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]一种船底气液分层两相流波动形态数值模拟方法-CN202211266162.0有效
  • 郭翔宇;胡世良;王艳霞;邹姝妍;苏甲;沈冠之 - 中国船舶科学研究中心
  • 2022-10-17 - 2023-05-12 - G06F30/15
  • 本申请公开了一种船底气液分层两相流波动形态数值模拟方法,涉及船舶技术领域,该方法构建船舶底部的气液分层两相流区域对应的平面的计算域并对计算域进行网格划分得到若干个网格单元后,将船舶气腔结构的前缘台阶的后缘边界投影到所述计算域从而将所述计算域划分为靠近来流方向的上游台阶区域和远离来流方向的下游液面波动区域,然后基于伯努利方程构建与各个网格单元处的点源的强度相关的求解方程并基于边界元积分求解,即可基于计算域内所有网格单元处的点源的强度计算得到气液分层两相流的波动形态的数值模拟结果。该方法可以对气液分层两相流的波动形态实现快速模拟在确保计算精度的同时大幅提高了计算效率且所需的运算资源也较小。
  • 一种船底分层两相波动形态数值模拟方法
  • [发明专利]一种船体型线特征参数提取方法-CN202010489918.2有效
  • 沈冠之;陈京普;冯君;孙文愈;刘希洋 - 中国船舶科学研究中心
  • 2020-06-02 - 2021-07-27 - B63B71/00
  • 本发明公开了一种船体型线特征参数提取方法,涉及船舶技术领域,该方法通过对船体的船型文件进行处理,可以自动化提取得到船体型线在给定吃水深度下的特征参数,在进行特征提取时,根据各特征参数的参数类型采用不同方法提取,对尺度、位置等代数型参数直接提取,对面积、体积等积分型参数进行积分求解处理提取,对角度、曲率等微分型参数进行微分求解处理提取,从而可以提取得到船体的表征整体特征的全局参数、表征区域特征的局部参数以及表征曲面细节特征的细部参数三个层次的特征参数,为后续的数据挖掘提供了数据基础。
  • 一种船体特征参数提取方法
  • [发明专利]一种基于卷积神经网络的船体型线设计方法-CN202010519475.7有效
  • 刘希洋;冯君;孙文愈;沈冠之;郑安燃;陈京普 - 中国船舶科学研究中心
  • 2020-06-09 - 2021-05-04 - B63B71/00
  • 本发明公开了一种基于卷积神经网络的船体型线设计方法,涉及船舶技术领域,该方法对样本船舶的船型几何数据进行数据标准化处理构建得到样本船舶的几何特征数组,将样本船舶的几何特征数组作为输入、水动力性能数据作为输出,基于卷积神经网络训练得到船型性能预报模型,利用船型性能预报模型可以对船型几何数据已知的目标船舶进行水动力性能数据的预报、数据挖掘和敏感性分析,根据敏感性分析结果对目标船舶的船体型线优化可以提高优化效率,实现船型快速设计,而且该方法提供了一种有效的无参数船体几何表达和分析方法,避免了船体型线分析中的参数化过程带来的数据差异,通用性较高,适用于大部分主流船型。
  • 一种基于卷积神经网络船体设计方法

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