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公开(公告)号：CN120050309A
公开(公告)日：2025-05-27
申请号：CN202510253644.X
申请日：2025-03-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明公开了一种基于MLVDS通讯接口的数据采集系统及方法，属于MLVDS通信总线技术领域，系统包括传感器网络、控制主节点、MLVDS传输总线以及传输从节点；方法包括：通过传输从节点的传感器对目标信息进行采集；基于FPGA的采集控制单元对采集到的数据进行预处理，控制ADC进行数据采集；基于FPGA的MLVDS通信模块与MLVDS接口芯片进行通信，MLVDS接口芯片通过MLVDS总线将数据传输到控制主节点；控制主节点通过MLVDS总线控制和管理多个功能从节点，并负责接收和存储各个功能从模块输出的采集数据。本发明采用上述的一种基于MLVDS通讯接口的数据采集系统及方法，保证了高效、稳定的采集过程；适用于高带宽、高精度的数据采集系统，可以广泛应用于工业控制、医疗设备、汽车电子等领域。
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公开(公告)号：CN118618549A
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202410859830.3
申请日：2024-06-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: B63B35/08
Abstract: 本发明属于极地破冰技术领域，具体涉及一种冰颗粒预制系统及带有该系统的冰颗粒磨料射流破冰装置。雾化水滴喷嘴喷射出由水和压缩空气混合物组成的雾化水滴，与液氮喷嘴喷射出的液氮接触后，雾化水滴遇超低温液氮凝固成冰颗粒。高压水冷系统内存储的高压过冷水由水喷嘴喷入混合缸内部的缸室空间中，冰颗粒预制系统制备的冰颗粒同时进入缸室空间，冰颗粒被高压过冷水裹挟从混合喷嘴的出口喷出，形成冰颗粒磨料射流。本发明采用冰颗粒磨料射流破冰技术，利用水、冰颗粒两相混合物高速冲击冰层来破冰，具有成本低、效率高、环保等优点，可应用于极地船舶破冰。
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公开(公告)号：CN118329376A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410149252.4
申请日：2024-02-02
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种模仿虎鲸摆尾的兴波破冰试验装置及试验方法，属于破冰技术领域。本发明解决了现有技术中的试验装置不适用于较厚冰层的兴波破冰试验的问题。层冰模型上下浮动设置在试验水槽的上部，虎鲸仿生装置设置在层冰模型下方的试验水槽内且固装在一对滑块之间，虎鲸仿生装置与一个滑块之间设置有三维力传感器，通过对虎鲸仿生装置的尾部通电使其反复弯曲以模拟虎鲸尾部周期性摆动，通过控制器完成电流大小和流向的控制，一组流场速度测量系统位置固定，得到虎鲸仿生装置后方水平方向上的流场速度，另一组流场速度测量系统随虎鲸仿生装置同步运动，得到虎鲸仿生装置竖直方向上的流场速度。更容易实现航行器在低于临界速度的要求下破除大厚度层冰的研究。
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公开(公告)号：CN117861629A
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202410104023.0
申请日：2024-01-25
Applicant: 烟台哈尔滨工程大学研究院 , 烟台新旧动能转换研究院暨烟台科技成果转移转化示范基地
IPC: B01J20/26 , B01J20/30 , C02F1/28 , C02F101/00
Abstract: 本发明属于铀吸附剂技术领域，具体涉及一种改性吸附材料及其制备方法以及应用。制备方法包括以下步骤：将聚醚醚酮与浓硫酸混合均匀；反应结束后利用冰水混合物使体系猝灭；将反应后的液体缓慢滴入冰水混合物中，经干燥获得所述改性吸附材料。本发明反应温度低，反应条件温和，操作简单，且该改性吸附材料在铀吸附方面具有非常好的应用，针对U（Ⅵ）的吸附率高达97%以上。
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公开(公告)号：CN116776880A
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202310576018.5
申请日：2023-05-19
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨龙明科技有限公司
IPC: G06F40/295 , G06F40/242 , G06N5/025 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/0895
Abstract: 一种外部信息辅助的中文知识抽取方法、系统、存储介质及计算机，涉及信息抽取领域。解决现有中文中的实体识别任务困难，需要处理更多的歧义性和上下文依赖性的问题。所述方法包括：获取中文嵌套命名实体识别数据集，将所述数据集进行预处理，并划分为训练集、验证集和测试集；构建外部信息辅助的中文知识抽取模型；利用所述训练集对所述外部信息辅助的中文知识抽取模型进行训练，获取优化模型；根据所述优化模型进行解码操作，获取优化模型预测的输入序列的所有互不冲突的命名实体。本发明应用于命名实体识别领域。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116595465A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310378368.0
申请日：2023-04-10
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨龙明科技有限公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2136 , G06F18/214 , G06N3/0455 , G06N3/048
Abstract: 本发明公开了一种基于自编码器和数据增强的高维稀疏数据离群点检测方法及系统，属于数据挖掘技术领域，其中，该方法包括：获取异常检测样本数据集作为试验数据集，并对其进行预处理，得到训练集和测试集；构建数据增强模型，以对训练集进行上下采集处理，得到类异常样本与正常样本相等的增强数据；将训练集输入注意力机制模块中，以计算特征关联度；将增强数据输入注意力机制模型中，根据特征关联度计算相关特征数，根据相关特征数计算重构数据；利用离群点检测基准器对重构数据进行异常检测。该方法基于自编码器对数据进行降维操作，将稀疏的高维数据映射到低维空间中进行离群点检测，解决了维度过高对检测结果准确率的影响。
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公开(公告)号：CN107091358B
公开(公告)日：2023-07-25
申请号：CN201710504558.7
申请日：2017-06-28
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种带浮动阀座的并列式燃气喷射阀，通过电磁铁通电吸引衔铁的方式，使得阀芯组合体在导向销的内导向作用下离开阀座运动，实现燃气阀喷气的功能；采用两个电磁阀分别控制燃气喷射过程，一个电磁阀单独工作，两个电磁阀同时工作以及一个电磁阀先动作，一个电磁阀后动作，可实现小流量喷气、大流量喷气、变流量喷气等三种工作模式，满足发动机在不同工况下的功率及系列化发动机功率需求；通过轴向主气槽直接进气和周向补气孔进气的混合进气方式，实现大流量，有效地提高发动机的供气效率，同时可以避免气流干涉，实现气路的稳定；通过阀芯和阀座间的多道环带结构，实现燃气喷射阀的面密封，高可靠性。
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公开(公告)号：CN106545444B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN201710034213.X
申请日：2017-01-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供一种带有刻沟的双路进油旁通式电控喷油器，包括喷油器头、喷油器体、限流阀组件、电磁阀组件、针阀组件、针阀座、喷嘴。限流阀组件位于蓄压腔内部，保证大喷油量条件下，各缸喷油过程的稳定。下方设置有电磁阀组件和针阀组件。电磁阀采用两位三通阀形式，以减少动态回油量。控制腔内部安置有控制滑块，并同中间块接触，起到减缓喷射初期的喷油速率和加快针阀落座响应的作用。控制滑块上加工有进油节流孔，进一步加快控制腔建压。喷针阀体表面设置微米级别深度的刻沟，能够有效的改善空穴流动的稳定性，降低了喷油器穴蚀程度。油器取消了控制柱塞结构，其内部无静态压力差，保证喷油器无静态泄漏的特点。
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公开(公告)号：CN112288156B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202011155619.1
申请日：2020-10-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q10/04 , G06N3/0442 , G06N3/042 , G06N3/047 , G06N3/0499 , G06N3/096 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了基于元学习和图注意力时空神经网络的空气质量预测方法，属于空气质量预测技术领域。获取数据；将多个城市划分为源城市和目标城市；根据城市监测站点地理空间数据构建图结构，将监测站点位置作为图的顶点，通过设置距离阀值来确定任意两顶点是否存在边；根据城市监测站点图结构构造输入特征向量，输入图注意力时空神经网络模型进行计算，图注意力时空神经网络模型是由图注意力网络(GAT)和双层长短期记忆网络(LSTM)组成，获取监测站之间的空间相关性和时间相关性；从多个源城市中迁移知识，对注意力时空神经网络模型进行有效的初始化。本发明可以在数据缺失的情况下保持空气质量的时空预测的准确性。
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公开(公告)号：CN115757822A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211405144.6
申请日：2022-11-10
Applicant: 哈尔滨工程大学 , 哈尔滨龙明科技有限公司
IPC: G06F16/36 , G06F40/295 , G06F40/30 , G06F18/214
Abstract: 本发明公开了一种基于超关系的全局数据空间链接预测方法及系统，属于知识图谱补全技术领域，其中，该方法包括：获取超关系数据集，提取超关系数据集中主三元组和附加超关系事实数据，并将超关系数据集进行预处理，以划分为训练集和测试集；构建基于超关系的全局数据空间链接预测方法；利用训练集对基于超关系的全局数据空间链接预测方法进行训练；将待预测的尾实体输入到训练好的基于超关系的全局数据空间链接预测方法中，得到全部尾实体的预测得分，再将最高预测分数作为预测尾实体。该方法提升了超关系事实之间的语义交互，还充分考虑了附加超关系事实对主三元组预测的影响，通过注意力机制设置不同超关系事实的影响权重来提升预测性能。
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