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公开(公告)号：CN213074289U
公开(公告)日：2021-04-30
申请号：CN202020777502.6
申请日：2020-05-12
申请人： 国网浙江省电力有限公司湖州供电公司
IPC分类号： A23F3/06
摘要： 本实用新型公开了一种高炒制效率的电炒茶机，包括基架、炒茶罐、加热装置、电机、横轴、炒茶机构和调速装置，炒茶罐安装在基架上，炒茶罐设有进料口和出料口，加热装置与炒茶罐底端连接，电机安装在基架上，炒茶罐设有通孔，横轴位于炒茶罐内，横轴通过通孔与电机的输出轴连接，炒茶机构均安装在横轴上，调速装置安装炒茶罐上，调速装置与炒茶机构的位置对应。本实用新型通过调节可调电阻的阻值大小，调节电磁铁的通电电流，调节电磁铁的磁力大小，控制拨手的转速，实现同轴不同速，对炒茶机内不同位置的茶叶进行不同程度的翻转，使得拨手的转速调节更加灵活，提高炒出的茶叶品质。
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公开(公告)号：CN114156567B
公开(公告)日：2024-03-26
申请号：CN202111391780.3
申请日：2021-11-19
申请人： 同济大学
IPC分类号： H01M10/633 , H01M10/635 , H01M10/48 , H01M10/625
摘要： 本发明涉及一种基于机器学习的动力电池热管理系统，包括依次连接且构成回路的电池包、电子水泵、电加热PTC和制冷换热器，电池包、电子水泵、电加热PTC和制冷换热器分别连接控制器，所述电池包内部包括电池模组、动力电池载热管和温度传感器，所述控制器内部集成有机器学习算法，能够根据电池温度和电池状态，计算出当前时刻所需载热剂的温度和流量，从而调节电池温度保持在合适范围。与现有技术相比，本发明提出神经网络方法实现电池包温度控制，能够自动学习人工专家经验，实现精确、稳定的电池包温度控制。
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公开(公告)号：CN115573365A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211182733.2
申请日：2022-09-27
摘要： 本发明提供了一种潜水地下水排水系统，属于排水系统技术领域。本发明包括：围护结构，其设置于结构墙外侧，且其内置有排水管；结构底板，其设置于结构墙间的地面上；位于结构底板下方开设有板下排水盲沟，靠近结构墙处开设有与板下排水盲沟相连通的墙边汇水沟；排水管与墙边汇水沟相连通；板下排水盲沟自中部向四周形成中部高四周低的排水坡度，以使地下水流向墙边汇水沟；板下排水盲沟和墙边汇水沟内均填充有透水材料。本发明能够有效解决地下结构在施工阶段和永久使用阶段的疏排水和抗浮技术问题。
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公开(公告)号：CN115492143A
公开(公告)日：2022-12-20
申请号：CN202211182736.6
申请日：2022-09-27
摘要： 本发明提供了一种承压水排水系统，属于排水系统技术领域。本发明包括：围围护结构，其设置于结构墙外侧，且其内置有排水管；结构底板，其设置于结构墙间的地面上；结构底板的下方开设有承压水降水井，承压水降水井通过承压水排水管与排水管相连通。本发明通过在围护结构内置排水管与承压降水井相连通，能够有效解决地下结构在施工阶段和永久使用阶段的疏排水和承压水导致的抗浮的技术问题。
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公开(公告)号：CN106156871A
公开(公告)日：2016-11-23
申请号：CN201510127661.5
申请日：2015-03-23
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06Q10/04
摘要： 本发明提出了一种基于电动汽车全生命周期拥有成本的电动汽车车型选择方法。该方法包括以下步骤：建立电动汽车全生命周期拥有成本模型；界定该模型中的参数；定义多种电动汽车应用情景；在这些情景中，对电动汽车全生命周期拥有成本进行分析，并对其参数进行单因素敏感性分析；对电动汽车全生命周期拥有成本模型中的参数进行多因素敏感性分析；在电动汽车全生命周期拥有成本最优化前提下，为待研究城市选择电动汽车应用车型。本发明不仅考虑了传统的影响电动汽车成本的关键因素，而且考虑了电池价格、燃油价格、政府补贴等参数的动态变化，对电动汽车全生命周期拥有成本进行了合理的动态分析，能够为不同城市电动汽车车型提供更为合理的选择。
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公开(公告)号：CN118940626A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410993106.X
申请日：2024-07-23
申请人： 同济大学
摘要： 本发明公开了一种知识与数据联合驱动的车辆载荷估算方法，先设计双层神经网络架构、提取车辆动力学模型特征、获取并处理各传感器实时数据、训练双层神经网络、固化神经网络结构和参数、获得实时车辆载荷估计。本发明自动更新车载CAN数据并实时读取，提出的方法由知识与数据联合驱动，只需获取车辆的CAN数据，提高了对车辆载荷的实时监测和精度。
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公开(公告)号：CN114239826B
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202111607946.0
申请日：2021-12-21
申请人： 同济大学
摘要： 本发明提供一种神经网络剪枝方法、介质及电子设备。所述神经网络剪枝方法包括：对目标神经网络进行预训练，获得预训练神经网络；对所述目标神经网络每层的剪枝率进行初始化以获得候选网络结构，所述候选网络结构的数量至少为三个；采用进化算法搜索所述候选网络结构，获得最优候选网络结构，另外，在所述进化算法的搜索过程中，各所述候选网络结构均继承所述预训练神经网络的部分参数；对所述最优候选网络结构进行剪枝，获得剪枝模型。该方法能够快速获得一系列不同压缩程度的剪枝网络并且实现至少两个剪枝指标之间的平衡，减少剪枝所需要的计算资源和时间成本。
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公开(公告)号：CN118396212A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410007263.9
申请日：2024-01-03
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06Q10/063 , G06Q50/40 , G06F30/20 , G06F111/08
摘要： 本发明提出一种基于轨迹数据的城市私家电动汽车可调度潜力时空分布量化方法，首先基于POI兴趣点分布和正六边形网格划分方法对城市功能区进行划分，可以准确反映城市各区域的实际功能情况；接着基于蒙特卡洛仿真获取私家电动汽车集群的全天时空状态分布；进而考虑电动汽车充电负荷的时间可平移特性，量化评估私家电动汽车在不同城市功能区的全天可上调潜力和可下调潜力；能够为电力调度部门制定车网协同互动策略提供定量参考和支撑。
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公开(公告)号：CN117830065A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202311842937.9
申请日：2023-12-29
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06Q50/40 , G06Q10/0631
摘要： 本发明提供一种计及需求时空不确定性的自动驾驶出租车队运营管理决策方法，属于交通调控技术领域，包括如下步骤：1、信息输入；2、模型构建；3、模型求解；4、方案输出；本发明旨在以接单利润最大化和车辆行驶里程最小化为目标，同时对车辆接单任务、充电任务、区域调配任务和停车任务进行统筹决策优化。在此基础上，通过随机机会约束规划计及用户出行需求时间和空间分布的随机性对调度决策带来的干扰，提升车队运营管理决策的鲁棒性，实现用户出行需求与车队运力资源时空分布的动态高效匹配，提升共享电动出行服务的用户订单满足率、车辆利用率及系统运营效率。
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公开(公告)号：CN117829296A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410028520.7
申请日：2024-01-09
申请人： 同济大学
IPC分类号： G06N5/04 , G06N5/025 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , B60L53/60 , B60L53/31
摘要： 本发明提出一种基于大语言模型的充电桩故障诊断模型，基于充电桩故障诊断多模态输入信息和历史故障排除经验，构建可持续更新的充电桩故障诊断知识库；基于数据库对充电桩故障诊断大语言模型进行线上持续训练，提升故障诊断方法的长期有效性；与此同时，建立充电桩故障诊断大语言模型与工作人员的人机交互，既为工作人员提供辅助诊断信息，也为模型的参数训练提供人工诊断经验，有利于完善诊断数据库，推广人工检修经验，保证数据库诊断的精度。
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