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公开(公告)号：CN119989565A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411973636.4
申请日：2024-12-30
IPC: G06F30/17 , G06F30/28 , G16C60/00 , G06F113/08 , G06F119/02 , G06F113/26 , G06F119/04 , G06F119/14 , G06F30/15
Abstract: 本发明提供一种基于结构特性的空气弹簧性能退化预测方法、装置和设备，涉及空气弹簧技术领域。该方法包括：获取待评估空气弹簧的动刚度和结构参数；将所述动刚度和所述结构参数输入至空气弹簧性能退化模型中，得到空气弹簧性能退化模型输出的疲劳加载参数；其中，所述空气弹簧性能退化模型是预先构建的关于空气弹簧的疲劳加载参数与空气弹簧的动刚度之间数学关系的模型；基于疲劳加载参数，确定待评估空气弹簧的疲劳寿命。该方法可在车辆设计初期根据车辆的实际应用场景，对空气弹簧疲劳特性进行预先估计，从而能够帮助设计出稳定可靠的空气弹簧，提高产品可靠性，也能够缩短开发周期，使得企业不需要经过很多试验来设计空气弹簧，节约开发成本。
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公开(公告)号：CN118153766A
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202410338452.4
申请日：2024-03-25
Abstract: 本发明涉及一种极端天气场景下的风电出力预测方法、设备及介质，其中方法包括以下步骤：获取历史风电出力数据集，所述风电出力数据集包括不同天气下的历史风力发电量、风速；对风电出力数据集进行风速和天气类型标签离散化处理，构建第一数据集；利用基于条件生成对抗网络CGAN构建的数据增强模块对第一数据集中极端天气场景下的稀缺样本进行数据增强，得到第二数据集；获取实时气象数据，利用基于回归生成对抗网络RGAN构建的预测模块在线预测风电出力情况，所述预测模块以风速和天气类型数据作为输入，输出风电出力预测结果，利用第二数据集进行训练。与现有技术相比，本发明具有能够应对极端天气条件下风电出力的高度不确定性和变化性、预测准确性高等优点。
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公开(公告)号：CN118094225A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410241274.3
申请日：2024-03-04
IPC: G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/088
Abstract: 本发明涉及一种电力数据可解释特征提取方法、设备及介质，其中方法包括：获取电力负荷数据集作为真实数据；构建信息最大化生成对抗网络并进行训练，该网络包括生成器网络模块、鉴别器网络模块和判别器网络模块，其中，生成器网络模块用于接收由随机噪声和隐含代码拼接而成的输入向量并进行处理后生成数据；鉴别器网络模块用于接收生成数据和真实数据并进行区分；判别器网络模块用于接收生成数据和真实数据，还原数据对应的隐含代码；网络训练过程基于隐含代码与生成数据的语义信息之间的互信息最大化的方式调整参数；将真实数据输入训练完成的判别器网络模块，还原数据对应的隐含代码作为可解释特征输出。与现有技术相比，本发明具有不依赖标签、特征提取结果可靠等优点。
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公开(公告)号：CN1937318A
公开(公告)日：2007-03-28
申请号：CN200610117041.4
申请日：2006-10-12
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种类倒F多频天线单元及其组成的低耦合多天线，用于通信技术领域。类倒F多频天线单元由辐射单元、介质板、接地板和馈电端口组成，所述辐射单元、介质板和接地板由外向内分层分布，且紧密结合，并被整体卷成一个筒状或螺旋状。其中所述辐射单元由一块矩形金属薄基板和一个与其相连的带有90°弯折的薄板构成，矩形金属薄基板中央开有两个矩形窗。多个类倒F多频天线单元组合成低耦合多天线。本发明可用于移动终端发射和接收电磁波，其结构简单，体积小，而且该类倒F多频天线单元可以在多个不同的频点工作，在水平面内波束宽度可大于270°。多个类倒F多频天线单元可组成紧凑的低耦合多天线。
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公开(公告)号：CN119830466A
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411750320.9
申请日：2024-12-02
IPC: G06F30/17
Abstract: 本发明提供一种基于空气弹簧性能退化机理的有效面积预测方法及系统，属于空气弹簧检测技术领域，包括：根据空气弹簧的材料弹性特性、气囊的几何参数、帘线层总厚度以及内部气压，计算空气弹簧的有效面积半径；将有效面积半径的平方与圆周率相乘，得到第一有效面积；将空气弹簧在未加载时的垂直高度与预设比例系数相乘，得到第二有效面积；预设比例系数用于反映空气弹簧的有效面积随高度呈线性变化的规律；将第一有效面积与第二有效面积相加，得到空气弹簧的预测有效面积。本发明通过考虑材料性能退化和几何特性，精确计算空气弹簧在动态加载条件下的有效面积，提升空气弹簧的有效面积预测的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116692719A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310763164.9
申请日：2023-06-27
Applicant: 上海交通大学
Abstract: 一种具有四连杆机构的协助搬运行李的装置，包括：载物平台以及分别对称设置于载物平台两侧的一对丝杠驱动组件、一对第一曲柄连杆机构和一对第二曲柄连杆机构，其中：丝杠驱动组件固定设置于侧板上，第一和第二曲柄连杆机构的两个固定端转动设置于底板上，第一和第二曲柄连杆机构、的输出端转动设置于载物平台，第一曲柄连杆机构的控制端与丝杠驱动组件转动连接，丝杠驱动组件通过外部驱动转动，进而带动两对四组曲柄连杆机构，控制载物平台从底板上移动至底板和侧板形成的空间外部以协助搬运。本发明针对高铁行李架附近的狭小空间限制，利用两套驱动系统的运动和输出力作为运动和力输入，驱动装置完成对行李的搬运。
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公开(公告)号：CN107784168A
公开(公告)日：2018-03-09
申请号：CN201710941982.8
申请日：2017-10-11
Applicant: 上海交通大学
CPC classification number: G06F17/5009 , G05B17/02
Abstract: 本发明提供了一种核电站半速汽轮机系统的全工况仿真系统，包括热工模块以及控制模块；热工模块包括：高压缸前阀门、高压缸、汽水分离器、再热器、低压缸前阀门、低压缸以及抽气子模块；控制模块包括：速度控制子模块、负荷控制子模块以及超速保护子模块。本发明使用仿真程序对核电机组汽轮机系统进行热工建模仿真，实现了汽轮机线性升降负荷、阶跃升降负荷、外电网负荷丧失及停机等工况仿真模拟，通过分析汽轮机实际负荷、实际转速、主蒸汽流量、高压缸和低压缸各级压力变化等热工参数，瞬态过程基本不发生超调和震荡，表明现有汽轮机控制系统能够较好地实现和热工模型的耦合，且控制系统作用良好。
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公开(公告)号：CN1901396A
公开(公告)日：2007-01-24
申请号：CN200610029392.X
申请日：2006-07-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04B7/04
Abstract: 一种基于进化算法的多目标优化阵列天线方向图形成方法，属于通信技术领域。步骤为：1)对粒子和相关量做初始化；2)对粒子排序并分组：分组时采取最优适应度分组原则；3)在采用非一致性学习因子的基础上，生成新的子迭代模型，再对上述学习因子作对偶交叉，形成包含2个子模型的双迭代模型，再分别对上述的两个分组的粒子使用上述的2个子迭代模型作迭代优化；4)迭代完成后，再对上述两个分组的最优粒子的适应度作比较，二者取其优；5)判断适应度和迭代次数；6)重复上述操作，直至结束。本发明大大提高进化算法在阵列天线方向图综合中的收敛速度和最优效果，从而保证多目标条件下的方向图综合的最优化。
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公开(公告)号：CN1901395A
公开(公告)日：2007-01-24
申请号：CN200610029391.5
申请日：2006-07-27
Applicant: 上海交通大学
IPC: H04B7/04
Abstract: 一种基于贝赛尔函数权的宽带均匀线阵波束形成方法，用于无线通信技术领域，方法如下：将宽带信号通过子带滤波器，分成各个子带频率上的子带信号。选取子带信号频率中的某一频率作为参考频率，根据波束图要求设计权函数，形成参考波束图。其余各子带频率信号权函数根据贝赛尔函数设计，对于不同频率的子带信号，权函数相应变化，形成各子带的恒定波束图。将各子带信号的恒定波束图与参考波束图相乘，并通过合成器，输出即为宽带信号的波束图。与现有文献的仿真对比表明，在计算的复杂度，适合的带宽及误差精度上，本发明方法都有较大提高。
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公开(公告)号：CN118153766B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202410338452.4
申请日：2024-03-25
Abstract: 本发明涉及一种极端天气场景下的风电出力预测方法、设备及介质，其中方法包括以下步骤：获取历史风电出力数据集，所述风电出力数据集包括不同天气下的历史风力发电量、风速；对风电出力数据集进行风速和天气类型标签离散化处理，构建第一数据集；利用基于条件生成对抗网络CGAN构建的数据增强模块对第一数据集中极端天气场景下的稀缺样本进行数据增强，得到第二数据集；获取实时气象数据，利用基于回归生成对抗网络RGAN构建的预测模块在线预测风电出力情况，所述预测模块以风速和天气类型数据作为输入，输出风电出力预测结果，利用第二数据集进行训练。与现有技术相比，本发明具有能够应对极端天气条件下风电出力的高度不确定性和变化性、预测准确性高等优点。
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