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]一种仪器装备的可靠快速提升试验方法-CN202010529593.6有效
  • 高军;张增元;盛浪;刘建南 - 广东科鉴检测工程技术有限公司
  • 2020-06-11 - 2022-11-11 - G01M99/00
  • 本发明公开了一种仪器装备的可靠快速提升试验方法,包括:分别对仪器装备的电控系统和整机进行热测试,并记录最高使用温度;对电控系统进行可靠强化试验,得到电控系统的故障,并对该故障进行处理纠正;对处理纠正过故障的仪器装备进行整机环境试验,得到仪器装备的整机故障,并对其进行处理纠正;对处理纠正过整机故障的仪器装备进行整机综合应力可靠验证试验,并记录试验结果;根据整机综合应力可靠验证试验的试验结果,分析得到仪器装备的可靠提升水平。通过本发明,能够针对研发过程中仪器装备的电控系统和集成整机进行可靠测试,识别和激发热设计缺陷、元器件选型缺陷和工艺缺陷等,有利于快速提升研发产品的可靠水平。
  • 一种仪器装备可靠性快速提升试验方法
  • [发明专利]可靠评价装置及可靠评价方法-CN201980094303.5在审
  • 藤野友也 - 三菱电机株式会社
  • 2019-03-26 - 2021-11-02 - G06N3/08
  • 具备:示教数据存储部(102),其存储示教数据,该示教数据由数据和标签的组构成,该标签是与该数据关联且为了识别识别对象而赋予的信息;学习部(103),其在对学习对象的神经网络模型应用预先设定的丢弃参数而进行了丢弃处理之后,使用示教数据,反复进行用于对标签进行分类的学习,将反复学习进行至学习收敛为止;模型重构部(105),其按照丢弃参数,对反复学习收敛后的神经网络模型即学习完毕模型进行重构,制作多个不同的重构模型;识别部(107),其使用制作出的重构模型来识别示教数据,估计每个重构模型的标签;以及分类判定部(109),其基于估计出的估计标签来评价示教数据的标签,对示教数据的标签进行分类。
  • 可靠性评价装置方法
  • [发明专利]基于元动作单元的任务可靠预计分析方法-CN201710374803.7有效
  • 肖莉明;冉琰;周伟;姚梦生;李清香 - 重庆大学
  • 2017-05-24 - 2020-05-22 - G06F30/17
  • 本发明公开了一种基于元动作单元的任务可靠预计分析方法,在进行整机可靠分析前,将整机分解至子系统,再将各子系统分解到元动作单元层;找到各元动作单元的相似元动作单元,并对相似单元故障数据和两单元之间的相似进行综合分析,从而求出待评估元动作单元的可靠指标;然后根据元动作单元与运动之间以及运动和子系统功能之间的关系模型可求解运动可靠和子系统功能可靠。本发明将对机械部件的可靠预计转变为对元动作单元的可靠预计,基于元动作单元结构简单、安装形式单一的特点,能够更加方便的对其应用相似产品预计法进行可靠预计。另外,对相似单元之间的相似进行了量化分析,可以提高元动作单元可靠预计的准确
  • 基于动作单元任务可靠性预计分析方法

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