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]一种连铸坯凝固末端行波电磁搅拌的设计方法-CN202010303769.6在审
  • 罗森;尹胜奎;郭壮群;王卫领;朱苗勇 - 东北大学
  • 2020-04-17 - 2020-08-07 - G06F30/23
  • 本发明提供一种连铸坯凝固末端行波电磁搅拌的设计方法,涉及金属铸造技术领域。首先在连铸坯凝固末端使用行波电磁搅拌器,运用有限元分析软件建立行波电磁搅拌器的三维数学模型,对模型进行材料属性的分配和模型的网络化;然后为模型中的线圈加载电流;设置边界条件求解线圈加载电流所产生的电磁力,并进行电磁力的提取及显示;对提取的电磁力进行插值后导入流体计算软件中,对钢液在模型中的流动进行模拟,提取连铸坯纵截面上的流线分布,得出钢液在连铸凝固过程中溶质的重新分配情况,进而判断铸坯的中心偏析情况;最后调整行波电磁搅拌器参数,重复模拟计算,综合不同参数下的铸坯的中心偏析情况,得到最优的行波电磁搅拌器参数。
  • 一种连铸坯凝固末端行波电磁搅拌设计方法
  • [发明专利]一种基于非结构有限元法的三维大地电磁各向异性反演方法-CN202110128993.0有效
  • 容智昊;刘云鹤;殷长春 - 吉林大学
  • 2021-01-29 - 2022-10-14 - G06F30/23
  • 本发明公开了一种基于非结构有限元法的三维大地电磁各向异性反演方法,包括:(1)获取并筛选具有各项异性特征的大地电磁测深数据用于反演;(2)采用非结构有限元法构建电导率张量模型;(3)构建在各向异性介质条件下的大地电磁正则化反演目标函数;(4)对电导率张量模型进行正演得到模型响应对应的预测全阻抗张量,同时伴随正演计算灵敏度矩阵的转置与向量的乘积;(5)计算大地电磁正则化反演目标函数的梯度;(6)采用L‑BFGS算法计算模型参数更新量,依据模型参数更新量更新模型参数;(7)迭代执行步骤(4)~步骤(6)直到到达迭代终止条件为止,获得参数优化的电导率张量模型,实现三维大地电磁各向异性反演。
  • 一种基于结构有限元三维大地电磁各向异性反演方法
  • [发明专利]一种基于元学习的电磁目标型号识别方法-CN202210639682.5在审
  • 余志斌;张译方;彭宇果;徐才进;韦柳幸 - 西南交通大学
  • 2022-06-07 - 2022-09-16 - G06K9/00
  • 本发明公开了一种基于元学习的电磁目标型号识别方法,包括以下步骤:步骤1:通过对抗生成网络,对电磁目标样本进行扩充;将电磁目标样本分为训练集、测试集和已知小样本;将数据进行归一化;步骤2:构建基于模型无关算法的分类模型;在训练集中随机抽取样本以构成多个分类任务;构建基于模型无关算法的初始模型fθ,进行多任务训练;将已知小样本输入至训练后的模型,计算其分类损失,对参数进行微调实现知识迁移,即可得到所需分类模型;步骤3:采用训练好的模型电磁目标型号进行识别;本发明方法识别精度高,仅需要少量样本即可进行识别,降低了分类模型在训练过程中的数据量需求。
  • 一种基于学习电磁目标型号识别方法
  • [发明专利]一种基于物理增强神经网络的电磁场预测方法-CN202310345186.3在审
  • 金亮;时硕;宋居恒;张陈源 - 河北工业大学
  • 2023-04-03 - 2023-07-04 - G06F30/27
  • 本发明提供了一种基于物理增强神经网络的电磁场预测方法,包括如下步骤:构建电工装备电磁场数据采集系统,采集电磁场数据;对采集到的数据进行归一化在内的预处理;根据电磁场预测数据的特点,确定神经网络架构;在神经网络架构中,构建特殊设计的损失函数,将数据驱动和物理驱动相结合,建立模型,并约束模型的边界和搜索空间;使用处理后的数据对模型进行训练;利用已经训练好的模型对目标数据进行电磁场预测,得到预测结果,并对预测结果进行反归一化处理,得到仿真电磁场数值。本发明有益效果:有效地解决传统电磁场预测方法计算量大、精度难以保证的问题,实现电工装备电磁场短期预测,提高电磁场预测的准确性和可靠性。
  • 一种基于物理增强神经网络电磁场预测方法

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