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公开(公告)号：CN119786081A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202411993954.7
申请日：2024-12-31
Applicant: 华中科技大学
IPC: G21B1/05
Abstract: 本发明属于但不限于磁约束聚变技术领域，尤其涉及一种撕裂模不稳定性反馈控制方法及系统，包括：S1，驱动并调控螺旋电流，使得其能提供更大的m/n扰动场分量；S2，调控刮削层螺旋电流以实现撕裂模控制。本发明采用等离子体螺旋回路载流产生扰动场，并加以反馈调控，从而控制撕裂模。由等离子体携带电流产生外加共振扰动场，不受中子辐照损伤。由于螺旋电流主要沿刮削层磁力线方向，具有和有理面磁力线相近的螺旋度，产生的共振磁扰动谱型与等离子体的共振特性好。相较于传统的线圈产生扰动场，该电流位于等离子体刮削层中，与撕裂模的距离更近，径向衰减小；且电流沿刮削层磁力线流动，共振分量份额更高，总体的有效强度更高。
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公开(公告)号：CN117852692A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311763341.X
申请日：2023-12-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06Q10/04 , G06F18/2411 , G06N5/01 , G06N3/09 , G06N20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于多原理异常检测模型的等离子体破裂实时预测方法，属于托卡马克等离子体核聚变领域，方法包括：构建多个基于不同异常检测原理的等离子体破裂预测器，利用通过正常炮切片产生的正常样本训练各等离子体破裂预测器，正常样本由正常炮切片中各诊断特征的采样点拼接形成；预测阶段，将实时采集的切片样本输入到训练后的各等离子体破裂预测器中，结合各等离子体破裂预测器的预测结果，利用投票法生成最终的等离子体破裂预测结果。提升异常检测模型的破裂预测性能。
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公开(公告)号：CN112397206B
公开(公告)日：2023-05-09
申请号：CN202011376152.3
申请日：2020-11-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种场反等离子体磁压缩装置及方法，属于磁约束核聚变领域，装置包括真空腔室、环绕真空腔室的压缩线圈、电源模块；电源模块中的第一供电模块通过压缩线圈在真空腔室中产生第一压缩磁场；当第一压缩磁场上升到最大值时，第二供电模块接入并通过压缩线圈在真空腔室中产生第二压缩磁场，使得真空腔室中的磁场持续上升，以对真空腔室中的场反等离子体进行级联磁压缩。将等离子体快速加热至高温状态后，接通另一供电模块保证线圈电流继续上升，从而保持一定的加热功率以抵消等离子体中的输运和辐射损失，并且大幅延长等离子体寿命和聚变反应时间；线圈电流升至最大值时可将线圈磁能回馈至电网或电源模块，实现能量回收，提高压缩效率。
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公开(公告)号：CN113123711A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110421666.4
申请日：2021-04-19
Applicant: 华中科技大学
IPC: E06B7/16
Abstract: 本发明公开了一种高密封性能的光学观察窗口，属于光学观察窗领域，包括：窗体法兰、光学窗口片、石英玻璃管、第一密封圈和密封圈组，光学窗口片和石英玻璃管分别固定连接在窗体法兰的两侧；窗体法兰中用于外套连接石英玻璃管的筒状结构上设置有环形凹槽，第一密封圈设置在环形凹槽中；当光学观察窗口中抽真空时，第一密封圈发生形变以真空密封石英玻璃管的内壁；窗体法兰与石英玻璃管一侧的连接端面处形成为环形沟道；密封圈组套设在环形沟道内的石英玻璃管上，用于在外力作用下发生形变以真空密封石英玻璃管的外壁。对石英玻璃管的内壁和外壁进行真空软密封，增大密封强度且不会破坏石英玻璃管，满足石英玻璃管的高密封要求和安装需求。
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公开(公告)号：CN116598025A
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202310796213.9
申请日：2023-07-02
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于磁约束聚变技术领域，公开了一种磁约束聚变装置真空室内部线圈，将线圈分解为若干单元，每个单元包括支撑、线圈导槽、盖板和石墨瓦四个部分，线圈导槽安装在支撑之上，盖板安装在线圈导槽之上，石墨瓦覆盖在盖板上。支撑一端焊接在真空室壁上，一端与线圈导槽焊接在一起，将每个线圈单元的主体结构与真空室固定在一起；针对每个单元安装的不同位置，可对支撑的形状和大小进行调节以满足不同位置处的需求。导槽相连形成完整的闭合环，在其中铺设特制电缆；电缆结构分为三层，中心层为载流铜芯，中间层为低放气率的聚四氟乙烯绝缘层，可满足大电流绝缘，最外层为玻璃纤维管，抗耐磨，耐高温且同样具有绝缘作用。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN102946670B
公开(公告)日：2015-06-10
申请号：CN201210450936.5
申请日：2012-11-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: H05B37/02
Abstract: 本发明公开了一种基于zigbee和电力线载波的矿用多功能LED路灯系统，包括主控制器，分别与主控制器连接的zigbee协调器和通信主模块，多个分别与通信主模块连接的终端控制模块以及多个分别与终端控制模块进行无线通信的zigbee定位器；主控制器将路灯控制指令发送给通信主模块，通信主模块将指令调制后传送给终端控制模块，终端控制模块对指令进行解调并对LED路灯实施相应操作，zigbee协调器建立zigbee通信子网，终端控制模块将监控的LED路灯电气状态及人员位置信息反馈给主控制器，主控制器将收到的数据进行存储和显示。本发明实现了对矿道LED路灯的实时有效控制，操作方便、维护简单、节约能源、可靠性高并能很好地实现无线组网，实施人员定位，保障安全。
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公开(公告)号：CN102878917B
公开(公告)日：2014-11-12
申请号：CN201210346595.7
申请日：2012-09-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01B7/02
Abstract: 本发明公开了一种基于Rogowski线圈测量的信号运算装置；该装置包括依次连接的控制电路、积分电路以及运算电路；积分电路包括第一积分单元、第二积分单元和第三积分单元。本发明采用全硬件化模拟电路，对由Rogowski线圈测量的信号进行后续处理，包括前级信号的积分处理，后续对输出信号或反馈信号进行合成运算；本发明所用电路工作在恒温条件，且工作时间较短，通过控制电路来实现对电路工作情况的调节，模拟积分电路中，用失调补偿的方法来消除由失调输入电压、电流和偏置电流带来的影响，同时采用低温漂的元器件和运算放大器。信号运算装置部分采用三路输入、单路输出的运算方式，信号运算系数设定方便，电路结构清晰，响应速度快，抗干扰性强，运算精度高。
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公开(公告)号：CN102946670A
公开(公告)日：2013-02-27
申请号：CN201210450936.5
申请日：2012-11-12
Applicant: 华中科技大学
IPC: H05B37/02
Abstract: 本发明公开了一种基于zigbee和电力线载波的矿用多功能LED路灯系统，包括主控制器，分别与主控制器连接的zigbee协调器和通信主模块，多个分别与通信主模块连接的终端控制模块以及多个分别与终端控制模块进行无线通信的zigbee定位器；主控制器将路灯控制指令发送给通信主模块，通信主模块将指令调制后传送给终端控制模块，终端控制模块对指令进行解调并对LED路灯实施相应操作，zigbee协调器建立zigbee通信子网，终端控制模块将监控的LED路灯电气状态及人员位置信息反馈给主控制器，主控制器将收到的数据进行存储和显示。本发明实现了对矿道LED路灯的实时有效控制，操作方便、维护简单、节约能源、可靠性高并能很好地实现无线组网，实施人员定位，保障安全。
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公开(公告)号：CN102878917A
公开(公告)日：2013-01-16
申请号：CN201210346595.7
申请日：2012-09-17
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01B7/02
Abstract: 本发明公开了一种基于Rogowski线圈测量的信号运算装置；该装置包括依次连接的控制电路、积分电路以及运算电路；积分电路包括第一积分单元、第二积分单元和第三积分单元。本发明采用全硬件化模拟电路，对由Rogowski线圈测量的信号进行后续处理，包括前级信号的积分处理，后续对输出信号或反馈信号进行合成运算；本发明所用电路工作在恒温条件，且工作时间较短，通过控制电路来实现对电路工作情况的调节，模拟积分电路中，用失调补偿的方法来消除由失调输入电压、电流和偏置电流带来的影响，同时采用低温漂的元器件和运算放大器。信号运算装置部分采用三路输入、单路输出的运算方式，信号运算系数设定方便，电路结构清晰，响应速度快，抗干扰性强，运算精度高。
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公开(公告)号：CN119226882A
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202411249798.3
申请日：2024-09-06
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/2433 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于托卡马克等离子体破裂预测技术领域，公开了一种托卡马克等离子体破裂预测模型构建方法及应用，包括：采用训练数据集对多模态卷积自编码神经网络进行训练，得到破裂预测模型；其中，所述训练数据集中的一个训练样本为不同诊断信号在当前时刻的切片；所述多模态卷积自编码神经网络包括：卷积特征提取模块、拼接模块、特征自编码模块、分割模块及反卷积特征重建模块。本发明中构建的预测模型能处理多种模态的数据并自动进行特征提取；并且该模型能仅用非破裂样本训练，也能在破裂出现时使用破裂前兆样本，是一种能适应未来装置上样本比例不确定的数据环境的模型。
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