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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  • [实用新型]一种航母变形机器人的玩具-CN202222212292.8有效
  • 王跃辉 - 王跃辉
  • 2022-08-19 - 2023-01-17 - A63H3/04
  • 本实用新型公开了一种航母变形机器人的玩具,包括航母主体,所述航母主体依次包括舰头部、侧舷部、舰身基体及舰尾部;所述舰头部包括两个舰头组件,所述舰头组件与所述舰身基体之间通过连杆组件可伸缩且可翻转连接;所述侧舷部包括两个侧舷组件,所述侧舷组件设于所述舰头部与所述舰身基体之间,并与所述舰身基体之间可翻转连接;所述舰身基体上设有舰塔部和拟形头部,所述舰尾部包括两个舰尾组件,所述舰尾组件与所述舰身基体之间可转动连接;变形时,所述舰身基体形成机器人躯体,所述舰头组件相对活动形成机器人肩部上的装载部,所述侧舷组件相对翻转形成机器人的手臂部,所述舰尾组件相对转动形成机器人的腿部,整体变形成机器人形态。
  • 一种航母变形机器人玩具
  • [实用新型]一种可对接连体的雌雄航母舰-CN201420816892.8有效
  • 田嘉欣 - 田嘉欣
  • 2014-12-22 - 2015-07-15 - B63G11/00
  • 本实用新型涉及一种大型海上军事装备,具体地说是一种可对接连体的雌雄航母舰,包括雄航母单元和雌航母单元,所述雄航母单元舰尾设有甲板连接平台,所述雌航母单元舰尾设有与所述甲板连接平台相配合的甲板连接凹槽;所述雄航母单元舰尾设有公连接件,所述雌航母单元舰尾设有与所述公连接件相配合的母连接件;所述雌、雄航母单元上均设有吃水深度调节机构及稳定平衡机构。
  • 一种对接连体雌雄航母
  • [实用新型]一种具极高使用效率的航空母舰-CN02239545.8无效
  • 郭宏斌 - 郭宏斌
  • 2002-06-24 - 2003-12-17 - B63G11/00
  • 一种具极高使用效率的航空母舰,特点是在有多条飞机放飞与回收跑道的较大面积前后贯通式飞行跑道前部具有跃飞甲板,舰尾飞行甲板中部制作主要充当通观设施安装支架的门洞式、短条状、较小块状上层建筑,在舰尾二侧舰舷设立1-2对三角状斜角飞机回收甲板入口,斜角甲板内侧跑道上,设置只在飞机着舰时才升起的拦阻索,航母前部与中前部飞行甲板二侧舰舷与中央,设立飞机入库升降口,舰尾上层建筑前部或下方门洞内以及二侧舰面,设立机库飞机放飞升降口,而在飞行甲板下部,则设有由舰首飞甲板下一直延伸到舰尾飞机放飞升降口的2-3个前后贯通式机库,机库内设供飞机保养与快速加油挂弹的设施,所以本航母具载弹多,升机快,使用效率高等特征。
  • 一种极高使用效率航空母舰
  • [发明专利]舰载飞机防撞软带-CN201410018704.1有效
  • 段鳗珊;郭志刚 - 段鳗珊;郭志刚
  • 2014-01-16 - 2017-12-05 - B64F1/00
  • 本发明公开了一种舰载飞机防撞软带,它包括舰体、舰首、舰尾、高速软带、升降节点、伸缩臂组成,其特点是舰尾之后设置有由软质材料构成且线速度与飞机飞行速度相吻合的高速软带,高速软带与水平面所成的夹角可以任意调节,让驾驶员放心的将飞机速度降到最低、离舰高度留得最短;当飞机偏低时,实现既无摩擦和强力硬性碰撞,顺势又控制了飞机上升的方向,从而实现了一个动态的软着落过程,杜绝了飞机撞舰尾恶性事故的发生。
  • 舰载飞机防撞软带
  • [发明专利]一种风电场尾流预测方法、模型及其系统-CN202310236517.X在审
  • 张明明;冯宇;邓燕飞;王明伟;熊伟 - 哈尔滨工业大学(深圳)
  • 2023-03-13 - 2023-06-06 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种风电场尾流预测方法、模型及其系统,属于新能源风电技术领域。本发明包括如下步骤:根据尾流截面距离风力机的距离,将风力机尾流区划分为近尾流区和远尾流区;分别对风力机近尾流区和远尾流区的尾流模型进行构造;引入尾流叠加方法构建全场尾流模型;获得最佳尾流参数数据集;以风电场来流数据为输入,尾流参数数据为输出,训练机器学习模型,建立来流信息与尾流特征之间的关系,构建出自适应风电场工程尾流模型;依据输入的来流信息,通过训练好的机器学习模型预测得到尾流膨胀率,将其与解析尾流模型结合,执行风电场内尾流相关的计算,进一步考虑了近尾流发展特征对远尾流的影响,有效提高了尾流区域的速度亏损计算精度。
  • 一种电场预测方法模型及其系统

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