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        武漢理工大學專利技術

        武漢理工大學共有25982項專利

        • 本發(fā)明公開了一種考慮孔隙缺陷的連續(xù)纖維增強結構入水砰擊響應計算方法,對連續(xù)纖維增強結構進行多尺度三維成像;利用獲取的連續(xù)纖維增強結構的多尺度缺陷信息,采用孔隙形貌參數(shù)集、表面體積比以及孔隙空間分布參數(shù)集對微觀、細觀尺度的孔隙缺陷進行量化...
        • 本發(fā)明公開了一種基于量子算法的臺風災害下配電桿塔損毀預測方法,該方法包括:構建原始數(shù)據(jù)集;對原始數(shù)據(jù)集進行預處理,以得到適用于模型輸入的訓練集和測試集;建立混合預測模型,具體包括:使用經(jīng)典隨機森林算法對訓練集進行初步訓練,得到針對桿塔損...
        • 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的線上膜厚快速診斷和工藝自動反饋方法及系統(tǒng)。該方法包括如下步驟:分別生成用于對深度神經(jīng)網(wǎng)絡進行訓練、測試、以及驗證的訓練數(shù)據(jù)集、測試數(shù)據(jù)集、以及驗證數(shù)據(jù)集,同時生成標簽集;采用訓練樣本集訓練深度神經(jīng)網(wǎng)絡,采用...
        • 本發(fā)明提供了超臨界二氧化碳動力循環(huán)發(fā)電和噴涂一體化系統(tǒng)及方法,通過構建“發(fā)電?動力?噴涂”一體化系統(tǒng),利用S?CO2動力循環(huán)發(fā)電模塊,將工業(yè)生產(chǎn)中的余熱或太陽能、地熱能等轉化為電能,同時輸出壓力30MPa、溫度45℃的高壓S?CO2工質...
        • 本發(fā)明實施例提供一種基于標載多傳感器融合的小目標動態(tài)抗擾識別方法及系統(tǒng),通過標載的光學探測終端、毫米波雷達和AIS裝置,分別采集港口航道的多源數(shù)據(jù),將多源數(shù)據(jù)進行視覺增強和雷達抗干擾處理后提取基于圖像和雷達的小目標識別結果;將多源識別結...
        • 本申請公開了一種碳固化材料強度預測方法、裝置、設備及介質,其中,方法包括:獲取碳固化材料的數(shù)據(jù)集,并對數(shù)據(jù)集中多個特征參數(shù)進行組合,以獲得多個特征組合;利用每一特征組合分別對多個機器學習模型進行模型性能評估,并基于評估結果確定最優(yōu)特征組...
        • 本發(fā)明涉及一種用于船舶艙室的智能仿真窗系統(tǒng)及其控制方法,其系統(tǒng)包括:時間獲取模塊,獲取當前時間信號;中央控制模塊根據(jù)預存的光照變化算法確定當前時間信號對應的目標晝夜階段,并生成與目標晝夜階段相匹配的畫面控制指令和燈光控制指令;仿真窗,安...
        • 本發(fā)明涉及固廢資源化及納米材料制備技術領域,尤其涉及一種高純度納米氧化鋅的制備方法。采用硫酸?抗壞血酸體系濕法浸出工藝回收鋅,并通過超聲強化技術提高浸出效率。在優(yōu)化浸出條件的基礎上,采用兩級除雜策略(H2O2氧化?堿沉淀+過硫酸銨精細除...
        • 本發(fā)明公開一種基于動態(tài)圖與多尺度時空融合的短期風電功率預測方法,構建動態(tài)時空卷積注意力網(wǎng)絡。針對風電場動態(tài)拓撲及序列復雜特性,本發(fā)明設計基于度量學習的時空拓撲模塊,自適應融合物理距離與實時特征,捕捉由風向及尾流效應引起的動態(tài)空間關聯(lián)。核...
        • 本發(fā)明提供一種數(shù)據(jù)驅動的汽車多材料車身正向選材方法及系統(tǒng),涉及汽車研發(fā)技術領域,方法包括:獲取汽車車身的選材目標約束條件以及候選材料數(shù)據(jù);基于候選材料數(shù)據(jù),生成整車候選材料方案,并調(diào)用多種數(shù)據(jù)驅動的整車目標選材模型依次對整車候選材料方案...
        • 本發(fā)明提供了一種基于近場動力學接觸力的點?面接觸建模方法及裝置,其方法包括:基于目標對象的有限元網(wǎng)格模型,建立PD的粒子模型;構建粒子集合的接觸近鄰列表;根據(jù)接觸近鄰列表,生成面元接觸列表;識別自由表面粒子,確定與自由表面粒子相關聯(lián)的單...
        • 本發(fā)明涉及一種多片多維功能梯度材料優(yōu)化方法、裝置、設備及介質,屬于功能梯度材料技術領域,多片多維功能梯度材料優(yōu)化方法基于B樣條或NURBS構建多片三維功能梯度材料多孔結構;采用構建的PHT?AIGA對多片三維功能梯度材料多孔結構的幾何構...
        • 本發(fā)明公開了一種基于自學習算法的船舶航速智能動態(tài)優(yōu)化方法、系統(tǒng)、設備及介質,涉及船舶工程與智能控制交叉領域,基于最新狀態(tài)通過ResNet?EWC框架實現(xiàn)具有在線增量學習能力的長短時記憶網(wǎng)絡功率預測模型,提供精準的功率?航速關系預測,并驅...
        • 本發(fā)明涉及吸波材料技術領域,具體公開了一種CaMnO3/CoNi復合吸波材料及其制備方法。該材料以介電損耗型CaMnO3為基體,通過液相還原法包覆磁損耗型CoNi納米顆粒,形成異質結復合結構。通過調(diào)控CaMnO3與CoNi的混合比例,顯...
        • 本發(fā)明公開了一種無源域小樣本圖像分類的多頻帶自適應頻域提示學習方法,涉及計算機視覺與機器學習領域。其無需源域數(shù)據(jù),通過構建目標域N?way?K?shot任務集,經(jīng)快速傅里葉變換獲取頻域幅度與相位矩陣并對幅度矩陣劃分多頻帶,為各頻帶生成可...
        • 本發(fā)明公開了一種熱穩(wěn)定性高的無甲胺鈣鈦礦薄膜及其制備方法,該鈣鈦礦薄膜由摻有2?(甲基磺酰基)乙胺鹽酸鹽的FAPbI3鈣鈦礦前驅體溶液制備得到。本發(fā)明通過在鈣鈦礦前驅體溶液中加入適量2?(甲基磺酰基)乙胺鹽酸鹽,在不引入甲胺離子的情況下...
        • 本申請涉及風電領域,具體涉及一種大型風機葉片空間形貌實時監(jiān)測方法及裝置、電子設備及計算機可讀存儲介質。其中,方法包括:基于雙目相機獲取當前時刻風機葉片的當前葉片圖像;構建風機葉片的當前空間三維點云;調(diào)整設定葉片模型的模型參數(shù),直至設定葉...
        • 本發(fā)明涉及一種重載等材成形機器人六軸同步誤差預測及協(xié)同補償方法,包括以下步驟:S1、建立重載等材成形機器人的運動學模型、機械動力學模型、電氣動力學模型和機電耦合動力學模型;S2、建立重載等材成形機器人協(xié)同誤差預測模型,包括:長短期記憶網(wǎng)...
        • 本發(fā)明提出一種船舶蓖齒封嚴磁性液體密封裝置及設計方法,包括密封組件結構件、磁性液體密封結構件和蓖齒結構件,密封組件結構件包括外殼體,及沿外殼體中心穿設的轉軸,轉軸一端通過端蓋與外殼體的一端形成密封,另一端穿出外殼體的另一端并形成密封,轉...
        • 本發(fā)明涉及一種雙驅進給系統(tǒng)傳動鏈受力分析方法、裝置、設備及介質,屬于力學分析技術領域,雙驅進給系統(tǒng)傳動鏈受力分析方法構建雙驅進給系統(tǒng)的銑削力模型,根據(jù)銑削試驗獲得銑削力系數(shù),基于銑削力系數(shù)以及銑削力模型確定切削力;考慮雙軸進給方向的力矩...
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