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
专利下载VIP
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
更多 »
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
更多 »
钻瓜专利网为您找到相关结果940578个,建议您升级VIP下载更多相关专利
  • [发明专利]一种全局气动弹性优化中的气动结构求解方法及系统-CN201911412666.7有效
  • 刘艳 - 中国航空工业集团公司沈阳飞机设计研究所
  • 2019-12-31 - 2022-08-19 - G06F30/15
  • 本申请提供了一种全局性气动弹性优化中的气动结构求解方法,所述方法包括:构建用于全阶气动/结构耦合求解的代理模型,所述代理模型具有设计变量及目标变量,通过气动求解与结构求解的相互迭代直至结果收敛能够获得目标变量,其中:根据设计变量的机翼弯曲变形和扭转变形及通过本征正交分解法求解得到机翼表面压力系数分布;传递所述机翼表面压力系数分布于结构有限元模型,并对所述结构有限元模型求解获得结构弹性变形,所述结构弹性变形包括机翼弯曲变形和扭转变形;将所述结构弹性变形插值到气动表面网格并更新气动网格,并再次通过本征正交分解法求解得到机翼表面压力系数分布;重复上述过程,直至气动流场及结构弹性变形均收敛。
  • 一种全局气动弹性优化中的结构求解方法系统
  • [发明专利]多级轴流压气机叶片设计方法-CN202010419045.8在审
  • 翟志龙;曹传军;姜逸轩;邱毅 - 中国航发商用航空发动机有限责任公司
  • 2020-05-18 - 2021-11-23 - F04D19/02
  • 提供一种多级轴流压气机叶片设计方法,考虑多种影响因素调整,使其在加快设计进度的同时提高压气机的气动性能。基于原型压气机几何模型,建立包括多个影响因素对多级轴流压气机的气动性能影响的数学模型;基于原型压气机几何模型的初始设计结果与影响因素的预估的几何参数,联立求解对多排叶片气动性能影响的线性方程组,建立影响因素对多级轴流压气机的气动性能影响的系数矩阵;以及基于结构或强度专业对影响因素的调整量,代入数学模型中,然后结合系数矩阵,得到调整量导致的气动性能的差异,根据该差异,反算需要微调的叶片扭转角度,然后返回到设定金属角步骤,调整叶片扭转角度,更新气动设计
  • 多级轴流压气叶片设计方法
  • [发明专利]一种基于深度学习的不同外形桥梁自激振动预测建模方法-CN202110755728.5在审
  • 赖马树金;李文杰;李惠 - 哈尔滨工业大学
  • 2021-07-05 - 2021-11-16 - G06F30/13
  • 本发明提出了一种基于深度学习的不同外形桥梁自激振动预测建模方法,通过将结构动力学数值求解方法与LSTM神经网络相结合建立物理融合的深度神经网络气动自激力模型,可以高精度预测不同外形桥梁的自激振动响应。本方法在气动自激力模型的输入当中加入了气动外形参数,借助神经网络较强的泛化能力,基于少量气动外形的气动自激力数据便构建出具有较强预测能力的非线性气动自激力模型用来预测不同气动外形桥梁主梁结构的非线性自激振动响应,从而有效避免大量成本高昂的风洞试验;同时使用高精度动力方程数值求解方法连接当前时刻网络输出和下一时刻网络输入,形成具有闭环结构的气动自激力模型,有效提高桥梁结构自激振动预测精度和鲁棒性。
  • 一种基于深度学习不同外形桥梁振动预测建模方法
  • [发明专利]基于深度强化学习的扁平钢箱梁风嘴气动优化方法-CN202310783982.5在审
  • 李珂;彭皓禹;回忆;秦跃;陈增顺 - 重庆大学
  • 2023-06-29 - 2023-09-05 - G06F30/13
  • 本发明公开了一种基于深度强化学习的扁平钢箱梁风嘴气动优化方法,首先以箱梁主梁断面的气动性能为目标、以风嘴外形设计变量的限制范围为约束构建箱梁风嘴气动优化模型,然后,构建包括策略模型和价值函数模型的智能体,策略模型以当前的环境与奖励函数选择执行的动作以产生新的风嘴外形设计变量,同时价值函数模型对当前策略进行价值评估,通过价值评估的损失函数训练智能体,最终得到最优策略,以最优策略得到的风嘴外形设计变量即为满足目标函数和约束条件的最优设计变量;即本发明基于深度强化学习的扁平钢箱梁风嘴气动优化方法,通过搭建深度强化学习模型,实现对扁平钢箱梁风嘴的气动优化设计。
  • 基于深度强化学习扁平钢箱梁风嘴气动优化方法
  • [发明专利]基于最佳负荷分布模型优化的低压涡轮叶型气动设计方法-CN202210123438.3有效
  • 刘子钰;陈俊锋;姚李超;轩笠铭 - 北京航空航天大学
  • 2022-02-10 - 2022-04-12 - G06F30/17
  • 本发明公开了一种基于最佳负荷分布模型优化的低压涡轮叶型气动设计方法,该方法根据给定的叶型参数取值范围和低维气动设计参数,生成叶型几何样本,并通过CFD计算叶型总压损失最小时的最优负荷分布,生成叶型数据库;基于多输出高斯过程和深度神经网络,构建最佳负荷分布模型,并根据叶型数据库中的训练样本,通过最小化边际似然损失函数,对最佳负荷分布模型进行训练,得到最佳负荷分布模型中的超参数组;根据训练后的最佳负荷分布模型,计算目标低维气动设计参数的目标最佳负荷分布,并利用叶型反设计模型,计算出目标最佳负荷分布对应的最佳气动叶型。本发明的设计方法可提高涡轮叶型气动设计的精度和效率,缩短涡轮叶型几何的设计周期。
  • 基于最佳负荷分布模型优化低压涡轮气动设计方法
  • [发明专利]一种大柔性飞行器基于在线辨识的建模方法-CN201810218421.X有效
  • 雷灏;何真;刘燕斌;陈柏屹;陆宇平 - 南京航空航天大学
  • 2018-03-16 - 2020-04-17 - G05B17/02
  • 本发明涉及一种大柔性飞行器基于在线辨识的建模方法,包括单元机理模型建立,单元模型参数化,整体飞行动力学模型建立以及在线辨识实现四部分。根据大柔性飞行器飞行时机翼会发生几何非线性变形的事实,用非线性梁理论建立柔性机翼的结构模型;将连续振动系统离散化,得到单元结构模型;针对气动力非定常的特点,用非定常气动理论建立气动模型;将气动模型以及重力等外力带入结构模型得到单元气弹机理模型;根据需要,选择合适的传感器可以测量的量作为参数,将单元模型参数化,并且,用参数实现单元之间的连接;用多体动力学理论建立飞行器整体的动力学模型;最后,选择合适的传感器实现参数在线辨识,得到大柔性飞行器实时动力学模型
  • 一种柔性飞行器基于在线辨识建模方法

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

400-8765-105周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top