羽;江爱朋;王浩坤;黄秋云;林雅媚 -专利权人：杭州电子科技大学
申请日： 2021-05-31 - 公布日： 2021-11-09 - 主分类号： G16C20/10 文献下载
摘要：本发明公开基于数据与机理相混合的催化重整过程建模方法。建立机理模型；将机理模型进行离散，得到离散模型；采用能够求解大规模NLP问题的求解器对离散模型进行动态模拟，得到实测无法获取的反应器内部参数；构建数据模型，训练时采用神经网络学习方式；最后，训练好的数据模型以催化重整过程中反应器的输入实测值和动态模拟后的机理模型输出为输入，根据其输出与催化重整过程中反应器的输出实测值相比较，若差值大于阈值，则重新优化机理模型，反之则结束，得到所需的机理模型和数据模型相结合的催化重整过程模型。该方法弥补了机理建模与数据建模各自的不足之处，提高了催化重整过程模型的通用性与适应性。
基于数据机理混合催化重整过程建模方法

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