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]适用于船舶舷外水下轴承振动传感器的安装方法-CN202310383659.9在审
  • 田波;刘彦;谢志强;邢军华;仇健海 - 中国舰船研究设计中心
  • 2023-04-10 - 2023-08-18 - G01H17/00
  • 本发明公开了一种适用于船舶舷外水下轴承振动传感器的安装方法,其包括如下步骤:S1、在导流罩法兰上加工楔形坡口;在导流罩与振动传感器的信号线缆配合部位加工U型窗;S2、将传感器基座焊接于楔形坡口处的舷外轴承处,通过防松脱措施将振动传感器安设在传感器基座上,使振动传感器嵌入楔形坡口内;S3、将电缆防护导管按照船体外板线性加工后焊接于船体外板,将信号线缆从导流罩的U型窗穿出后自下而上穿过电缆防护导管,并通过线缆防护措施对信号线缆进行防护;S4、将杯形管节焊接于船体外板进舱部位,信号线缆由舷外穿过杯形管节,完成信号线缆的进舱。本发明能防止振动传感器的脱落和信号线缆的损坏。
  • 适用于船舶外水轴承振动传感器安装方法
  • [发明专利]一种基于电涡流的船舶舷外轴承间隙测量传感器-CN202310374411.6在审
  • 田波;谢志强;刘彦;邢军华;姚仕辉 - 中国舰船研究设计中心
  • 2023-04-10 - 2023-07-07 - G01B7/14
  • 本发明公开了一种基于电涡流的船舶舷外轴承间隙测量传感器,其包括防护壳体、电涡流传感探头、信号放大器、信号转接电缆、传感基座、紧固螺栓;防护壳体采用耐压水密壳体;电涡流传感探头通过信号线与信号放大器的输入端连接,置于防护壳体内,其下部伸出防护壳体的下表面的传感器探头出口,对准被测轴段被测面,获取感应信号;信号放大器置于防护壳体内,通过信号转接电缆与信号采集设备连接;传感基座与防护壳体一体成型,位于防护壳体侧面;紧固螺栓穿过传感基座四周上的螺孔后与船舶连接。本发明能应用于船舶舷外轴承间隙的测量,具有结构紧凑、尺寸小、耐压水密的优点。
  • 一种基于涡流船舶轴承间隙测量传感器
  • [发明专利]大气污染数据的分析方法、装置及可读存储介质-CN202210978884.2在审
  • 曾志辉;许文龙;邢军华;陈瑞斌 - 深圳中兴智坪科技有限公司
  • 2022-08-16 - 2022-12-09 - G06F16/906
  • 本发明提供了一种大气污染数据的分析方法、装置及可读存储介质,分析方法包括,建立历史事件库,历史事件库包括多个历史污染数据集合,历史污染数据集合包括历史污染参数集合以及历史污染成因;建立训练模型,对历史污染数据集合进行第一数据处理后输入训练模型中,对训练模型进行模型训练,生成数据分析模型;获取目标大气数据集合,对目标大气数据集合中的大气数据进行污染预警;在触发污染预警的情况下,根据目标大气数据集合以及历史污染参数集合配置数据分析模型的多个特征数据集合,将多个特征数据集合输入数据分析模型中,确定每个特征数据集合中目标大气数据集合与历史污染参数集合之间的数据相似值;根据数据相似值确定大气污染成因。
  • 大气污染数据分析方法装置可读存储介质
  • [发明专利]基于深度学习时空模型的水质预测方法和系统-CN202210646394.2在审
  • 邢军华;曾志辉;陈瑞彬;许文龙 - 深圳中兴智坪科技有限公司
  • 2022-06-09 - 2022-10-04 - G06Q10/04
  • 本发明提供了一种基于深度学习时空模型的水质预测方法和系统,其中,所述方法包括:对水质监测点数据和非水质监测点数据进行预处理;进行数据映射处理,将同一时刻的非水质监测点数据映射到水质监测点;对待预测水域进行网格划分,将水质监测点分配到网格单元,将水质监测点对应的水质监测点数据和非水质监测点数据叠加作为网格单元的值,得到对应时刻的网格数据帧;基于不同时刻的网格数据帧形成时空数据帧序列,将水质影响数据转为时空数据;基于PredRNN预测模型对时空数据帧序列进行迭代计算得到水质预测模型以进行水质预测。本申请考虑到区域水质在空间和时间维度上的联系,将水质预测转为时空预测,提取的时间和空间信息更充分,提高预测准确率。
  • 基于深度学习时空模型水质预测方法系统
  • [发明专利]EFDC水质模型参数率定方法、系统和可读存储介质-CN202210513965.5在审
  • 陈瑞斌;曾志辉;许文龙;廖海滨;邢军华 - 深圳中兴智坪科技有限公司
  • 2022-05-12 - 2022-09-02 - G06F30/27
  • 本发明提供了一种EFDC水质模型参数率定方法、系统和可读存储介质,其中,EFDC水质模型参数率定方法包括:获取率定参数对象;获取水质模型数据;构建河流概化图,并搭建初始水质模型;基于量子遗传算法进行水质模型参数率定;在量子遗传算法每一代遗传的计算过程中,采用多进程运行水质模型。本申请通过在保证水质模型参数设定的前提下,基于量子遗传算法和多进程运行来进行水质模型的参数率定,提高水质模型参数率定的效率,现有技术通过运用全局性的优化算法,未考虑模型的参数设定,因而存在计算量大、耗时长的缺点,本申请通过优先对水质模型的参数进行设定,并选取量子遗传算法以及多进程运行进行水质模型的参数率定,提高了参数率定的效率。
  • efdc水质模型参数方法系统可读存储介质

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