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]一种结合深度学习的储层物性参数预测方法-CN201911138179.6有效
  • 王俊;曹俊兴;袁珊;尤加春 - 成都理工大学
  • 2019-11-20 - 2022-05-31 - G06Q10/04
  • 本发明公开一种结合深度学习的储层物性参数预测方法,步骤为:引入MIC定量测度物性参数与测井曲线的非线性相关性,选取对物性参数响应明显的测井曲线;引入CEEMDAN对物性参数数据序列分解,获得本征模态函数IMF分量和剩余RES分量,对物性参数数据序列平稳化处理;引入SE对各IMF分量和RES余量的复杂度评价,将熵值相近的分量序列重组得到新本征模态分量;对新本征模态分量数据归一化处理后划分为训练集和测试集;引入LSTM循环神经网络对重构的新分量建立预测模型,获得各新本征模态分量的预测值;将各新本征模态分量的预测值反归一化并进行叠加重构得到物性参数预测结果。
  • 一种结合深度学习物性参数预测方法
  • [发明专利]一种天然树脂油漆及其制作方法-CN201010520888.3无效
  • 马巍巍 - 马巍巍
  • 2010-10-27 - 2012-05-16 - C09D193/00
  • 一种天然树脂油漆,由天然醇酸树脂、天然植物性色浆、高分子成膜料、颜料、助剂及天然植物性稀释剂为原料混合制成。其要点在于它的配料及制作工艺。其原料比重为:天然醇酸树脂58-66份、天然植物性色浆25-35份、高分子成膜料10-20份、天然色素10-15份、天然植物性稀释剂3-7份。将天然植物性色浆加入研磨机中进行研磨,并加入分散剂;后将研磨后的天然植物性色浆和分散剂放入制漆罐中,加入天然醇酸树脂;加入配比量的干燥助剂,搅拌均匀,成为天然树脂清漆;加入定量的颜料的天然色素,研磨,均匀搅拌
  • 一种天然树脂油漆及其制作方法
  • [实用新型]一种植物性纤维的挤压膨化设备-CN202022753497.8有效
  • 谢孟辰 - 钰嘉(上海)食品有限公司
  • 2020-11-25 - 2021-08-20 - A23P30/30
  • 本实用新型公开了一种植物性纤维的挤压膨化设备,包括底座,所述底座的底面固定连接有两组相对称的万向轮,所述底座的上表面固定连接有相对称的滑轨,每个所述滑轨的外表面均传动连接有滑块,所述底座的上表面固定连接有防护罩该植物性纤维的挤压膨化设备,可以储存加工好的植物性纤维,达到收集植物性纤维的效果,通过把手能够拖动集料箱,配合滑块保证集料箱能够在滑轨方向上自由的运动,能够在收集植物性纤维完成后将集料箱滑出防护罩,起到便于收集植物性纤维的作用
  • 一种植物性纤维挤压膨化设备
  • [发明专利]食品开发支援装置、食品开发方法、食品制造方法、饮食教育支援装置及饮食教育方法-CN201280027130.3有效
  • 神谷哲 - 株式会社明治
  • 2012-06-29 - 2016-11-09 - G09B19/00
  • 口腔建模部(10),形成口腔模型(11);器官特性设定部(20),设定各口腔器官的器官特性;器官运动设定部(30),设定各口腔器官的运动;食品物性设定部(40),设定食品的物性;输入部(81),向口腔输入模拟食品中的各口腔器官的运动和模拟食品(41)的行为进行解析;评价结果记录部(83B),根据解析结果,记录食品的食用容易度、饮用容易度的评价结果;食品试制结果记录部(83C),记录以具有基于评价结果而被视为适当的食品的物性的方式适当地设定制造条件进行了试制的结果;制造条件决定部(84),基于食品试制结果记录部(83C)中记录的试制结果,决定用于将食品的物性设为由物性决定部(70)决定为适当的物性的制造条件。
  • 食品开发支援装置方法制造饮食教育
  • [发明专利]用于治疗和预防痛风的植物性固体饮料-CN201710739527.X在审
  • 李志强 - 李志强
  • 2017-08-24 - 2017-11-10 - A23F3/14
  • 本发明涉及一种治疗痛风效果明显、无毒副作用,可以用于治疗和预防痛风的植物性固体饮料,包括植物性原料茶叶、薏苡仁、赤小豆和淡竹叶;其中薏苡仁和赤小豆,经过烘焙后,用物理方法打粉;茶叶和淡竹叶经过自然晾干或烘干后用物理方法打粉;打粉后的植物性原料混合搅拌后进行定量包装成茶包,饮用时将小茶包直接放入杯内用开水泡茶饮用,是利用植物性原料对人体的相应功能起到降低体内尿酸浓度、达到治疗或预防痛风的效果;所有原料均为可食用的植物性材料
  • 用于治疗预防痛风植物性固体饮料
  • [发明专利]数据模拟仿真软件对标和物性预测方法-CN202111249645.5在审
  • 宗绪惠;范纲衔;郑皓元 - 昆山六丰机械工业有限公司
  • 2021-10-26 - 2022-03-08 - G06F30/17
  • 本发明公开了数据模拟仿真软件对标和物性预测方法,包括以下步骤:S1.利用实验装置量测铸件与铸型、铸型与铸型以及铸型与空气间界面温度;S2.藉由输入实际测温曲线在模流仿真软件中反求热传系数,校正优化模拟参数;S3.透过实验求得的实际冷却速率/SDAS,SDAS/物性强度关系式与模拟分析所得关系式进行对标,同时加入热处理参数使得铸件能达到最佳/极限物性强度;S4.与工厂实际生产强度、SDAS工艺参数所推倒之物性预测公式进行验证与对标本发明能够提升仿真模拟准确度,预防铸造缺陷,预测物性强度、优化铸件质量和对工艺参数设置、工艺/强度评估提供有效的标准依据,同时降低了能耗,减少了制造成本。
  • 数据模拟仿真软件物性预测方法
  • [发明专利]基于强化学习的工质热物性获取方法、系统和存储介质-CN202210305859.8在审
  • 陈曦;王超 - 苏州浪潮智能科技有限公司
  • 2022-03-25 - 2022-06-21 - G06N3/08
  • 本发明涉及一种基于强化学习的工质热物性获取方法、系统和存储介质,方法包括:将神经网络模型作为强化学习的决策网络,以进口温度作为所述神经网络模型的输入,并通过所述神经网络模型获得最优的热物性参数;将物理模型作为强化学习的估值网络,并将所述最优的热物性参数输入所述物理模型,通过所述物理模型获得预测出口温度;根据所述预测出口温度获取强化学习的奖励;根据所述奖励修正所述神经网络模型的网络参数,直至所述神经网络模型收敛。采用本方法,只需测量工质流量、进口温度和出口温度,便解决了高温、高压下甚至超临界条件下工质物性预测问题,降低了常温、常压条件下工质物性测量的人力、物力。
  • 基于强化学习工质物性获取方法系统存储介质

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