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公开(公告)号：CN113971358A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111251119.2
申请日：2021-10-26
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/04 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了基于解耦模型的拨穗授粉机夹紧端结构寿命灵敏度分析方法，该方法包括：S1.基于测试数据解耦的授粉机寿命影响因素的确定；S2.基于随机实验的工况数据组的设计；S3.拨穗授粉机夹紧端夹紧端结构寿命的计算；S4.基于解耦模型的最佳灵敏度模型的建立；S5.基于解耦模型的拨穗授粉机夹紧端结构寿命灵敏度分析。该方法求解精度高，对于实现新型拨穗授粉机夹紧端结构寿命影响因素量化具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN113111564A
公开(公告)日：2021-07-13
申请号：CN202110569159.5
申请日：2021-05-24
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了基于自适应预测区间内置式芦苇收割机健康状态评估方法，该方法包括：S1.芦苇收割机割台结构最大应力的确定；S2.内置式割台结构的设计；S3.基于自适应的特征预测区间的确定；S4.基于预测区间的安全阈值的确定；S5.芦苇收割机割台健康状态的确定。该方法监测精度高，对于实现确定芦苇收割机健康状态具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN115099108A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210787359.2
申请日：2022-07-05
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于自愈特征峭度的起重装备安全特征指标评估方法，包括：S1.起重装备工况条件下振动监测谱的采集；S2.振动监测自愈峭度的确定；S3.振动监测谱中异变提取因子的确定；S4.起重装备运行安全自愈峭度的确定；S5.大型起重装备件安全特征指标值的确定。本发明可以实现起重装备件在非正常连续工作条件下起重装备安全特征指标的实时评估，通过振动监测谱来实时反应起重装备中极端工况的位置，进而结合有限元分析结果估算波扩张系数与波紧缩系数，并通过异变提取因子的加入来融合波扩张系数与波紧缩系数，构建起重装备特定的自愈特征峭度，有利于精确地实时获取大型起重装备件的安全特征指标值。
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公开(公告)号：CN115099103A
公开(公告)日：2022-09-23
申请号：CN202210763622.4
申请日：2022-06-30
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/02 , G06F119/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于张闭关联因子的起重机结构可靠度评估方法，该方法包括如下步骤：S1.起重机结构工况条件下倾向性导谱的采集；S2.反向异声波尖裂系数与波愈合系数的确定；S3.反向异声谱中倾向性调合因子的确定；S4.起重机结构健康张闭关联因子的确定；S5.大型起重机结构件可靠度的确定。该方法求解精度高，有利于精确地实时获取大型起重机结构件的可靠度值，从而更有效的提高复杂装备结构运行的安全性。
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公开(公告)号：CN113326563A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202110568963.1
申请日：2021-05-24
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于反馈筛选的智能拨穗机最佳工作参数确定方法，该方法包括如下步骤：S1、智能拨穗机的三维建模；S2.基于Adams的拨穗机不同工况下载荷的提取；S3.不同参数对应水平的试验结果均值的计算；S4.基于极差反向预测的多组工作参数的确定；S5.基于反馈筛选的智能拨穗机最佳工作参数的确定；该方法通过获取智能拨穗机的最佳工作参数进行水稻拨穗授粉工作，对于杂交水稻的高效育种具有很大的研究意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113326563B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202110568963.1
申请日：2021-05-24
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/17 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于反馈筛选的智能拨穗机最佳工作参数确定方法，该方法包括如下步骤：S1、智能拨穗机的三维建模；S2.基于Adams的拨穗机不同工况下载荷的提取；S3.不同参数对应水平的试验结果均值的计算；S4.基于极差反向预测的多组工作参数的确定；S5.基于反馈筛选的智能拨穗机最佳工作参数的确定；该方法通过获取智能拨穗机的最佳工作参数进行水稻拨穗授粉工作，对于杂交水稻的高效育种具有很大的研究意义。
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公开(公告)号：CN116976224A
公开(公告)日：2023-10-31
申请号：CN202311055281.6
申请日：2023-08-21
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/06 , G06F30/23 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于莫斯贝塔尔指数神经网络模型的结构疲劳寿命预测方法，包括如下步骤：确定结构疲劳寿命的相关驱动因素；基于高维数据分析试验方法的结构运行工况分析；莫斯贝塔尔指数神经网络模型的建立；莫斯贝塔尔指数神经网络模型的优化；基于莫斯贝塔尔指数神经网络模型的结构疲劳寿命预测的求解。本发明不仅求解精度高，对于实现结构的安全稳定也具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN116909146A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310886485.8
申请日：2023-07-18
Applicant: 扬州大学
IPC: G05B13/04
Abstract: 本发明公开了一种反连续多簇工况反馈的机床最佳工作参数确定方法，包括如下步骤：机床设备反连续谱值系数的确定；实现工况条件下多簇工况因子的确定；对标实际工况的工作参数反馈因子的确定；机床运行参数多簇对标表征系数的确定；机床设备在实际工作状态下的最佳工作参数的确定。本发明通过反结合实际工况条件下的多簇工况分析确定多簇工况因子，融合多簇工况因子与实际工况对标系数调理实际工况的反馈因子，实现机床设备在实际工作状态下最佳工作参数的确定。
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公开(公告)号：CN115310316A
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202210840220.X
申请日：2022-07-15
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于尖端控熵因子的结构健康状态评估方法，该方法包括如下步骤：S1.基于外载变化率特征的易损伤位置的确定；S2.基于流线型积谱系数的易损伤位置的尖端结点的确定；S3.尖端结点的积熵系数的实时监测；S4.危险区域位置中控熵因子的确定；S5.基于尖端控熵因子的结构健康状态指标值的确定。该方法求解精度高，对于实现结构健康状态评估具有重要的现实意义。
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公开(公告)号：CN117609727A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311622954.1
申请日：2023-11-29
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/045
Abstract: 本发明公开了一种基于高维敏度协同西格蒙德网络的系统裂纹表征方法，包括如下步骤：确定系统裂纹表征的相关指标；基于裂纹表征指标的特征因子分析与确定；高维敏度协同西格蒙德模型的建立；高维敏度协同西格蒙德网络的优化改进；基于高维敏度协同西格蒙德的系统裂纹表征程度求解。本发明求解精度高、可以快速对系统结构进行裂纹表征程度识别，对于实现机械系统结构的安全稳定具有重要的现实意义。
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