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]三维重力场全息数值模拟及CPU-GPU加速方法-CN202311184544.3在审
  • 戴世坤;朱德祥 - 中南大学
  • 2023-09-14 - 2023-10-20 - G06F30/23
  • 利用水平方向二维傅里叶变换把空间域引力位满足的三维偏微分方程转化为不同波数满足的一维常微分方程,将三维问题转化为一维常微分问题求解,减少了计算量及存储需求,不同波数之间常微分方程相互独立,具有高度并行性;一维常微分方程上下边界问题具有严格的边界条件,与物理边界吻合;水平方向二维傅里叶变换采用全息傅里叶变换,与重力场水平方向边界吻合,因此三维偏微分方程描述的重力位物理信息得到完整、精确的数值模拟;基于算法的并行性
  • 三维重力场全息数值模拟cpugpu加速方法
  • [发明专利]基于偏微分方程学习网络的图像去噪方法、设备及终端-CN202210195835.1在审
  • 王斌;赵鎏勃;赵楚媚;郭盛林 - 西安电子科技大学
  • 2022-03-01 - 2022-07-12 - G06T5/00
  • 本发明属于图像处理技术领域,公开了一种基于偏微分方程学习网络的图像去噪方法、设备及终端,包括:图像去噪数据集获取与输入,通过偏微分方程学习网络,输出预测去噪图像时间序列,与真实去噪图像时间序列对比得到损失,最小化损失来训练参数,然后将随机积分理论引入,构建改进的数值求解器用于计算偏微分方程的解,最终网络输出图像去噪数据集对应偏微分方程以及方程的解,然后将训练好的网络与去噪后处理模块结合用于图像去噪,得到去噪结果本发明能够解决基于偏微分方程图像去噪算法参数调节困难问题,以及改进了现有数值求解器的误差问题,提升解的精度,最后利用去噪后处理模块的图像解构操作,可以得到更具有竞争力的去噪结果。
  • 基于微分方程学习网络图像方法设备终端
  • [发明专利]基于渗流边界和运动微分方程条件的渗流求解方法-CN201710496148.2有效
  • 卢应发;刘德富;王鹏 - 湖北工业大学
  • 2017-06-26 - 2020-10-30 - G06F17/13
  • 本发明提供一种基于渗流边界和运动微分方程条件的渗流求解方法,其特征在于,包括以下步骤:步骤1.对研究对象的宏观几何特征进行准确测量,并建立相对应的几何特征描述方程;步骤2.研究研究对象的渗流系数分布特征,建立研究对象在研究区域的渗流系数分布方程;步骤3.研究研究对象的边界条件流量、水头特征,并建立相对应的边界条件流量、水头的表示方程;步骤4.选取水头的表示方程,使其满足相对应的运动微分方程、流量和水头的边界条件方程该方法的提出将对大坝、边坡、路基、隧道、巷道、涵洞等各种营建构筑物和自然体的渗流运动研究和应用具有推动作用。
  • 基于渗流边界运动微分方程条件求解方法
  • [发明专利]一种基于U模型优化SMC的AGV轨迹跟踪控制方法-CN202011450843.3有效
  • 吴佳峰;马向华;陈浩;王豪杰 - 上海应用技术大学
  • 2020-12-11 - 2022-05-27 - G05B13/04
  • 本发明公开了一种基于U模型优化SMC的AGV轨迹跟踪控制方法,包括步骤1:建立全局坐标系下AGV的运动学模型,通过AGV当前位姿状态和当前期望位姿状态作比较,得到位姿误差微分方程;步骤2:基于所述位姿误差微分方程,设计AGV轨迹跟踪滑模控制的切换函数;步骤3:根据AGV系统的趋近运动,选取基于连续函数的等速趋近律,并且得到轨迹跟踪滑模控制器;步骤4:确定AGV运动学模型位姿误差微分方程为被控对象,通过U模型控制思想将被控对象动态转化为1,即在被控对象前添加AGV运动学模型的动态逆,组成滑模轨迹跟踪控制器、U模型和被控对象的闭环控制系统。
  • 一种基于模型优化smcagv轨迹跟踪控制方法
  • [发明专利]一种基于神经动力学方法的软体机器人控制方法-CN202010022540.5有效
  • 谭宁;黄明伟;余鹏 - 中山大学
  • 2020-01-09 - 2022-11-15 - B25J9/16
  • 本发明公开了一种基于神经动力学方法的软体机器人控制方法,包括以下步骤:1、对于当前时刻t,结合软体机器人的末端坐标位置、目标轨迹和其速度,以及软体机器人的雅可比矩阵的逆,建立一个表示软体机器人驱动器状态变化率的一阶微分方程;2、根据软体机器人末端位姿和驱动器的状态的变化率确定雅可比矩阵,对雅可比矩阵使用零化神经动力学得到一个关于雅可比矩阵的逆的一阶微分方程;3、确定步骤1和步骤2的两个微分方程的初始条件并将两个微分方程联合起来求解;4、由步骤3得到的结果,得出软体机器人驱动器的状态,从而驱动机器人运动
  • 一种基于神经动力学方法软体机器人控制

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