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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  • [实用新型]一种一体化泵闸进出水导流结构-CN202121916084.5有效
  • 沈鑫;李磊;张巍;乔凡恒;李明岭;陈景科 - 禹勤工程设计咨询有限公司
  • 2021-08-16 - 2022-03-22 - E02B3/02
  • 本实用新型公开了一种一体化泵闸进出水导流结构,本实用新型属于水利工程技术领域,普通一体化泵闸用于河道抽排水时,由于其闸门泵的安装位置的影响,限制了一体化泵闸的最低运行水位,无法满足极端工况下泵闸的正常运行为了解决一体化泵闸对极端工况下运行性能差、流态不良等问题,本实用新型提出了一种一体化泵闸进出水导流结构,包括进水流道导流槽、进水导流管、出水流道导流槽和出水导流管。本实用新型具有适应极端工况,优化泵闸进出水流道流态,能够提升一体化泵闸的运行效率,实现节能减排、降本增效。
  • 一种一体化进出导流结构
  • [发明专利]基于高斯过程回归的多工况电池剩余容量预测方法及系统-CN202010234074.7有效
  • 王子垚;陈俐 - 上海交通大学
  • 2020-03-30 - 2021-01-22 - G01R31/367
  • 本发明涉及一种基于高斯过程回归的多工况电池剩余容量预测方法及系统,该方法包括以下步骤:1)采集常规工况数据进行预处理得到训练数据集,并选取高斯过程回归核函数,所述的常规工况数据包括电动汽车电池的输入和输出数据;2)训练高斯过程回归模型,即确定高斯过程回归模型的超参数;3)采用序贯采样算法获得下一个采样点,并将其加入常规工况数据中,得到增广工况数据集;4)基于预测结果及增广工况数据集,判断是否满足停止条件,若不满足,则将增广工况数据集作为新的训练数据集后返回步骤2),若满足,则输出预测结果即电池剩余容量。与现有技术相比,本发明具有成本低、多工况极端工况预测等等优点。
  • 基于过程回归工况电池剩余容量预测方法系统
  • [发明专利]基于高斯过程回归的多工况燃油车油耗预测方法及系统-CN202010234278.0有效
  • 王子垚;陈俐 - 上海交通大学
  • 2020-03-30 - 2022-03-18 - G06F17/18
  • 本发明涉及一种基于高斯过程回归的多工况燃油车油耗预测方法及系统,该方法包括以下步骤:1)采集常规工况数据进行预处理得到训练数据集,并选取高斯过程回归核函数,所述的常规工况数据包括燃油汽车动力系统的输入、输出及环境数据;2)训练高斯过程回归模型,即确定高斯过程回归模型的超参数;3)采用序贯采样算法获得下一个采样点,并将其加入常规工况数据中,得到增广工况数据集;4)基于预测结果及增广工况数据集,判断是否满足停止条件,若不满足,则将增广工况数据集作为新的训练数据集后返回步骤2),若满足,则输出预测结果。与现有技术相比,本发明具有成本低、多工况极端工况预测等优点。
  • 基于过程回归工况燃油油耗预测方法系统

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