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[发明专利]一种考虑结构和气动非线性的飞行动力学建模方法-CN202111214154.7在审
发明人：李道春;赵仕伟;张健;申童;阚梓;邵浩原;姚卓尔 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2021-10-19 - 公布日： 2021-12-31 - 主分类号： G06F30/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种考虑结构和气动非线性的飞行动力学建模方法，将无人机结构三维梁问题解耦为非线性梁运动分析和梁截面变形分析，建立无人机非线性结构模型；基于气动降阶模型建立无人机非线性气动模型，通过结构模型与气动力模型的耦合，建立无人机非线性气动弹性模型，将重力载荷和气动力载荷的贡献项以及边界条件项，代入到结构半离散化方程，得到柔性飞机非线性气动弹性与飞行动力学耦合模型，基于Newton‑Raphson方法求解系统方程的静平衡解，采用Generalized‑α算法求解非线性时域响应。
一种考虑结构气动非线性飞行动力学建模方法

[发明专利]非线性模型的线性化处理方法、装置及存储介质-CN201980100540.8在审
发明人：王德慧;江宁;张拓;田中伟 -专利权人：西门子股份公司
申请日： 2019-09-30 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：一种非线性模型的线性化处理方法、装置及存储介质。其中，方法包括：针对每个设备的非线性模型，确定所述模型各个输入参数的取值范围(101)；将每个输入参数的取值范围基于复数个插值点划分为复数个子区间(102)；在每个子区间内均衡确定复数个输入样本值(103)；遍历所述模型各个输入参数的输入样本值组合，利用所述非线性模型得到每个输入样本值组合对应的输出样本值组合(104)；利用所有输入样本值组合与其所对应的输出样本值组合生成一个张量表(105)。上述方法能够针对一些包括非线性物理过程的模型实现非线性模型的线性化处理。
非线性模型线性化处理方法装置存储介质

[发明专利]一种聚氯乙烯全流程生产规划的求解方法和装置-CN201711044963.1在审
发明人：高小永;冯振辉;王宇红;黄德先 -专利权人：中国石油大学（北京）
申请日： 2017-10-31 - 公布日： 2018-02-02 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提供一种聚氯乙烯全流程生产规划的求解方法和装置，通过建立聚氯乙烯全流程生产的第一规划模型，基于链接超平面函数模型分别分片线性逼近第一规划模型中的每一非线性函数，分别获得对应的分片线性函数，对每一分片线性函数分别进行区域化表征，分别获得对应的区域表征函数，以获得聚氯乙烯全流程生产的第二规划模型；基于聚氯乙烯全流程生产的成本最低原则，求解第二规划模型；从而将链接超平面函数模型应用到对包含非线性函数的聚氯乙烯全流程生产的规划模型的线性化转换过程中，利用链接超平面函数模型在转换过程中的分片线性逼近的特点，保证了转换后获得的混合整数线性规划模型的高精度，确保了聚氯乙烯全流程生产规划最优解的获得。
一种聚氯乙烯流程生产规划求解方法装置

[发明专利]基于多元线性回归的颗粒物浓度预测方法-CN202310906454.4在审
发明人：李昊勃;白雪莲 -专利权人：重庆大学
申请日： 2023-07-21 - 公布日： 2023-10-13 - 主分类号： G16C20/20 文献下载
摘要：本发明具体涉及基于多元线性回归的颗粒物浓度预测方法，包括：将相关参数的浓度测量值输入浓度预测模型中，输出目标颗粒物的浓度预测值；构建浓度预测模型时：构建以目标颗粒物的浓度为因变量、以相关参数的浓度为自变量的多元线性回归模型；判断多元线性回归模型是否满足预设的回归适用条件；通过逐步回归法对多元线性回归模型中的自变量进行变量筛选；计算多元线性回归模型中各个自变量的回归系数得到最终的浓度预测模型。本发明通过多元线性回归模型实现颗粒物的浓度预测，并且能够在多元线性回归模型中剔除与目标颗粒物的线性相关性不好的自变量，从而提高颗粒物浓度预测的实用性和准确性，为数据中心的污染物监测提供了一种全新的思路。
基于多元线性回归颗粒浓度预测方法

[发明专利]一种基于RBF-ARX模型稳定参数估计的非线性系统建模方法-CN201610569906.4有效
发明人：彭辉;曾小勇;周峰;田晓盈;孙亚鹏;覃业梅 -专利权人：中南大学
申请日： 2016-07-19 - 公布日： 2018-11-20 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于RBF‑ARX模型稳定参数估计的非线性系统建模方法，针对实际工业过程中普遍存在的非线性动态和物理模型难以获取的情况，采用RBF‑ARX模型描述对象的动态特性，并针对该类模型参数较多及潜在的病态可能导致的模型参数过大或不稳定的问题，将待估计的模型参数分类成线性参数和非线性参数分开优化，设计了一种融合了正则化技术和非线性最小二乘法算法的可保证该类模型参数稳定的离线参数估计方法。与现有技术相比，本发明可大幅提高RBF‑ARX模型的长期预测精度和鲁棒性，并适用于所有能将参数进行分类成线性参数部分和非线性参数部分的非线性模型参数优化问题。
一种基于 rbf arx 模型稳定参数估计非线性系统建模方法

[发明专利]一种倾转旋翼无人机非线性浅灰模型辨识与校正方法-CN202010198928.0有效
发明人：王英勋;赵艳琪;蔡志浩;赵江;王泽昕 -专利权人：北京航空航天大学
申请日： 2020-03-20 - 公布日： 2021-10-29 - 主分类号： G05B13/04 文献下载
摘要：本发明属于无人机飞行控制领域，涉及一种无人机浅灰模型校正方法，尤其是涉及一种将机理建模与辨识建模结合的针对倾转旋翼无人机非线性浅灰模型进行校正的方法。本发明首先通过机理分析给出倾转旋翼无人机的非线性浅灰模型，线性化后根据辨识需求确定辨识模型结构；然后进行辨识方案设计，包括输入信号的设计、数据采样频率及数据长度的选择，并对采集得到的飞行试验数据进行预处理；接着基于飞行试验数据，利用CIFER软件得到倾转旋翼无人机各个模态下的线性模型；最后利用辨识结果校正非线性模型，若有必要不断迭代这一过程直至非线性模型线性化后的参数与结构与辨识模型一致。利用本发明，可以得到较为精确的倾转旋翼无人机的非线性模型。
一种倾转旋翼无人机非线性模型辨识校正方法

[发明专利]基于可逆神经网络误差监督的线性调度决策建模方法-CN202210992664.5在审
发明人：杨知方;樊哲新;余娟 -专利权人：重庆大学
申请日： 2022-08-18 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： H02J3/06 文献下载
摘要：本发明公开基于可逆神经网络误差监督的线性调度决策建模方法，步骤包括：1)建立基于可逆神经网络的线性OPF模型；2)利用基于逆变换的误差监测策略对基于可逆神经网络的线性OPF模型进行优化，得到基于可逆神经网络的线性最优OPF模型；3)利用基于可逆神经网络的线性最优OPF模型计算电力系统潮流。
基于可逆神经网络误差监督线性调度决策建模方法

[发明专利]线性样条应用于内燃机控制-CN200610074845.0有效
发明人： K·P·杜德克 -专利权人：通用汽车环球科技运作公司
申请日： 2006-04-19 - 公布日： 2006-11-15 - 主分类号： G05B17/02 文献下载
摘要：一种车辆控制参数的模型化系统，包括第一模型，用线性样条基函数、系数和节点等表示了控制参数。根据第一模型可得到第二模型，其包括根据线性样条基函数、系数和节点得到的系数，并形成了控制参数的线性方程。储存模块储存线性方程。控制模块根据线性方程可计算控制参数。
线性应用于内燃机控制

[发明专利]一种求解含风电的区间经济调度非线性对偶优化方法-CN201510574375.3有效
发明人：周玮;胡姝博;孙辉;王小磊;彭飞翔;谭洪恩;陈兆庆;苏安龙;崔万里;周小明;毛大维;李伟;曲霏 -专利权人：大连理工大学;国网辽宁省电力有限公司
申请日： 2015-09-10 - 公布日： 2018-01-30 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：一种求解含风电的区间经济调度非线性对偶优化方法，属于电力系统调度运行技术领域。其特征在于针对双层非线性悲观解模型采用非线性对偶理论及原对偶内点法结合的方法进行优化求解。根据非线性对偶方法，将原双层模型中的目标函数及约束条件求偏导，引入新增临时变量，结合外层模型，将区间变量转换为常规优化变量并采用原对偶内点法求解，得到区间变量结果。将该结果代入原双层悲观解模型，合并为单层模型，采用原对偶内点法优化计算，得到悲观解。本发明的效果和益处是针对模型中双层非线性悲观解模型进行求解，直接对双层非线性悲观解模型进行优化计算，解决了实际电网的经济调度运行中对于双层的非线性区间经济调度模型求解困难的问题。
一种求解含风电区间经济调度非线性对偶优化方法

[发明专利]一种MOS晶体管NBTI效应R-D模型参数提取方法-CN201610082271.5有效
发明人：李小进;王燕玲;曾严;石艳玲 -专利权人：华东师范大学
申请日： 2016-02-05 - 公布日： 2018-11-09 - 主分类号： G06F17/50 文献下载
摘要：本发明公开了一种MOS晶体管NBTI效应R‑D模型参数提取方法，包括如下步骤：线性变换确定拟合区间步骤：对测试数据的坐标系进行转换，并根据坐标轴的线性趋势选择曲线拟合区间；粗略提取模型参数所在范围步骤：设置待拟合的模型参数，将R‑D模型的非线性曲线利用线性变换转化为线性曲线，将线性曲线按线性拟合后得到方程组，解方程组得到模型参数的第一组解；调整模型参数，再得到模型参数的第二组解；由参数的两组解确定每个参数的范围；精确提取步骤：利用遗传算法进行参数优化，确定目标函数，再由每个模型参数已经得到的范围设定约束条件，最后执行算法计算得到模型参数的精确值。
一种 mos 晶体管 nbti 效应模型参数提取方法

[发明专利]神经网络模型的优化方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210306874.4在审
发明人：张志伟;丁光新;肖偌舟;邢园园;王武奇;王雪迪;田姗姗;向远洋 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2022-03-25 - 公布日： 2022-08-02 - 主分类号： G06N3/08 文献下载
摘要：本发明提供一种神经网络模型的优化方法、装置、电子设备及存储介质，所述方法包括：获取第一神经网络模型；对所述第一神经网络模型中的两个或两个以上的线性计算节点进行融合，获取所述第一神经网络模型对应的第二神经网络模型，以使所述第二神经网络模型中的线性计算节点的数量少于所述第一神经网络模型中的线性计算节点的数量。本发明实施例通过对第一神经网络模型中的线性计算节点进行融合，可以使第二神经网络模型中的线性计算节点的数量少于第一神经网络模型中的线性计算节点的数量，在对硬件资源无限制的前提下，减少神经网络模型中计算节点的个数，可以提高神经网络模型的计算性能。
神经网络模型优化方法装置电子设备存储介质

[发明专利]非线性规划问题的处理方法及装置-CN202310432374.X在审
发明人：钱瑜 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2018-10-09 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例公开了一种非线性规划问题的处理方法及装置，用以有效求解分段函数的非线性规划问题。所述方法包括：获取待求解的非线性表达式对应的第一模型，所述第一模型为利用预设方式描述所述非线性表达式的模型；所述非线性表达式包含约束条件；将所述第一模型转换为指定语言能够识别的第二模型；利用所述指定语言执行所述第二模型，得到所述非线性表达式对应的执行结果；及，输出所述执行结果。
非线性规划问题处理方法装置

[发明专利]非线性规划问题的处理方法及装置-CN201811173796.5有效
发明人：钱瑜 -专利权人：创新先进技术有限公司
申请日： 2018-10-09 - 公布日： 2023-05-12 - 主分类号： G06F17/10 文献下载
摘要：本说明书一个或多个实施例公开了一种非线性规划问题的处理方法及装置，用以有效求解分段函数的非线性规划问题。所述方法包括：获取待求解的非线性表达式对应的第一模型，所述第一模型为利用预设方式描述所述非线性表达式的模型；所述非线性表达式包含约束条件；将所述第一模型转换为指定语言能够识别的第二模型；利用所述指定语言执行所述第二模型，得到所述非线性表达式对应的执行结果；及，输出所述执行结果。
非线性规划问题处理方法装置

[发明专利]一种滑动轴承转子系统混沌运动转速范围确定方法-CN201910971474.3在审
发明人：蒋勉;刘双奇;肖冬明;何宽芳;蒋玲莉 -专利权人：佛山科学技术学院
申请日： 2019-10-14 - 公布日： 2020-01-14 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明提供了一种滑动轴承转子系统混沌运动转速范围确定方法，包括建立滑动轴承非线性油膜力模型，计算滑动轴承非线性油膜力；综合非线性油膜力建立滑动轴承转子系统动力模型；建立非线性动力学模型的线性近似动力学模型；对不同转速情况下的非线性转子系统动力学模型与线性转子动力学模型进行数值求解，得到相应动力学响应信号序列，根据响应序列计算不同转速情况下非线性测度值，得到非线性测度曲线；对转子系统非线性测度曲线进行平滑本发明通过识别非线性度随转速变化的波动程度实现对转子系统混沌运动转速范围的识别，效果良好且具有较快计算速度。
测度混沌运动转子系统油膜力滑动轴承转子系统动力学模型滑动轴承误差曲线非线性动力学模型动力学响应转子动力学波动性质动力模型范围确定非线性度平滑曲线数值求解线性近似响应序列信号序列转速变化平滑

[发明专利]一种涡扇航空发动机非线性模型分步线性化方法-CN202010709561.4在审
发明人：曾宪艺;缑林峰;刘志丹;申雅雯 -专利权人：西北工业大学
申请日： 2020-07-22 - 公布日： 2021-01-26 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：本发明公开了一种涡扇航空发动机非线性模型分步线性化方法，用于涡扇航空发动机控制分析技术领域。该方法针对涡扇航空发动机作简化假设，基于其部件特性与气动热力过程，建立涡扇发动机的部件描述方程并转化成可解析线性化的代数表达式。在部件工作点的线性化有效区域内分别泰勒展开获得发动机部件的线性模型。根据涡轮风扇发动机的结构，按照发动机实际结构将部件线性系数矩阵串联起来，得到涡轮风扇发动机的整体线性模型。利用该方法建立发动机线性化模型更加灵活方便，该线性化模型更能凸显发动机内部机理，线性化精度更高，并且可弥补线性模型不能准确描述发动机过渡态过程中的参数变化的不足。
一种航空发动机非线性模型分步线性化方法