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]次临界反应堆性能分析方法、系统、设备及计算机介质-CN201811341121.7有效
  • 谢金森;于涛;谢芹;陈珍平;赵鹏程;曾文杰;谢超;刘紫静 - 南华大学
  • 2018-11-12 - 2023-04-07 - G06F30/20
  • 本申请公开了一种次临界反应堆性能分析方法、系统、设备及计算机介质,该方法包括:获取次临界反应堆中的λ基波共轭中子通量;获取次临界反应堆中的瞬发α基波中子通量;基于λ基波共轭中子通量和瞬发α基波中子通量计算得到次临界反应堆绝对反应性;基于次临界反应堆绝对反应性对次临界反应堆性能进行分析,得到分析结果。本申请公开的一种次临界反应堆性能分析方法中,基于λ基波共轭中子通量和瞬发α基波中子通量共同计算得到次临界反应堆绝对反应性,实验证明,使得基于次临界反应堆绝对反应性对次临界反应堆性能进行分析后得到的分析结果更为准确。本申请公开的一种次临界反应堆性能分析系统、设备及计算机可读存储介质也解决了相应技术问题。
  • 临界反应堆性能分析方法系统设备计算机介质
  • [实用新型]一种生物培养皿-CN202320370697.6有效
  • 陈珍平 - 广州西锦忆生物科技有限公司
  • 2023-03-03 - 2023-03-31 - C12M1/22
  • 本实用新型涉及培养皿技术领域,具体涉及一种生物培养皿,包括培养皿体和培养皿盖,所述培养皿体的底板由聚乙烯膜和固定板组成,所述聚乙烯膜和固定板间隔设置且聚乙烯膜位于固定板上方,通过使用聚乙烯膜和固定板组成培养皿体的底板,使培养基倒入培养皿体之后,能够帮助培养基的快速均匀分布并且帮助其快速凝固,减少摇晃操作的同时,减少了被细菌污染的概率,同时配合转动板等组件,能够进一步提升对培养基快速分布的速度。
  • 一种生物培养皿
  • [实用新型]一种电热水袋-CN202320271273.4有效
  • 陈珍平 - 广州西锦忆生物科技有限公司
  • 2023-02-21 - 2023-03-21 - A61F7/08
  • 本实用新型涉及热水袋技术领域,具体涉及一种电热水袋,包括水袋本体,还包括插设在水袋本体内部的密封塞,所述密封塞的下端卡接有第一磁铁;排气机构,所述排气机构包括凸台,所述凸台的表面固定安装有橡胶圈,所述凸台的上端固定安装有圆板,所述圆板的表面等间距环绕开设有多组排气孔,所述圆板上端中心处卡接有第二磁铁,所述圆板的下端对称安装有支撑杆。本实用新型通过各个零件之间的配合使用,进而在对水袋本体内部的气体进行排放时,可通过将密封塞取出,然后在凸台自身重力作用下,使得被密封的存储体打开,使得存储体的内部与外部环境相连通,进而便于存储体内部气体的快速排放,节约时间。
  • 一种热水袋
  • [发明专利]一种中子学计算不确定性量化方法、系统、设备及介质-CN202211396094.X在审
  • 杨超;于涛;陈珍平 - 南华大学
  • 2022-11-09 - 2023-01-31 - G06F30/20
  • 本发明涉及一种中子学计算不确定性量化方法、系统、设备及介质,属于中子学计算领域。该方法包括:基于核数据评价库中的协方差信息制作核数据协方差库;采用直接数值扰动法计算散裂中子源对核反应截面的敏感性系数;根据所述核数据协方差库和所述敏感性系数,计算散裂中子源不确定性;根据所述核数据协方差库和所述散裂中子源不确定性,采用拉丁超立方体抽样方法进行抽样产生计算样本;基于所述计算样本执行ADS中子学计算,得到ADS中子学计算结果;对所述ADS中子学计算结果进行数理统计分析,确定所述ADS中子学计算结果的不确定性。本发明提高了ADS中子学计算不确定性的计算效率和计算精度。
  • 一种中子计算不确定性量化方法系统设备介质
  • [发明专利]一种基于CNN-LSTM的核电厂故障诊断方法及装置-CN202210224535.1在审
  • 雷济充;于涛;陈珍平;谢金森;倪梓宁;张华健;任长安;李卫 - 南华大学
  • 2022-03-07 - 2022-06-03 - G06K9/62
  • 本申请公开了一种基于CNN‑LSTM的核电厂故障诊断方法、装置及存储介质,该方法包括:收集核电厂真实运行数据或模拟机产生的不同工况数据;建立CNN层,并利用CNN层对收集的数据进行特征提取;对提取后的特征数据进行预处理,并从处理后的数据中划分出训练集数据;建立LSTM层,利用训练集数据对LSTM层进行训练,得到故障识别模型;将待测工况数据输入至故障识别模型,输出故障诊断结果。上述方法使用CNN层对多维数据进行特征提取,使用特征提取后的少维数据对LSTM层进行训练得到故障识别模型,这样故障诊断准确度高、误差小、效率高,能够为核电厂操纵人员提供指导,避免操纵人员误操作以及不操作导致核电厂事故。
  • 一种基于cnnlstm核电厂故障诊断方法装置
  • [发明专利]一种核电厂故障诊断方法、装置及其介质-CN202111645902.7在审
  • 雷济充;于涛;陈珍平;谢金森;倪梓宁;张华健;任长安;李卫 - 南华大学
  • 2021-12-29 - 2022-04-08 - G06K9/62
  • 本申请公开了一种核电厂故障方法、装置及其介质,针对目前采用专家系统辅助人工监察的方式无法避免人为错误以及对以前未发生过的故障问题判断不准确的问题,提供了一种核电厂故障诊断方法,包括:获取核电厂的实际工况数据;将实际工况数据输入至预先建立的诊断模型;获取诊断模型输出的诊断结果。由于诊断结果是将实际工况数据输入至诊断模型后,由诊断模型返回的,无需人工参与,避免了人工监测会出现的人为错误。又因为对于由训练集数据训练出的各LSTM模型通过验证集数据进行准确性验证,选取准确性最高的作为诊断模型,所以诊断模型对于未见过的数据同样有准确度的保证,相比于完全依赖于过往人工经验的专家系统,故障诊断更为准确。
  • 一种核电厂故障诊断方法装置及其介质

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