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公开(公告)号：CN117627136A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311498330.3
申请日：2023-11-10
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种磁吸伸缩式的防漏气负压污水收集井，属于负压污水收集技术领域，其技术方案要点是，包括井体，所述井体的侧壁开设有进水口，所述井体的内部设置有套筒，所述套筒内设置用于防漏气的封堵机构，所述井体底部设置有底座，所述底座与所述套筒连接，所述井体内设置有负压管，所述负压管与所述底座连接。该装置能够加快堵头封堵速度，避免外部空气通过负压管进入到外接负压站。
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公开(公告)号：CN117421989A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311500236.7
申请日：2023-11-10
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种面向高维昂贵优化问题的代理模型辅助的并行协同方法，包括：(1)确定设计空间与优化目标，种群与关键迭代参数初始化，给出收敛条件；(2)基于多目标非支配排序技术来构建并行维度扰动变异操作；(3)基于局部预测信息与个体分布来构建两层真实子代个体筛选机制；(4)采用DE/current‑to‑pbest/2/bin进行高潜力个体引导的协同变异；(5)基于全局预测信息与个体分布来构建两层真实子代个体筛选机制；(6)设计基于局部径向基函数的局部搜索策略；(7)更新种群与关键迭代参数信息，判断是否达到收敛条件，若收敛则输出优化解，否则转至步骤(2)，直至达到收敛条件。本发明能够加快收敛速度，针对高维问题的适用性较强、灵活性较好。
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公开(公告)号：CN117418606A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311475113.2
申请日：2023-11-07
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明公开了一种隔板式的防漏气负压污水收集井，属于负压污水收集技术领域，其技术方案要点是，包括井体，所述井体的侧壁开设有进水口，所述井体内设置有阻挡机构，所述井体的内部设置有套筒，所述套筒内设置用于防漏气的封堵机构，所述井体底部设置有底座，所述底座与所述套筒连接，所述井体内设置有负压管，所述负压管与所述底座连接。该装置不仅减少了堵头碰撞调整的时间，还极大程度地避免了因各种原因产生的液面波动而导致的漏气，减少负压站真空泵的频繁启停，提高装置使用寿命。
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公开(公告)号：CN119851834A
公开(公告)日：2025-04-18
申请号：CN202510328975.5
申请日：2025-03-20
Applicant: 南昌大学
IPC: G16C60/00 , G06F30/27 , G06F18/15 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06N3/006 , G06F16/25 , G06F111/04 , G06F111/06 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于ML模型的红外隐身材料膜层多目标设计方法，包括：（1）根据拉丁超立方采样产生种群、联合MATLAB和光学仿真软件中对种群个体发射率进行仿真评估，建立最小化三个波段反射率误差值的三目标数学优化模型；（2）依据角度值建立个体与参考向量匹配关系；（3）融合角度信息构建角度信息增强的径向基函数机器学习模型；（4）设计序列式全局与局部进化机制；（5）根据个体提升量计算实时状态参数；（6）构造PF驱动的筛选函数确定最优子代个体并进行仿真评估，若满足设计要求则输出各膜层最优厚度值，否则返回步骤（2）。本发明针对红外隐身材料膜层多目标特性设计自适应的序列式全局与局部进化机制，算法适应性强。
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公开(公告)号：CN118821627B
公开(公告)日：2025-03-18
申请号：CN202411303019.3
申请日：2024-09-19
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/006 , G06N20/00 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于禁忌空间划定的机器学习协助的差分进化方法，适用于全回转推进器驱动轴的服役时间最大化问题，包括：考虑驱动轴结构参数与交变载荷进行种群与参数初始化，构建确定禁忌空间；设计机器学习驱动的潜力空间确定策略来构造潜力空间与机器学习模型；基于潜力空间贪婪信息与禁忌空间反向位置信息构造贪婪协同进化操作；采用二项交叉策略获得对应的候选子代个体池；基于机器学习构建特性推导候选子代个体不确定性评估方法；更新种群与重构禁忌空间与潜力空间，重复判断是否达到收敛条件，直到输出优化解。本发明能够针对全回转推进器驱动轴服役时间最大化问题构造实时禁忌空间与潜力空间，加快最优结构参数优化效率，缩短设计周期。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117556691B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202311482150.6
申请日：2023-11-08
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/17 , G06F30/15 , G06N3/0455 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06N3/086 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种面向高维昂贵优化问题的梯度信息驱动维度扰动变异方法，包括：(1)确定设计空间与优化目标，种群与关键迭代参数初始化，给出收敛条件；(2)根据相似筛选准则构建全局径向基函数代理模型；(3)构建梯度信息驱动的维度扰动变异操作来产生候选子代池；(4)构建双层子代选择策略确定真正子代个体；(5)采用自编码器实现降维与升维，设计局部搜索策略；(6)更新种群与关键迭代参数信息，判断算法是否达到收敛条件，若收敛则输出算法所得优化解，否则转至步骤(2)，直至算法达到收敛条件。本发明有效融合了梯度变异快速收敛与维度扰动全局搜索两者优势，能够加快收敛速度，针对高维问题的适用性较强、灵活性较好。
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公开(公告)号：CN118431501A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410527205.9
申请日：2024-04-29
Applicant: 南昌大学
IPC: H01M8/0265
Abstract: 本发明提出一种新型燃料电池双极板及燃料电池，所述双极板的流道上设置有至少1个高度敛散结构和1个宽度敛散结构。宽度和高度敛散结构的收缩段与扩张段的形状及尺寸相同或者不同；同一流道及不同流道的宽度和高度敛散结构的数目、位置、尺寸及周期相同或者不同。宽度和高度敛散结构的形状、尺寸和布置需根据电池的水汽传输、热管理及功率密度要求进行设计，以达到最佳的反应气体分配、排水和散热性能。本发明基于流场整体结构优化的设计理念，根据燃料电池的性能需求灵活设计敛散结构的具体尺寸与布置方式，可显著增强燃料电池阴极板内反应气体分布均匀性，并有效减轻气体扩散层和气体通道中液态水的积累，提升燃料电池的传质效率和输出性能。
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公开(公告)号：CN117670748A
公开(公告)日：2024-03-08
申请号：CN202311606619.2
申请日：2023-11-28
Applicant: 南昌大学
Abstract: 本发明涉及图像增强技术领域，具体公开了一种夜间图像快速增强方法，包括步骤：获取摄像设备拍摄的原始图像，对原始图像进行边缘轮廓检测，之后将原始图像由RGB颜色空间转换至HSV颜色空间；采用盒式滤波对MSR算法进行改进，通过改进后MSR算法对原始亮度分量进行处理得到反射图像；通过预先设定的亮度调整方式调整反射图像的亮度分量；通过伽马变换对原始亮度分量进行处理，然后与调整后的反射图像进行自适应加权融合；将自适应加权融合后的图像亮度分量与边缘轮廓检测结果进行融合，之后将融合的新亮度图像与中HSV颜色空间的色度H、饱和度S合并，输出增强的图像。本发明算法处理速度快，且对于夜间图像的增强效果自然，能够有效避免图像的过度增强。
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公开(公告)号：CN117494567A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311499733.X
申请日：2023-11-10
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/006 , G06F111/06 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种面向混合整数昂贵优化问题的代理模型辅助差分进化方法，包括：(1)确定设计空间与优化目标，种群与关键迭代参数初始化，给出收敛条件；(2)根据目标与约束评估耗时构建全局径向基函数代理模型；(3)构建动态种群筛选机制及相适应的变异操作；(4)设计变异标准差自适应缩放机制；(5)构建代理模型辅助的差分变异‑筛选‑选择框架；(6)分别针对两类局部区域构建局部搜索策略；(7)更新种群与关键迭代参数信息，判断是否达到收敛条件，若收敛则输出优化解，否则转至步骤(2)，直至达到收敛条件。本发明有效融合了代理模型辅助的全局维度扰动预筛与差分进化策略，针对混合整数变量昂贵优化问题的收敛速度较快。
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公开(公告)号：CN119989540A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510421424.3
申请日：2025-04-07
Applicant: 南昌大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/27 , G06F119/18
Abstract: 本发明公开了基于ML的后副车架结构轻量化与模态优化的目标设计方法，包括：（1）通过三维建模、静力学分析与模态分析，构建后副车架重量与一阶固有频率仿真对应的数学模型；（2）基于Maximin准则与拉丁超立方产生种群，建立径向基函数机器学习模型；（3）采用Pbest驱动的基于Eplison函数的DPM进化策略产生候选子代个体向量；（4）构造最小最大帕累托前沿提升函数筛选真实子代个体向量；（5）对真实子代个体向量进行仿真评估，基于反向世代距离更新情况自适应切换参考向量类型，返回步骤（3），直至优化目标达到设计要求，输出最优优化设计参数取值。本发明根据种群仿真结果自适应调整进化方向，对轻量化与模态优化两目标优化设计效果好。
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