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公开(公告)号：CN114117911B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202111417732.7
申请日：2021-11-26
Applicant: 中南大学
IPC: G06F18/2415 , G06N3/0464 , H01M10/0525 , H01M10/44 , G06N3/0499 , G06N3/0455
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力机制的锂离子电池化成预筛选方法，包括获取不完整的锂离子电池化成充电电压数据；将所述不完整的锂离子电池化成充电电压数据进行碎片化处理，得到多个固定长度的碎片序列；将每个所述碎片序列进行碎片嵌入处理，得到符号向量矩阵；通过位置编码将位置信息添加到所述符号向量矩阵中，得到位置编码后的符号向量矩阵；将位置编码后的符号向量矩阵输入至注意力编码器中建立不同符号向量之间的关系，生成注意力特征；将所述注意力特征输入至特征多样化解码器中进行解码操作，输出锂离子电池化成预筛选结果。该方法能在化成充电完成前筛选出缺陷电池，从而减少能源浪费，缩短返工周期，提高生产效率，且筛选准确率高。
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公开(公告)号：CN114117911A
公开(公告)日：2022-03-01
申请号：CN202111417732.7
申请日：2021-11-26
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于注意力机制的锂离子电池化成预筛选方法，包括获取不完整的锂离子电池化成充电电压数据；将所述不完整的锂离子电池化成充电电压数据进行碎片化处理，得到多个固定长度的碎片序列；将每个所述碎片序列进行碎片嵌入处理，得到符号向量矩阵；通过位置编码将位置信息添加到所述符号向量矩阵中，得到位置编码后的符号向量矩阵；将位置编码后的符号向量矩阵输入至注意力编码器中建立不同符号向量之间的关系，生成注意力特征；将所述注意力特征输入至特征多样化解码器中进行解码操作，输出锂离子电池化成预筛选结果。该方法能在化成充电完成前筛选出缺陷电池，从而减少能源浪费，缩短返工周期，提高生产效率，且筛选准确率高。
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公开(公告)号：CN113521637A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110899624.1
申请日：2021-08-06
Applicant: 宝武集团环境资源科技有限公司 , 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种连续式微波水热法处理焚烧飞灰中二噁英的系统及方法，其中连续式微波水热法处理焚烧飞灰中二噁英的系统包括换热装置、缓冲搅拌罐、循环泵、微波反应装置；微波反应装置包括微波安全屏蔽单元、浆料循环单元、微波辐照单元以及控制单元；浆料循环单元的进料口与缓冲搅拌罐连接，该浆料循环单元的出料口与换热装置连接；微波反应装置与换热装置之间的管道上设有与缓冲搅拌罐连通的循环回路。本发明基于传统水热法处理的基础上植入高参数微波处理技术，不仅能除去焚烧飞灰中的二噁英等有机污染物，同时实现大批量连续处理，使得焚烧飞灰二噁英处理流程连续、安全、方便、效果可靠、占地面积小、经济高效。
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公开(公告)号：CN110029285A
公开(公告)日：2019-07-19
申请号：CN201910431577.0
申请日：2019-05-22
Applicant: 中南大学
Abstract: 一种Si固溶增强铸铁及其铸造方法，合金中各元素的质量百分含量为Cr：9.0～13.0，B：2.6～2.9，C：0.7～0.9，Nb：0.4～0.8，V：0.4～0.8，Mn小于0.3，Si：0.6～1.5％，余量为Fe，其中C、B总为：3.3～3.6；C/Cr含量比：0.06～0.08；Nb、V的总量为：0.5～1.0。将硅铁外的原料熔化，降温至1300～1350℃后，用纯铝脱氧；待熔体温度为1280～1320℃时，加入硅铁，将合金铸造成型。本发明制备的Fe-Cr-B-C合金的硬度为HRC65.3～70.2，冲击韧性达到8.6～12.6J/cm2，抗弯强度达到800～1300MPa。
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公开(公告)号：CN102029386B
公开(公告)日：2012-12-12
申请号：CN201010573380.X
申请日：2010-12-06
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种低成本、高硬度的粉末冶金低合金钢，所述混合物具有70-90％的铁基粉末和30-10％的还原铁粉，其特征在于70-90％的铁基粉末包括1.0-2.5％电解铜粉、0.4-1.0％石墨粉末、0.2-0.8％石蜡润滑剂，余量为低合金钢粉，该低合金钢粉中包括0.4-0.6％铬，1.0-1.5％镍，0.4-0.5％钼，其中镍和钼的含量之和不超过2.0％，其余为铁(Fe)。将上所述混合物经混料、压制、烧结后，在空气中于180℃回火1h。通过具体实施可以得出，所得粉末冶金合金密度为6.81-6.95g/cm3，硬度可达43HRC，抗拉强度可达731N/mm2，且合金的硬度和强度可通过还原铁粉的添加量、合金成分和烧结密度加以调节。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119560048A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411374389.6
申请日：2024-09-29
Applicant: 华能国际电力股份有限公司大连电厂 , 中南大学
IPC: G16C20/30 , G16C20/20 , G16C20/70 , G06Q50/06 , G06F17/14 , G06Q50/26 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种火电燃烧炉尾气排放量预测方法及系统，方法包括：获取火电燃烧炉尾气数据；将火电燃烧炉尾气数据进行离散傅里叶变换，获取主导成分数据和平稳成分数据；将平稳成分数据输入至预测骨干模型进行预测，获取第一预测值，将主导成分数据输入至MLP模型进行预测，获取第二预测值；将第一预测值和第二预测值相结合，获取火电燃烧炉尾气排放量预测值。本发明有效解决了火电燃烧炉尾气排放监测中的非平稳数据处理难题，实现了对复杂动态趋势和季节性模式的精准捕捉，显著提升了预测精度本；发明方法的模型无关性和广泛适用性，使得其能够灵活应用于多种预测模型和数据集，增强了系统的普适性和实时响应能力。
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公开(公告)号：CN115469227A
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN202211115206.X
申请日：2022-09-14
Applicant: 中南大学 , 天能电池集团股份有限公司
IPC: G01R31/367 , G01R31/385 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种集合变分自编码器与动态规整的锂电池异常检测方法，包括获取锂电池生产过程中正常和异常的电池恒流充电电压时序数据；对数据进行预处理；将预处理后的数据划分为模型训练集、阈值训练集和测试集；将模型训练集输入至构建的VAE‑LSTM‑DTW模型中进行训练；所述VAE‑LSTM‑DTW模型包括经LSTM改进后的VAE网络构成的重构模型和DTW评价模型；将测试集输入至训练好的VAE‑LSTM‑DTW模型中，先经过重构模型得到测试集对应的理论正常重构数据集，后将测试集数据与对应的理论正常重构数据输入DTW评价模型，得到两者之间的重构误差，将重构误差与最优阈值进行比较，得到锂电池异常检测结果。
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公开(公告)号：CN114425549A
公开(公告)日：2022-05-03
申请号：CN202111539566.8
申请日：2021-12-16
Applicant: 中南大学 , 宝武集团环境资源科技有限公司
IPC: B09B3/30 , B09B3/35 , B09B3/38 , B09B3/40 , B09B3/70 , B09B3/80 , B09B5/00 , C01B33/26 , B09B101/30
Abstract: 本发明公开了一种垃圾焚烧飞灰微波水热解毒及同步合成托贝莫来石的方法，该方法是将垃圾焚烧飞灰进行搅拌水洗脱氯和湿法球磨脱氯后，与硅源及强碱混合后进行微波水热反应，即得。该方法通过搅拌水洗对垃圾焚烧飞灰进行初步脱氯，再通过湿法球磨过程对垃圾焚烧飞灰进行深度脱氯和活化的同时对部分二噁英进行降解，然后采用微波水热法对垃圾焚烧飞灰中的二噁英进行高效降解，同时合成托贝莫来石，对垃圾焚烧飞灰中的重金属起到很好的稳定效果，并且将水洗废液中的氯盐加以回收，真正做到垃圾焚烧飞灰的无害化处理与资源化利用。
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公开(公告)号：CN108044099A
公开(公告)日：2018-05-18
申请号：CN201711368387.6
申请日：2017-12-18
Applicant: 中南大学
CPC classification number: B22F1/0059 , B22F3/1007 , B22F3/17 , B22F3/18 , B22F2003/175 , B22F2998/10 , B22F2999/00 , C22C33/02 , C22C38/02 , B22F2201/20 , B22F2201/01 , B22F2201/10
Abstract: 一种高温扩散烧结与粉末热锻制备高硅钢带材的方法，本发明选取还原Fe粉与水雾化Fe粉，按照4:6～6:4的比例混合，再添加Si粉，形成Fe‑Si混合粉。模压成方形坯，再加热到960～1030℃实现Fe相奥氏体化，经多次锻造后终锻温度为860～930℃，然后将粉末热锻坯在1080～1180℃真空或还原气氛保护烧结，使Fe粉颗粒冶金结合，而Si与Fe实现部分合金化，通过多次冷轧、低温烧结，最后在1280～1350℃高温扩散烧结，实现均质合金化，获得含4.5～6.7％Si的0.1～0.5mm厚，密度≥7.38g/cm3的高硅钢带材。
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公开(公告)号：CN116542149B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202310514018.2
申请日：2023-05-09
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明提供了一种基于预训练的锂离子电池多参数配组方法，通过统一的数据表示方法将不同动态参数整合，有利于提高配组模型的特征提取。多层注意力层的特征编码器通过提取不同动态参数的特征与不同参数特征的相似性信息进行融合，得到全局特征，有利于提高配组精度。配组模型的预训练无需数据标签，可以利用大量的无标签的过程数据，在无监督的条件下强化模型的特征提取能力，在保证模型配组精度的条件下减少了模型对配组标签数据的依赖。
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