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]电动汽车动力系统建模方法-CN201610940063.4在审
  • 廉宇峰;李丙林;刘克平 - 长春工业大学
  • 2016-10-25 - 2017-05-17 - B60W40/103
  • 本发明提供一种电动汽车动力系统建模方法,建立侧向动力车辆的非线性模型,建立电动汽车的2DOF线性车辆模型,建立电动汽车半不确定动力模型,进行电动汽车半不确定动力模型的鲁棒控制实验。本发明所提出的电动汽车半不确定动力模型自身考虑了稳定性问题,因此,在车辆转向控制器设计时无需车身侧偏角信息,只需控制横摆角速率就可以达到双变量联合控制的效果,在车辆自身参数存在摄动和外界环境存在不确定干扰时,基于电动汽车半不确定动力模型的鲁棒控制器能够很好地抑制以上不确定干扰,确保车辆安全稳定地实施转向。
  • 电动汽车动力学系统建模方法
  • [发明专利]血流动力分析装置、方法、介质及电子设备-CN202110838559.1在审
  • 张佳胤;房劬;傅琪钲 - 上海友脉科技有限责任公司
  • 2021-07-23 - 2021-09-17 - A61B6/03
  • 本发明提供一种血流动力分析装置、方法、介质及电子设备。所述血流动力分析装置包括:CT图像获取模块,用于获取患者心脏部位的CT图像;CT图像分割模块,用于对所述CT图像进行分割以获取其中的支架区域;特征信息获取模块,用于根据所述支架区域获取支架的特征信息;支架模型获取模块,用于根据所述支架的特征信息获取支架模型;冠脉模型获取模块,用于根据所述CT图像获取患者的冠脉模型;血流动力分析模块,用于根据所述冠脉模型和所述支架模型进行血流动力分析。所述血流动力分析装置能够获取更加准确的血流动力分析结果。
  • 血流动力学分析装置方法介质电子设备
  • [发明专利]面向铣削工况下双转台五轴机床动力特性实时预测方法-CN202210558844.2在审
  • 姜彦翠;罗广丹;李哲铭 - 哈尔滨理工大学
  • 2022-05-21 - 2022-08-12 - G05B13/04
  • 本发明公开了面向铣削工况下双转台五轴机床动力特性实时预测方法,属于机床制造技术领域。包括以下步骤:运用标准D‑H法描述机床运动学模型;利用拉格朗日方法建立机床动力方程;采用吉村允孝积分法、Hertz理论及弹性力学,建立主轴‑刀柄、主轴‑轴承、导轨滑块及滚珠丝杠结合部动力模型,获得结合部接触特性参数;最后结合动力方程和结合部接触特性建立动力模型。本发明在机床实际铣削状态下根据铣削工况、工作位置、姿态实时预测机床动力特性,不仅克服了传统方法中对静止机床动力特性研究与实际铣削状态下存在差异的问题,而且具有较高的计算效率,同时可作为数字孪生体模拟、跟踪预测机床铣削操作中动力特性。
  • 面向铣削工况转台机床动力学特性实时预测方法
  • [发明专利]一种基于刚柔耦合分析的动力模型-CN202211318173.9在审
  • 谢毅;陈其连;陈诺 - 苏州革谦工业智能科技有限公司
  • 2022-10-26 - 2023-01-13 - G06F30/20
  • 本发明属于电梯技术领域,具体的说是一种基于刚柔耦合分析的动力模型,该模型包括以下步骤:建立轿厢刚性动力模型计算柔性部件模拟中性数据;建立刚柔耦合动力模型;构建电梯轨道模型;构建底座受力模型;该种电梯刚柔耦合动力分析模型通过现有电梯中的柔性零部件计算出的约束模拟中性数据结合电梯轿厢刚性动力模型,建立电梯轿厢的刚柔耦合动力模型,进而得出更加精确的数据,另外导入电梯轿厢运动时的摩擦受力,使得模拟状态时的电梯轿厢的受力更加仿真,同时设定有电梯失速状态下与缓冲底座之间的冲击受力分析,利用缓冲底座上阻尼器
  • 一种基于耦合分析动力学模型
  • [发明专利]基于模态分割和遗传算法的飞行器定阶次参数模型辨识方法-CN201010272441.9无效
  • 王冠林;夏慧;朱纪洪 - 清华大学
  • 2010-09-03 - 2011-01-19 - G06F17/50
  • 基于模态分割和遗传算法的飞行器定阶次参数模型辨识方法属于飞行器辨识建模领域,其特征在于,含有:模型结构确定、飞行数据获取、模型辨识和模型验证4个阶段,其中,模型结构确定阶段用于建立飞行器的模态分割模型,包括动力分析、确定模型阶次和模态分割模型3个步骤,飞行数据获取阶段用于获取飞行器的频域响应数据,包括扫频飞行实验、频域变换和频域响应数据3个步骤,模型辨识阶段用于辨识得到飞行器的动力模型,包括遗传算法辨识模型1个步骤,模型验证阶段用于对辨识得到的动力模型进行检验,包括模型验证1个步骤,其中:在模型结构确定阶段,利用模态分割模型将复杂的高阶动力模型进行简化,在保留全部未知参数的同时,使模型精度在辨识过程中不受模型阶次的制约;在飞行数据获取阶段,获取飞行器的真实动力频域响应;在模型辨识阶段,利用遗传算法使模态分割模型最大程度地逼近真实动力频域响应;在模型验证阶段,对获取的动力模型进行检验,如果满足要求则认为所得辨识模型满足要求本发明利用模态分割模型保留了飞行器动力模型的全部参数,利用遗传算法使模态分割模型最大程度地逼近真实飞行数据,并经过严格的模型验证过程,从而获得高精度的飞行器动力模型
  • 基于分割遗传算法飞行器定阶次参数模型辨识方法

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