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]一种基于神经网络的两阶段航空发动机推力估计方法-CN202310741397.9在审
  • 胡家文;张建秋;耿智博 - 电子科技大学
  • 2023-06-21 - 2023-09-05 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种基于神经网络的两阶段航空发动机推力估计方法,针对飞行器运行过程中发动机的推力无法直接测量而影响到健康状态评估以及飞行控制等问题,本发明利用发动机出厂前试车采集的压力、温度及推力等数据作为训练数据集,在数据清理与降噪后,进行归一化处理,然后联合随机森林与皮尔逊相关系数法对传感器数据源进行筛选以实现降维;之后建立两阶段的神经网络,针对机载飞行在线监测数据较试车数据存在缺失这一情况,以在线监测数据作为第一阶段的神经网络模型的输入,对需要的缺失数据进行估计,继而同时作为输入建立推力估计神经网络模型,结果显示较直接利用在线监测数据对推力进行估计具有更高的准确度。
  • 一种基于神经网络阶段航空发动机推力估计方法
  • [发明专利]一种考虑屏蔽故障的两部件串联系统维修优化方法-CN202310573780.8在审
  • 胡家文;黄允;李波;洪涛 - 电子科技大学
  • 2023-05-19 - 2023-08-15 - G06Q10/20
  • 本发明公开了一种考虑屏蔽故障的两部件串联系统维修优化方法,属于预防性维修决策技术领域。本发明包括(1)建立半马尔科夫决策过程的数学模型:建立两部件串联系统的状态空间、维修动作集、每个状态下执行相应维修动作的成本、每个状态下执行相应维修动作后转移到任意状态的概率和每个状态下执行相应维修动作后的预期逗留时间。(2)通过数值迭代算法和二维搜索算法求解两部件串联系统的最优预防性更换周期以及对应的最优维修策略。该发明在系统发生屏蔽故障时考虑检查后更换失效部件和直接对整个系统执行纠正性更换两种维修方式,在一个部件到达预防性更换周期时,对另一部件进行机会性维护,以最小化长周期平均维修成本为优化目标,制定对应的最优维修策略,并用二维搜索算法求解最优预防性更换周期。
  • 一种考虑屏蔽故障部件串联系统维修优化方法
  • [发明专利]一种机械部件失效后多维修方式的维修优化方法-CN202211502924.2在审
  • 李波;蒋丽颖;洪涛;胡家文;赵仕志;程国强 - 电子科技大学
  • 2022-11-28 - 2023-03-28 - G06F30/20
  • 本发明公开了一种机械部件失效后多维修方式的维修优化方法,属于预防性维修技术领域。本发明包括(1)建立半马尔科夫链的数学模型,定义机械部件的状态空间及维修成本。(2)求解最小维修的状态转移概率矩阵以及其状态持续时间。(3)求解完美维修的状态转移概率矩阵以及其状态持续时间。(4)建立非完美维修的数学模型,求解其状态转移概率举着以及其状态持续时间。(5)求解机械部件的预防性维护周期以及周期内机械部件失效后对应的维修策略。(6)验证策略的稳定性。该发明在意外故障时考虑多种维修方式,即最小维修、非完美维修和完美维修,以最小化单位时间平均维修成本为约束目标,制定周期内的最优维修策略。
  • 一种机械部件失效多维方式维修优化方法

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