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[实用新型]行星轴止动结构及行星减速机构-CN202223292370.6有效
发明人：莫聪;陈素姣;李亚萍;覃圣超;章勇华 -专利权人：柳工柳州传动件有限公司;广西柳工机械股份有限公司
申请日： 2022-12-08 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： F16H57/08 文献下载
摘要：本实用新型属于行星减速机构技术领域，公开了一种行星轴止动结构及行星减速机构。行星轴止动结构包括行星架和多个行星轴，多个行星轴绕行星架的圆周方向设置于行星架，且行星轴凸出行星架一端的端部沿其径向开设有缺口，四个行星轴两两为一组，设置为两组，每组中两个行星轴的缺口相向设置，且每组中的两个行星轴之间设置有一个止动片，两个止动片固定设置于行星架，且每个止动片的两端分别卡入两个相向设置的缺口内。该行星轴止动结构通过在每两个相对设置的行星轴之间设置止动片，能够实现行星轴轴向方向以及周向方向的止动，且能够优化止动片的受力，防止止动片发生断裂。
行星轴止动结构减速机构

[发明专利]基于几何边界运算的分子动力学边界条件快速施加方法-CN202110126125.9有效
发明人：黄志刚;葛露明;黄亚军;何斌;覃圣超;史纪童 -专利权人：广东工业大学
申请日： 2021-01-29 - 公布日： 2023-03-17 - 主分类号： G16C10/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于几何边界运算的分子动力学边界条件快速施加方法，包括：根据分子动力学仿真模型，提取其几何边界，通过几何边界运算找出边界粒子，获取边界域内每个边界粒子的位置信息；为每个边界粒子赋予合理的速度和作用力，使得边界粒子的宏观物理量与微观状态相一致，从而得到完整的分子动力学边界条件。本发明给出了在复杂分子动力学系统上快速施加边界条件的一般方案；施加了平滑过渡的速度边界条件和应力边界条件，边界粒子的速度分布和势能分布，与系统局部的微观动力学状态一致，将边界附近的状态波动限制在较低的水平，解决施加边界条件任务繁重的问题，同时极大减少边界振荡。
基于几何边界运算分子动力学边界条件快速施加方法

[发明专利]基于马尔可夫理论的能量管理系统可靠性分析方法-CN202010939462.5在审
发明人：韦化;李宗声;吕中梁;练椿杰;覃圣超;杨少钧;祝云;张弛 -专利权人：广西大学
申请日： 2020-09-09 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明涉及软件可靠性评估技术领域，具体涉及基于马尔可夫理论的能量管理系统可靠性分析方法，包括以下步骤：1)基于离散马尔可夫理论，根据多个应用的调用关系，对能量管理系统的应用结构进行建模；2)结合应用实际使用频率确定各个节点转移概率矩阵；3)计算单个应用的可靠性；4)根据应用的转移概率和可靠性计算出系统的可靠性。本发明基于离散马尔可夫理论，对能量管理系统的应用结构进行建模，结合应用实际使用频率确定概率转移概率矩阵计算管理系统的可靠性，分析结果能够为制定提升系统可靠性方案提供参考，对进行日常系统维护工作具有重要意义。
基于马尔可夫理论能量管理系统可靠性分析方法

[发明专利]基于云边融合架构的小水电发电量预测系统及其实现方法-CN201911103976.0在审
发明人：陈晓兵;吴剑锋;黄馗;韦化;吕中梁;祝云;张弛;张乐;黄国辉;江雄烽;练椿杰;覃圣超 -专利权人：广西电网有限责任公司;广西大学
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2020-03-27 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于云边融合架构的小水电发电量预测系统及其实现方法，从外部系统采集所测区域的实时气象数据和小水电发电数据，通过VPN通道直接上送云计算服务器，通过互联网实现系统的人机界面；云计算服务器将气象数据和小水电发电数据传给边缘服务器储存，构建出小水电发电量预测模型，并利用该模型进行小水电发电量预测，然后将预测结果回传云计算服务器，完成了数据分析、挖掘、预测等系统核心分析功能，最终将预测、分析结果通过互联网传输到终端设备上展示。本发明是云计算及边缘计算技术的有机结合应用的典型案例，在提高系统可靠性的同时，有效的解决了电网敏感数据储存、传输、展示的问题。
基于融合架构小水电发电量预测系统及其实现方法

[发明专利]基于大数据驱动的小水电群发电量预测方法-CN201911105323.6在审
发明人：黄馗;吴剑锋;陈晓兵;韦化;张乐;祝云;张弛;吕中梁;黄国辉;江雄烽;练椿杰;覃圣超 -专利权人：广西电网有限责任公司;广西大学
申请日： 2019-11-13 - 公布日： 2020-03-24 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于大数据驱动的小水电群发电量预测方法，针对小水电群点多面广、无序管理的现状，将其按照区域划分；获取各区域的历史气象数据和发电量数据，采用数据挖掘技术对坏数据进行预处理，然后再做归一化处理；利用两层长短期记忆神经网络和一层全连接神经网络，对历史气象数据和发电量数据进行训练，并以测试数据的发电量真实值与训练模型发电量预测值的均方根误差最小为优化目标进行优化计算，最终得到小水电群的发电量预测模型。本发明的方法可对小水电群发电量进行精准预测，实现了小水电站的综合有序管理，保证了电网的安全稳定运行。
基于数据驱动小水电群发电量预测方法