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  • 本发明提供了一种盾构隧道施工安全风险防控方法,涉及隧道施工技术领域,包括:通过持久同调技术从施工数据中提取风险因子,并得到对应的风险系数;基于历史风险信息和防控措施构建因果网络,将施工数据和风险因子输入因果网络中,得到风险因子的激活概率和对...
  • 本发明提供了一种盾构隧道下穿高速路基安全风险控制方法及系统,涉及盾构施工风险控制技术领域,包括:获取三维地质参数、盾构掘进参数、路基分层特性、历史沉降数据、交通荷载数据及气象水文数据;根据三维地质参数、路基分层特性及盾构掘进参数进行建模,生...
  • 本发明提供了一种基于数字孪生的盾构施工管理方法及装置,涉及盾构施工管理技术领域,包括获取岩溶地层盾构施工的基础数据;基于所述基础数据生成时空多模态超图;将所述时空多模态超图经过结构保持图嵌入算法和基于扩散过程的图神经网络的融合处理,得到动态...
  • 本发明提供一种基于物理信息机器学习的剩余蠕变寿命预测建模方法,包括:获取不同试件的特征参数及剩余蠕变寿命时间序列,构成蠕变数据集;建立物理信息机器学习模型,剩余蠕变寿命处理单元作为循环神经网络的每个循环单元的组成部分;处理单元基于罗宾逊线性...
  • 本发明属于卫星轨道预测技术领域,提供了一种基于人工智能的低轨卫星轨道状态预测方法,包括:将预测轨道按时间窗口划分步长,计算每个步长的合成加速度,对初始位置和速度进行受力输入,获得名义轨道状态序列,与空气动力合成参数构成增广状态向量;输入时序...
  • 本发明公开一种小区等效雨洪模型构建与实时校正方法及系统,属于城市水文、雨洪管理及数字孪生技术领域。针对小区管网资料不全、缺乏长序列径流监测数据导致传统模型应用受限的问题,构建小区数字孪生观测体系获取降雨过程‑径流过程数据;将小区概化为等效水...
  • 本公开涉及计算机技术领域,尤其涉及一种基于卷积神经网络模型的部件结构调整方法和装置。该方法包括:获取目标机械部件的第一结构参数集合;采用第一卷积神经网络模型对所述第一结构参数集合进行识别,获取所述目标机械部件对应的共振频率;在所述共振频率满...
  • 本发明公开了一种基于无人机蜂群的分布式阵列天线波束优化设计方法,包括:构建无人机载天线单元模型,获取单个无人机机载天线方向性系数;计算无人机机载天线单元场值幅度,采用方向图乘积定理得到阵列天线方向图;构建确定性优化模型,采用量子粒子群算法优...
  • 本发明公开了一种载体平台与圆极化天线集成设计方法,包括:在载体平台中构建圆极化微带贴片天线模型,获得仿真模型的网格信息和阻抗矩阵;确定主辐射器,获取主辐射器的网格信息;处理阻抗矩阵,得到子结构阻抗矩阵进行求解并进行模式追踪,得到模式显著性系...
  • 本发明公开了一种用于涡轮热场实时感知的可移动热斑模拟实验系统及方法,包括:可通过导轨和锁紧螺母对实现二维精确定位的热斑发生器、下游多点温度检测单元、以及处理单元,下游温度检测单元将采集数据以文件形式持续输出至指定文件夹;上位机处理单元内的软...
  • 本发明涉及核电关键设备可靠性智能分析系统及方法,包括:知识图谱构建模块、双重注意力机制神经网络模型、热力图监管模块和长期预测终端;知识图谱构建模块构建设备拆解树知识图谱和存储故障模式数据;双重注意力机制神经网络模型生成双重注意力机制模型、捕...
  • 本发明一种基于深度神经网络的流场降阶方法,属于流体力学流场计算技术领域;方法步骤包括:使用数值模拟方法生成包含不同雷诺数下的流场数据集,所述流场数据集至少包括流速场数据;构建Reduct‑UNet深度学习模型,该模型包括:使用所述流场数据集...
  • 本发明适用于原子层沉积领域,公开了基于数字孪生的原子层沉积工艺管理方法和系统,该方法包括:基于多尺度物理信息神经网络模型构建原子层沉积生产系统的数字孪生模型;获取实时反应腔工艺参数和实时状态变量,并将实时反应腔工艺参数和实时状态变量输入至数...
  • 本发明公开了一种加氢站泄漏燃爆事故风险预警方法,包括:步骤1:基于加氢站泄漏燃爆事故历史数据进行危险源辨识,获取事故的风险因素、驱动因素和事故后果;步骤2:构建加氢站泄漏燃爆事故Bow‑Tie模型;步骤3:利用GM(1.1)灰色预测和三角模...
  • 本发明提出的一种电力系统仿真模型关键参数智能标定方法,涉及电力系统仿真领域,解决了传统电力系统仿真模型关键参数标定识别精度不高和计算复杂度过大的问题,采用方案是:对电力系统进行全面数据采集,将实测轨迹作为基准轨迹,确定参数扰动对系统动态响应...
  • 本发明公开一种控制理论引导机器学习的过程建模与故障检测方法及系统,所述方法包括:获取工业过程的历史运行数据,利用神经网络提取历史运行数据中的运行动态,并对核表征模型的观测器增益部分进行逼近以实现完整的核表征模型设计;利用哈密尔顿系统理论构建...
  • 本发明公开了机器学习驱动的车架轻量化设计方法,包括:(1)在CATIA中进行车架参数化建模,在ABAQUS中构建车架模态分析模型与刚度分析模型,推导车架轻量化设计的数学模型;(2)针对连续与离散参数分别进行拉丁超立方采样与离散高斯采样以产生...
  • 本发明公开了状态信息驱动子问题适应性搜索的车架三目标设计方法,包括:(1)在SFE‑Concept中进行参数化建模,在ABAQUS中构建车架重量、强度与刚度分析模型,推导车架三目标设计的数学模型,初始化车架种群;(2)在车架种群为不可行状态...
  • 本发明公开了一种基于机器学习的燃料电池膜衰减预测与运行参数优化方法,针对质子交换膜燃料电池运行过程中膜衰减速率难以控制的问题,通过实时提取膜边界多维参数,利用第一机器学习模型识别当前主导的衰减模式,再通过第二机器学习模型预测未来时间窗口内的...
  • 本发明涉及一种支持细粒度分解与评估的复杂数字孪生系统及方法,系统包括:可分解性评估模块,用于对目标数字孪生系统进行结构与行为上的可分解性分析,判断其在当前阶段是否具备细粒度建模的条件与潜力;细粒度组件分解模块,用于将复杂系统划分为若干具有语...
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