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]基于遗传算法的矩形截面形状微通道热沉的优化设计方法-CN202011095996.0在审
  • 景大雷;占学宽;何磊;宋健;易善凯 - 上海理工大学
  • 2020-10-14 - 2021-01-15 - G06F30/17
  • 本发明公开了一种基于遗传算法的矩形截面形状微通道热沉的优化设计方法,解决了微电子产品超高速运算导致发热量激增影响运行,造成产品更新受限的弊端,其技术方案要点是基于矩形截面形状微通道流动阻力和平均对流换热系数理论表达式,通过热阻网络模型分别建立在等截面面积/等截面周长约束下的热阻和压降的理论模型;以微通道总热阻和总压降为两个优化目标,使用遗传算法对微通道尺寸结构进行多目标优化设计;通过comsol进行仿真验证;得到微通道热沉传热传质性能最佳尺寸结构,本发明的基于遗传算法的矩形截面形状微通道热沉的优化设计方法,能够便捷优化微通道散热系数的形状和尺寸参数,提供传热传质性能的最优结构参数。
  • 基于遗传算法矩形截面形状通道优化设计方法
  • [发明专利]一种CuAlNi记忆合金4D打印工艺优化方法-CN202210024668.4在审
  • 韩永典;张颜坤;徐连勇;赵雷;荆洪阳;郝康达 - 天津大学
  • 2022-01-11 - 2022-05-27 - B22F10/28
  • 本发明涉及增材制造技术领域,尤其涉及一种CuAlNi记忆合金4D打印工艺优化方法。包括如下步骤:制备预合金化粉末并对其进行小参数范围的选区激光熔化块体成型,分析熔池尺寸和可打印性;通过有限元分析,得到大范围不同工艺参数组合下的熔池形貌尺寸理论结果;基于实际熔池尺寸对有限元模拟结果进行优化和计算,得到大参数范围的高温形状记忆合金的理论可打印性能分布图及最优工艺参数组合区间;针对大参数范围可打印性预测结果,进行优化工艺参数区间的打印性验证和相变温度和形状记忆效应测试。本发明通过该种工艺设计优化方法,实现了高相变温度和优异形状记忆性能的CuAlNi高温形状记忆合金4D打印制备的快速高效工艺优化
  • 一种cualni记忆合金打印工艺优化方法
  • [发明专利]用于悬挑自由曲面的空间网壳结构形状优化及构成方法-CN202310507158.7在审
  • 丁超;王震;汤慧萍;赵阳;叶俊;徐圣航;胡英涛 - 浙大城市学院
  • 2023-05-08 - 2023-08-01 - G06F30/13
  • 本发明涉及一种用于悬挑自由曲面的空间网壳结构形状优化及构成方法,包括步骤:初始条件输入、受力性能分析、敏感度分析、网壳形状更新、迭代收敛判断。本发明的有益效果是:该优化方法为一种无参数化的形状优化方法,以节点坐标为设计变量,无需额外调整优化参数,易于应用;通过引入虚拟节点荷载作为节点坐标更新筛选策略,通过节点间的相互制约关系来保证每一迭代步结构形状的平滑性,极大改善了传统结构优化算法中因大量离散变量及结构强几何非线性引起的锯齿状曲面现象;通过带平方惩罚因子的材料用量敏感度参数,进一步加强结构网格划分均匀性;实现兼具建筑美观及受力合理性的大规模空间网壳结构自由曲面的高效成形
  • 用于自由曲面空间结构形状优化构成方法
  • [发明专利]融合GAN和迁移学习的气动形状优化设计方法及系统及设备-CN202210313084.9在审
  • 郭振东;汪祺能;宋立明;李军 - 西安交通大学
  • 2022-03-28 - 2022-06-28 - G06F30/17
  • 融合GAN和迁移学习的气动形状优化设计方法及系统及设备,包括以下步骤:采集设计参数建立计算流体动力学模拟流程;获取已完成相似优化任务的样本信息;建立生成对抗神经网络GAN,得到潜变量设计空间;基于潜变量设计空间收集对应的样本集;搜索EI函数最大化的坐标得到新坐标;对新坐标的几何设计进行性能评估,将评估后得到的两组样本加入样本集合中;对于更新后的样本集合循环执行建立代理模型,搜索新样本,添加新样本的步骤直到满足优化停止条件本发明解决了不同设计任务参数化空间无法兼容的问题,利用已完成的类似任务的解,加速目标任务的求解,突破经典设计优化方法针对各具体优化问题“从零开始”的局限,提高新任务的优化效率。
  • 融合gan迁移学习气动形状优化设计方法系统设备
  • [发明专利]基于Info-GAN的多设计空间耦合气动形状优化方法及系统-CN202210278908.3在审
  • 郭振东;汪祺能;宋立明;李军 - 西安交通大学
  • 2022-03-21 - 2022-07-15 - G06F30/17
  • 基于Info‑GAN的多设计空间耦合气动形状优化方法及系统,建立计算流体动力学模拟流程;获取已有设计的样本几何信息;确定需要构造的高低精度设计空间变量个数;建立可解释生成对抗神经网络Info‑GAN,并对生成器与判别器网络进行训练,获得两个潜空间;分别对两个潜空间,进行初始采样,获得对应的评估值;建立co‑Kriging多保真度代理模型,搜索新样本,添加新样本直到满足优化停止条件。本方法使用了深度学习技术Info‑GAN网络来完成优化的参数化造型环节,相对于一般的生成模型方法,本方法使用Info‑GAN对于目标任务建立高、低维两个不同设计空间,并充分发挥高、低维设计空间优化的优势,实现“优化效率”与“解的最优性”之间的有效平衡。
  • 基于infogan设计空间耦合气动形状优化方法系统

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