公开(公告)号：CN115795679A

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202211511303.0

申请日：2022-11-29

Applicant: 厦门大学

Inventor： 陈荣钱 ,  柳家齐 ,  楼锦华 ,  杨凌云 ,  李晨曦 ,  张奥林 ,  尤延铖

IPC: G06F30/15 ,  G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明涉及一种基于深度强化学习的旋翼翼型优化方法及系统，属于翼型设计领域。通过智能体与环境之间进行大量的交互学习，获得优化策略，可以对目标翼型进行动态失速优化获得更好性能的新翼型，优化策略所对应的优化过程具有物理可解释性；采用深度神经网络建立的用于预测旋翼翼型气动力迟滞回线的代理模型，具有更好的非线性预测能力。

公开(公告)号：CN215361286U

公开(公告)日：2021-12-31

申请号：CN202121466668.7

申请日：2021-06-29

Applicant: 厦门大学

Inventor： 路晓东 ,  杨舜 ,  李宛书 ,  杨凌云 ,  王姝慧

IPC: B60S13/00 ,  B66F11/04

Abstract: 本实用新型适用于汽车移动设备技术领域，提供了一种电动升降移车器，包括第一支撑组件、第二支撑组件、伸缩组件以及驱动装置，伸缩组件包括一端与第一支撑组件垂直连接的第一连接管、一端通过调节件与第一连接管另一端连接的第二连接管、以及一端通过驱动装置与第二连接管另一端活动连接的第三连接管，第三连接管另一端与第二支撑组件垂直连接，第一支撑组件和第二支撑组件相对设置，第一支撑组件和第二支撑组件相对一侧分别设有第一滚筒和第二滚筒，且底部均设有万向轮。本实用新型可通过调节件调节伸缩组件的长度，使第一支撑组件和第二支撑组件均抵靠车轮，再通过驱动装置使第一支撑组件和第二支撑组件相互靠近撑起车轮，结构简单，操作方便。