公开(公告)号：CN119748933A

公开(公告)日：2025-04-04

申请号：CN202510092901.6

申请日：2025-01-21

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 周何乐子 ,  周华民 ,  张雨 ,  黄志高 ,  张云

IPC: B29C70/68 ,  B29C35/02

Abstract: 本发明属于纤维增强树脂基复合材料成型工艺领域，具体涉及一种电辅助提高树脂流动性的树脂灌注装置及其应用。一种电辅助提高树脂流动性的树脂灌注装置，其特征在于，具体包括灌注构件、树脂进口、树脂出口；所述灌注构件自下而上依次为模具、下电极板、介电层、纤维预制体、脱模布、上电极板及封装袋；所述脱模布的两端分别向下延伸至与模具接触；所述封装袋的四周分别向下延伸至与模具固定连接；所述树脂进口、树脂出口分别位于延伸的脱模布的两端之上；所述上电极板与下电极板用于分别与电源的正负极连接。通过引入电场辅助装置，使树脂的流动性大幅提升，从而获得高质量成型件，有效节约灌注时间，减短生产周期。

公开(公告)号：CN117112905A

公开(公告)日：2023-11-24

申请号：CN202311127004.1

申请日：2023-09-01

Applicant: 华中科技大学

Inventor： 刘生昊 ,  张雨 ,  邓贤君 ,  易源源 ,  周欣蕾 ,  杨天若

IPC: G06F16/9535 ,  G06Q30/0601 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/094 ,  G06N3/048

Abstract: 本发明公开一种基于双侧对抗学习的敏感属性过滤公平性推荐方法：根据用户、物品信息及其之间的交互关系，确定推荐部分模型，使用经典推荐算法来预测用户对物品的评分；根据用户特征和物品评分，设计用户侧的对抗学习网络，从用户侧过滤敏感信息；根据现有数据集中物品和用户的敏感特征关系的统计信息，建立用户与物品敏感信息的潜在关联，从物品侧过滤敏感信息；结合用户评分与物品信息从用户‑物品侧过滤敏感信息。本发明方法在去除用户敏感信息方面有明显优势，不仅从多个角度提升了推荐公平性，并且在推荐准确性方面表现最佳，提升了推荐效果。本发明还提供了相应的基于双侧对抗学习的敏感属性过滤公平性推荐装置。