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]一种模态参数的获取方法-CN201610005111.0在审
  • 徐洋;沈高飞;扈昕瞳;盛晓伟 - 东华大学
  • 2016-01-05 - 2016-06-22 - G06F17/50
  • 本发明涉及一种模态参数的获取方法,包括以下步骤:在被测件上建立测量系统,确定被测件的固定方式、激励器以及激励位置、数目和方向;在所述激励位置施加激励信号,并采集被测件受到激励信号后发出的声音信号;对声音信号进行分析,获得响应的模态振型、固有频率和阻尼比,并计算模态参数。本发明可针对金属制件获得精确的模态参数,具有方法简单,便于操作,对设备、试验条件要求低等优点。
  • 一种参数获取方法
  • [发明专利]基于视频振动放大的高精度结构模态测试方法-CN202010562688.8在审
  • 校金友;吕钧澔;文立华 - 西北工业大学
  • 2020-06-19 - 2020-10-16 - G06T7/00
  • 本发明一种基于视频振动放大的高精度结构模态测试方法,属于结构振动模态测试领域;本发明依次通过实验模态数据采集、图像序列进行运动相位检测、对图像序列进行振动放大、空域图像的滤波、对步骤四得到的图像序列进行振动位移跟踪、结构的模态参数辨识,求解结构的模态参数,固有频率、阻尼比和振型;通过梁结构的测量实例,验证了本发明提出的基于视频振动放大的高精度结构模态测试方法,可有效提高了结构高频的模态测试精度,改善了结构在高频模态振型的辨识结果为高频小振幅的结构模态测试,提供了一种通用、可行的技术方案。
  • 基于视频振动放大高精度结构测试方法
  • [发明专利]颤振试验紊流响应信号处理的方法和装置-CN202210675465.1在审
  • 郑华;段世强 - 西北工业大学
  • 2022-06-15 - 2022-10-11 - G01M7/02
  • 该信号处理的方法包括:依据多个通道紊流响应信号通过参数谱分析,得到功率谱密度函数矩阵;对功率谱密度函数矩阵进行奇异值分解,计算最大奇异值曲线;依据最大奇异值曲线通过正交多项式拟合,得到多模态系统模态参数通过本发明,解决相关技术中由于现有技术在谱线平滑与谱线密度之间的矛盾,导致频域模态参数估计的精度低的问题,达到了提高模态参数估计的精度的目的,实现对紊流响应信号的自回归建模及其参数化谱分析有利于后续分紊流响应信号分析的技术效果
  • 试验紊流响应信号处理方法装置
  • [发明专利]一种基于深度交互适配网络模型的通用多模态学习方法-CN202310847953.0在审
  • 余宙;王眺;俞俊 - 杭州电子科技大学
  • 2023-07-11 - 2023-10-13 - G06N3/084
  • 本发明公开了一种基于深度交互适配网络模型的通用多模态学习方法。本发明步骤:1、获取图像单模态以及文本单模态的预训练模型,在两个预训练模型之间增设多模态适配器模块,2、分别加载图像和文本单模态模型的预训练权重参数并保持其不变,在多模态下游任务上微调训练所设计的适配器的权重参数,3、利用所微调的多模态适配器模型在多模态下游任务上进行推理部署。本发明通过为图像和文本两个单模态的预训练模型构建外部适配器网络,提取两个单模态模型的分层次特征,使用所构建的适配器进行多模态细粒度对齐融合,使单模态预训练模型可以迅速适用于多种多模态任务,并获得可与大规模多模态预训练模型相比的性能
  • 一种基于深度交互网络模型通用多模态学习方法
  • [发明专利]一种考虑振动模态偏角的高层建筑HFFB风振分析方法-CN201810833403.2有效
  • 徐安;谢程柱;傅继阳;吴玖荣;刘爱荣;邓挺;赵若红 - 广州大学
  • 2018-07-26 - 2023-05-26 - G06F30/23
  • 本发明公开了一种考虑振动模态偏角的高层建筑HFFB风振分析方法,包括:根据待测建筑的高层建筑结构,结合有限元模型分析获得待测建筑的结构动力参数;根据结构动力参数,计算高层建筑结构的前二阶摆振型的第一模态刚度和第一模态阻尼;根据待测建筑的高度、前两阶模态振动方向与几何主轴之间的夹角,构建模态力谱矩阵;根据第一模态质量、第一模态刚度和第一模态阻尼,计算高层建筑的第二模态质量、第二模态刚度和第二模态阻尼;根据模态力谱矩阵,计算结构弯矩响应本实施例能够考虑模态主轴与几何主轴不一致的情况,且能够考虑各阶模态振动的相关性,可以有效提升基于HFFB技术进行高层建筑风振响应分析的计算精度。
  • 一种考虑振动偏角高层建筑hffb分析方法
  • [发明专利]基于对抗生成网络的多模态影像生成方法和装置-CN202310699766.2有效
  • 李劲松;张楚杰;陈延伟;童若锋;林兰芬 - 之江实验室
  • 2023-06-14 - 2023-08-29 - G06T11/00
  • 本发明公开了一种基于对抗生成网络的多模态影像生成方法和装置,包括:获取同一目标的第一模态影像和第二模态影像,对第一模态影像进行增强得到两幅增强后模态影像;构建包括生成器和判别器的对抗生成网络,其中,生成器基于第一模态影像及其两幅增强后模态影像生成三幅预测第二模态影像,判别器对第二模态影像和第一模态影像对应的预测第二模态影像进行真伪区分判别,判别器还计算输出两幅增强后模态影像对应的两幅预测第二模态影像在判别器中间层的两幅中间特征图;基于两幅中间特征图构建特征之间的对比损失,将对比损失结合对抗生成网络的原有损失对对抗生成网络进行参数优化,提取参数优化的生成器用于多模态影像生成,以提高影像精度。
  • 基于对抗生成网络多模态影像方法装置
  • [发明专利]基于模态分析理论的MCR-WPT系统谐振点配置方法-CN202110064582.X在审
  • 沈艳霞;赵越;赵芝璞 - 江南大学
  • 2021-01-18 - 2021-04-16 - H02J50/12
  • 本发明公开了一种基于模态分析理论的MCR‑WPT系统谐振点配置方法,包括以下步骤:判断MCR‑WPT系统是否属于第一类型,若MCR‑WPT系统属于第一类型,则建立MCR‑WPT系统的模态分析模型,根据模态分析模型获取电参数表达式和模态指标表达式,建立电参数表达式和模态指标表达式之间的对应关系,并计算出耦合电感线圈之间的互感量;若MCR‑WPT系统不属于第一类型,则建立适应度函数,并建立电参数矩阵,采用PSO算法对适应度函数和电参数矩阵进行寻优,从而得到满足谐振点配置要求的电参数矩阵的可行解。
  • 基于分析理论mcrwpt系统谐振配置方法
  • [发明专利]基于非线性调频分量分解的时频域模态参数辨识方法-CN201710318075.8有效
  • 彭志科;魏莎 - 上海交通大学
  • 2017-05-08 - 2021-02-12 - G06F17/14
  • 本发明公开了一种基于非线性调频分量分解的时频域模态参数辨识方法,包括以下步骤:1.获取待辨识结构的动力学响应信号并设定采样时间和频率;2.通过傅里叶级数建立响应信号、瞬时频率和瞬时幅值的冗余傅里叶模型;3.通过广义参数化时频变换提取响应信号的瞬时频率信息;4.根据已获得的瞬时频率信息,通过正则化最小二乘方法提取响应信号的瞬时幅值信息;5.根据瞬时频率和瞬时幅值对数的斜率信息采用线性最小二乘拟合算法实现结构的模态参数辨识本发明直接使用结构的振动响应进行信号分析和模态参数辨识,使用简单方便,并可有效提高密集模态结构的模态参数辨识精度,具有较强的适用性和抗干扰能力。
  • 基于非线性调频分量分解时频域模态参数辨识方法
  • [发明专利]基于概率不确定性的残余力向量损伤识别方法-CN201911182955.2有效
  • 石庆贺;胡可军;韩文钦;杨亮 - 江苏理工学院
  • 2019-11-27 - 2023-07-11 - G06F30/23
  • 本发明提供了一种基于概率不确定性的残余力向量损伤识别方法,包括步骤:测量待识别结构局部测点的模态信息;构建模态信息和待识别结构的结构损伤参数之间的函数方程;利用概率不确定性定量化技术得到模态信息的概率分布;根据模态信息的概率分布和函数方程得到结构损伤参数的概率分布求解公式;根据结构损伤参数的概率分布求解公式分别得到待识别结构中损伤结构和未损伤结构的损伤参数概率分布;根据损伤结构和未损伤结构的损伤参数概率分布得到待识别结构的损伤期望指标本发明能够通过结构局部测点的模态信息得到表示结构损伤的损伤期望指标,具有较好的适应性,并能够保证对结构损伤描述的丰富性,同时具有明确的物理意义。
  • 基于概率不确定性残余向量损伤识别方法

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