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]一种基于模态响应的结构损伤识别方法-CN202210655043.8在审
  • 付君健;彭铁川;李帅虎;周祥曼 - 三峡大学
  • 2022-06-10 - 2022-09-06 - G06F30/23
  • 本发明公开了一种基于模态响应的结构损伤识别方法,该方法以待测结构有限元模型的单元刚度矩阵和单元质量矩阵权重系数为成像参数,以待测结构与有损伤结构模态响应变化率的平方和为损伤识别的弹性成像目标函数,以成像参数上下限为约束条件,建立损伤识别的弹性成像优化模型,对结构进行有限元分析以获得结构模态响应,通过推导目标函数关于成像参数的导数,来迭代求解成像参数,当目标函数满足收敛准则时完成结构弹性成像以实现损伤识别。本发明中结构的模态响应容易通过传感器测量,利用弹性成像方法从图形角度直观反映结构损伤的位置和形状信息,可以实现对刚度和质量有耦合影响的损伤类型和仅对质量有影响的损伤类型的损伤识别。
  • 一种基于响应结构损伤识别方法
  • [发明专利]基于生成对抗网络的超声图像模态迁移、分类方法及终端-CN201911052663.7有效
  • 徐奕;陈坤 - 上海交通大学
  • 2019-10-31 - 2022-07-29 - G06T7/00
  • 本发明提供了一种基于生成对抗网络的超声图像模态迁移、分类方法及终端,包括:S1,对原始超声图像进行处理得到纯净的弹性超声图像,将所有弹性超声图像标注对应的良恶性类别,得到像素级对齐的多组灰阶‑弹性超声图像对;S2,使用深度残差网络的单模态灰阶超声分类网络给定灰阶超声图像一个不准确的良恶性类别;采用条件双循环生成对抗网络作为超声图像模态迁移网络,实现从灰阶超声图像生成弹性超声图像;进一步利用密集卷积网络对灰阶图像和生成的弹性图像分别提取出特征并拼接以用于分类本发明考虑了良恶性类别对弹性图像的影响,以及弹性图像固有的随机性,能够对每张灰阶图像生成多张同一类别且具有随机性的弹性图像。
  • 基于生成对抗网络超声图像迁移分类方法终端
  • [发明专利]一种基于多模态Lamb波数据融合的无基线应力在线监测方法-CN202210061554.7有效
  • 李佳鑫;谭久彬;赵勃;史维佳 - 哈尔滨工业大学
  • 2022-01-19 - 2022-08-02 - G01L1/25
  • 本发明提出了一种基于多模态Lamb波数据融合的无基线应力在线监测系统及监测方法,根据被测对象的几何尺寸和材料参数建立Lamb波频散曲线,得到一阶Lamb波模态的截止频率,确定Lamb波信号的激励频率,进而得到在被测对象内部得到纯净的S0和A0模态Lamb波;建立声弹性方程,求解被测对象在预应力条件下的弹性动力学方程,得到S0和A0模态Lamb波在激励频率下的群速度与应力之间的线性关系;通过在线监测系统处理数据;计算深度方向应力梯度,最终实现对被测对象应力状态表征;本发明不需要零应力状态下的数据作为基线数据,不需要设计能够产生临界折射纵波的楔块,将不同模态Lamb波的声弹性效应相结合,即可实现无基线数据的应力在线监测。
  • 一种基于多模态lamb数据融合基线应力在线监测方法

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