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]一种用于时域疲劳分析的波浪散布图组块等效方法-CN201510413506.X有效
  • 王树青;杜君峰;宋宪仓;李华军;常安腾 - 中国海洋大学
  • 2015-07-14 - 2018-03-09 - G06F19/00
  • 本发明涉及一种用于时域疲劳分析的波浪散布图组块等效方法,利用波浪散布图来描述某一海域长期海况分布情况,并对波浪散布图中多个相邻的海况以组块的形式划分,形成单一等效海况。依据波面平均跨零率相等的原则,求得等效海况的等效跨零周期;根据等效海况和组块海况波浪能量相等的原则,求取等效海况波浪谱的零阶矩,并进一步根据求得的等效海况的跨零周期和波浪谱的零阶矩求取等效海况的等效有效波高本发明通过利用较少数目的等效海况代替原来大量的原始海况进行结构疲劳强度评估,通过减少计算海况数目达到提升效率的目的,在保证疲劳寿命评估精度的同时能够较大幅度地提高计算效率,具有较大的工程实际应用价值。
  • 一种用于时域疲劳分析波浪散布图组块等效方法
  • [发明专利]一种海况时间历程快速生成方法-CN202211177916.5有效
  • 何文涛;谢凌俊;曹诗卉;王昌梓;王树青 - 中国海洋大学
  • 2022-09-27 - 2023-01-31 - G06F17/18
  • 本发明公开了一种海况时间历程快速生成方法,属于疲劳寿命预测的技术领域。该方法通过散布图的重组实现,包括:风暴等级划分与风暴等级数量确定、单个风暴持续时间的生成、单个风暴波高序列的构造、波高对应波周期的生成,平静海况的构造以及完整海况的整合。本发明通过散布图的重组进行构造,能够有效避免波浪能量的过度集中,更贴近真实的海况;同时,将海况分为风暴海况与平静海况,其中风暴海况中波高先由小增大到最大值后逐渐减小,更接近真实海况中的波高序列;利用PYTHON编写适应性强的散布图转换成对应海况时间历程的自动化程序,以便于将其应用到海洋结构物的疲劳性能等研究中。
  • 一种海况时间历程快速生成方法
  • [实用新型]一种新型自发电航标-CN201921267973.6有效
  • 程欣 - 陕西学前师范学院
  • 2019-08-06 - 2020-08-18 - B63B22/00
  • 本实用新型属于浮标设备领域,具体涉及一种新型自发电航标,包括漂浮模块、发电模块、海况警示模块,发电模块为浮标模块与海况警示模块供电,发电模块与海况警示模块安装在浮标模块。本实用新型在原本的普通航标的基础上,增加了自发电模块与海况警示模块,自发电模块为视觉警示装置与海况警示模块提供电源,采用电供能的视觉警示装置具有识别度高的效果,同时海况警示模块可以向来往船只随时发送所在海域的海况信息
  • 一种新型发电航标
  • [发明专利]一种基于深度学习的高海况海杂波抑制方法-CN202211268064.0在审
  • 刘震宇;罗超繁;黄淑婷;伍卓丰;李光平 - 广东工业大学
  • 2022-10-17 - 2022-12-23 - G06K9/00
  • 本发明提供一种基于深度学习的高海况海杂波抑制方法,涉及船舶雷达技术领域,包括:获取实测海杂波数据集;根据所述实测海杂波数据集,获得模拟海杂波数据集和实测高海况海杂波数据集,并输入预设的高海况海杂波生成神经网络模型中进行对抗训练;之后生成一维高海况海杂波数据集和二维高海况海杂波数据集并输入一次优化的高海况海杂波生成神经网络模型中进行二次对抗训练;利用二次优化的高海况海杂波生成神经网络模型对待抑制的高海况海杂波数据进行抑制;本发明提供的方法同时使用实测和仿真的海杂波数据对其进行建模,分别在一维和二维上对高海况海杂波进行抑制,能够提高模型的泛化性能和抑制性能。
  • 一种基于深度学习海况海杂波抑制方法

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