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]边界控制系统-CN201280050121.6无效
  • 木村雪秀 - 丰田自动车株式会社
  • 2012-10-11 - 2014-06-18 - B62D35/02
  • 一种边界控制系统(1),包括:边界分离部(11),所述边界分离部(11)将在移动物体的本体(2)的下面(3a)处的气流的边界与气流的主流分离;以及喷出部(12),所述喷出部(12)在已经被所述边界分离部(11)分离的所述边界和所述主流之间喷出处于与所述边界和所述主流的状态不同的状态中的流体。所述边界控制系统(1)的特征在于,边界和主流被处于与边界和主流的状态不同的状态中的流体可靠地分离,从而被边界减速(即,速度减小)的主流的百分比减小。
  • 边界层控制系统
  • [发明专利]一种考虑流动空间相关的低速湍流边界噪声预测方法-CN202211296814.5在审
  • 赵小见 - 北京理工大学
  • 2022-10-21 - 2023-05-30 - G06F30/28
  • 本发明公开的一种考虑流动空间相关的低速湍流边界噪声预测方法,属于飞行器近壁面噪声环境领域。本发明通过分析流动空间相关特性,选取用于预测低速湍流边界噪声的流场关键参数;分析得到用于不同分段预测湍流边界噪声功率谱的ωδ*/U值,并构建湍流边界噪声功率谱预测模型,并预测湍流边界噪声功率谱;分析得到对流速度Uc是决定湍流边界噪声空间相关性的关键参数,并构建湍流边界噪声空间相关性预测模型;将对流速度带入湍流边界噪声空间相关性预测模型预测湍流边界噪声的对流速度,获得湍流边界噪声的空间相位分布。本发明能够模拟噪声的时频特性,同时能精确复现低速湍流边界噪声的空间相关特性,提高对湍流边界噪声预测精度。
  • 一种考虑流动空间相关低速湍流边界层噪声预测方法
  • [实用新型]一种边界剪切透平发电系统-CN201720296148.3有效
  • 何义;陈玉;朱兵 - 上海理工大学
  • 2017-03-24 - 2017-12-01 - F03B13/00
  • 根据本实用新型所涉及的边界剪切透平发电系统包括储水容器、边界剪切透平以及发电机。储水容器,用于储存雨水;边界剪切透平,与储水容器通过管路相连通接收来自储水容器的水;以及发电机,与边界剪切透平的输出轴相连,被边界剪切透平驱动运转来发电并输出。因为本实用新型所涉及的边界剪切透平发电系统利用雨水的能量驱动边界剪切透平来进行发电,所以,本实用新型所提供的边界剪切透平发电系统具有结构简单和维护方便的特点,同时有效地利用了雨水的能量,绿色环保。
  • 一种边界层剪切透平发电系统
  • [发明专利]一种复杂外形低速和亚声速边界辨识方法-CN202011488776.4有效
  • 蒋崇文;高振勋;孙文琛;罗磊;李椿萱 - 北京航空航天大学
  • 2020-12-16 - 2022-04-26 - G06F30/20
  • 本发明属于流体力学领域,涉及一种复杂外形低速和亚声速边界辨识方法,包括:通过计算得到给定外形的绕流流场,获得绕流流场的静压及速度;计算获得绕流流场的能量恢复系数;在能量恢复系数的设定区间内选取等值线,得到能量边界外缘;给定外形表面的每一点的法线与能量边界外缘的交点即为该点对应的能量边界外缘点,该点到其对应的能量边界外缘点的距离即为该点的能量边界厚度;计算给定外形的能量边界位移厚度。本发明通过能量恢复系数来辨识边界内、外区域,避免了曲面外形导致的主流速度难以确定的问题,可以进行各类流动条件下复杂外形的流动特性分析以及在实验过程中作为边界位置判断提供依据。
  • 一种复杂外形低速声速边界层辨识方法
  • [发明专利]一种基于叶下边界湿度的葡萄霜霉病预测方法-CN202310108752.9在审
  • 韩玮;高芮;杨再强;苏敬 - 南京信息工程大学
  • 2023-02-14 - 2023-05-12 - G06Q10/04
  • 本发明提供一种基于叶下边界湿度的葡萄霜霉病预测方法,涉及植物病虫害预测领域。该基于叶下边界湿度的葡萄霜霉病预测方法,包括:采集叶下边界湿度、温室气象因子、葡萄叶片特征数据;分析叶下边界湿度和温室气象数据之间的相互关系,提取影响叶下边界湿度的温室气象因子和葡萄叶片特征数据;建立以温室环境常规气象因子和植物叶片特征为变量的叶下边界湿度预测函数;建立从叶下边界湿度到病情指数的预测模型。以叶下边界湿度代替空气湿度作为气象模型输入参数,极大提高了模型准确度,并解决了现有模型主要针对露天栽培下葡萄霜霉病的气象预测,无法对设施葡萄霜霉病进行准确模拟的问题。
  • 一种基于边界层湿度葡萄霜霉病预测方法

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