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]一种工业建筑空间的设计系统-CN202110374321.8有效
  • 周澄峰 - 北京都市霍普建筑设计有限公司
  • 2021-04-07 - 2023-01-17 - G06F30/13
  • 本发明提供了一种工业建筑空间的设计系统,包括:信息获取模块、设计分析模块、模型构建模块和效果呈现模块;信息获取模块,用于获取工业建筑的设计参数信息;设计分析模块用于针对设计参数信息进行分析与设计,确定工业建筑的设计方案;模型构建模块用于按照设计方案进行模型构建,获得工业建筑空间模型;效果呈现模块用于将模型构建模块构建的工业建筑空间模型进形呈现。本发明提出的工业建筑空间的设计系统,不仅结合建筑自身所处的环境进行空间设计,而且还结合对工业建筑的特殊要求,使得得到的工业建筑的空间模型更加人性化,并且还能够快速高效针对工业建筑实现空间设计。
  • 一种工业建筑空间设计系统
  • [发明专利]基于多源信息融合的工业建筑供热自主优化调控方法-CN202210435341.6在审
  • 穆佩红;谢金芳;赵琼;金鹤峰;刘成刚 - 浙江英集动力科技有限公司
  • 2022-04-24 - 2022-08-16 - G06F30/13
  • 本发明公开了一种基于多源信息融合的工业建筑供热自主优化调控方法,包括:建立工业建筑供热系统数字孪生模型;工业建筑供热设备安装,至少包括:在工业建筑各层供热管道入口处安装热计量表、在工业建筑各层管道供热系统入口支管处安装电动调节阀、在工业建筑中设置有环境温湿度检测装置和视频监控装置;基于多源信息融合技术体系架构建立工业建筑状态感知模型,获得工业建筑区域内供热运行数据、人流密度和环境温湿度;基于工业建筑供热系统数字孪生模型和依据历史供热运行数据、天气数据、人流密度和环境温湿度数据、预测的热负荷,采用基于注意力机制结合改进的BiGRU算法建立阀门预测控制模型,获得工业建筑各层电动调节阀的控制策略;基于工业建筑供热系统数字孪生模型对控制策略进行验证和下发执行
  • 基于信息融合工业建筑供热自主优化调控方法
  • [发明专利]基于大数据人工智能的建筑监测方法、系统及存储介质-CN202111116076.7在审
  • 王振众;董世权;黄亦雅;牛鹏飞 - 杭萧钢构股份有限公司
  • 2021-09-23 - 2022-02-01 - G06F30/27
  • 本申请提供了一种基于大数据人工智能的建筑监测方法、系统及存储介质,获取待测建筑的多种传感数据,根据多种传感数据,通过数据预处理,得到待测建筑的耐久性影响因素数据;将待测建筑的耐久性影响因素数据输入训练后的建筑分析模型,得到待测建筑的健康状态;其中,基于大数据样本的深度学习得到训练后的建筑分析模型。本申请采用大数据结合机器学习技术对工业建筑进行工业建筑健康状态分析,通过各类传感器获取各类传感数据,并通过相关性分析确定各种工业建筑耐久性影响因素,最后通过机器学习模型进行分析确定出工业建筑健康状态,从而实现了对恶劣环境下的工业建筑进行实时健康评估,便于对工业建筑进行后期及时维护。
  • 基于数据人工智能建筑监测方法系统存储介质
  • [发明专利]一种工业建筑混凝土碳化深度预测方法-CN202010773417.7在审
  • 董振平;陈亚州;于军琪;赵安军;张英坤;景媛媛 - 西安建筑科技大学
  • 2020-08-04 - 2020-11-06 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种工业建筑混凝土碳化深度预测方法,获取自然环境下工业建筑碳化深度的历史数据并分成训练集和测试集;利用变分模态分解方法对训练集和测试集进行自适应分解,得到训练集和测试集的模态分量子序列;利用训练集模态分量子序列作为训练预测模型对门控循环单元每个模态分量子序列进行训练,建立训练集各模态分量子序列的门控循环网络碳化深度预测子模型;利用训练集各模态分量子序列的门控循环网络碳化深度预测子模型对测试集模态分量子序列进行预测,将预测值累加后与真实值进行对比分析,完成工业建筑混凝土碳化深度预测评价本发明更细致掌握工业建筑碳化深度时间序列的特征,大大提高了碳化深度预测的精度。
  • 一种工业建筑混凝土碳化深度预测方法

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