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公开(公告)号：CN116696516A
公开(公告)日：2023-09-05
申请号：CN202310858175.5
申请日：2023-07-13
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 泰豪电源技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种阻抗复合式消声器及其应用，属于机械技术以及降噪设备技术领域。本发明解决了现有阻抗复合式消声器存在风阻较大、颤动严重等问题。本发明通过调整整个流通布局，包括管道直径、长度的合理选择，腔体位置的分布等，在提高抗性消声能力的前提下，避免管道流通速度过大，且流动足够顺畅，减少由于气流通过时引起的振动、颤动噪声。同时，通过布置两个次腔体，以及多孔通风管道与管壁与腔体内空间填充岩棉等吸声材料的组合，大幅消减高频声波能量，降低噪声外传，保证消声器高频段内的消声能力。
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公开(公告)号：CN119532018A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411723731.9
申请日：2024-11-28
Applicant: 泰豪电源技术有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及发电机组技术领域，尤其涉及一种箱式柴油发电机组，包括箱体，箱体的内部中空，箱体的相对的两个侧壁上分别设有进气口和排气口，电缆箱和水箱设置在箱体内并且靠近进气口所在一端，电缆箱和水箱分设在进气口和排气口之间连线的两侧。本发明还提供一种箱式柴油发电机组，包括箱体，箱体的内部中空，箱体的侧壁上设有排气口，箱体在与所述侧壁相邻两个侧壁上各设有一组进气口，电缆箱和水箱设置在箱体内并且位于两组进气口之间。本发明提供的箱式柴油发电机组具有辐射噪声更小、散热效果更优等优势，可应用作为数据中心等通信领域备用或临时电源，亦可用于海岛、荒漠等场所作为常用或备用电源。
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公开(公告)号：CN116717372A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310641610.9
申请日：2023-06-01
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 泰豪电源技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种可变式消声板及在箱式柴油发电机组进排气中的应用，属于进排气工程技术领域。本发明解决了现有消声板大多为直板式，这种结构可调节性差、降噪性能有限，不能高效应对箱式柴油发电机组排气段的旋转高速气流以及箱式柴油发电机组内部的辐射噪声的问题。本发明提供的可变式消声板由多段组合而成，具有旋转铰链链接，可以自由旋转并固定，可自由弯折形成‘M’形、波浪形、‘m’形、组合形等结构，在需要多个消音板的情况下能够自行组合，能够适应多种环境和复杂的进排气情况，能在保证通流顺畅的前提下灵活改变进、排气流的方向且降低进排气部位处的噪音。
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公开(公告)号：CN119514340A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411564296.X
申请日：2024-11-05
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 苏州湍流数字科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0455 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 一种基于多通路自注意力网络的涡轮叶片表面场快速预测方法，涉及数据预测技术领域。为解决现有技术中存在的，现有的涡轮叶片表面场预测技术耗时长且计算成本高，精度不足，以及存在显著的温度和压力分布不均匀性的技术问题，本发明提供的技术方案为：一种基于多通路自注意力网络的涡轮叶片表面场快速预测模型建立方法，包括：采集涡轮叶片表面场数据；采集预设多通路自注意力网络架构；进行预处理；根据处理后的多通路自注意力网络架构，对所述涡轮叶片表面场进行特征提取和建模；根据所述特征提取和建模结果，建立“从边界条件到涡轮叶片表面温度场和压力场的映射关系”。适合应用于涡轮叶片表面温度场和压力场预测的工作中。
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公开(公告)号：CN118551653B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202410678789.X
申请日：2024-05-29
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 苏州湍流数字科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/098 , G06N3/09 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明属于燃气轮机涡轮技术领域，具体设计一种基于金字塔式神经网络的可变输入涡轮表面物理场重构方法。获取数据集，对数据集中的数据进行提取与预处理，将数据集分为训练数据及验证数据；基于卷积网络构建金字塔网络；采用分布式训练策略对构建的金字塔网络，利用的训练数据进行训练；对训练后的金字塔网络利用验证数据进行性能验证；将归一化后的实验数据输入验证后的金字塔网络中，即可重构出完整的叶片表面物理场。本发明使用监督学习的方法，从分布在给定的数个叶高截面处的有限个固定测量点得到的稀疏数据中估计完整的叶片表面压力和温度场,可以提高叶栅实验的信息密度，降低实验和数值模拟的成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117606047A
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202311206622.5
申请日：2023-09-19
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 苏州湍流数字科技有限公司
Abstract: 本发明涉及吸气式旋转爆震涡轮发动机技术领域，具体涉及一种抑制压力反传的旋转爆震燃烧室喷注结构，包括：燃烧室，燃烧室为筒状结构；Laval喷注通道，设于燃烧室的一端，Laval喷注通道包括多个槽体，槽体与燃烧室所在轴线倾斜设置；空气喷注腔，设于Laval喷注通道远离燃烧室的一端；储存通道，与燃烧室的内壁间隔设置，储存通道内设有燃料，且在储存通道与燃烧室之间设有多个燃料喷注孔。通过在燃烧室的一端设置Laval喷注通道同时，槽体与燃烧室所在轴线倾斜设置；喷注结构能够在一定程度上削减压力振荡向上游传播的情况，沿爆震波传播方向倾斜的喷注结构控制压力反传效果更明显，流场稳定性明显增强。
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公开(公告)号：CN118551653A
公开(公告)日：2024-08-27
申请号：CN202410678789.X
申请日：2024-05-29
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 苏州湍流数字科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/098 , G06N3/09 , G06F119/08 , G06F119/14 , G06F113/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明属于燃气轮机涡轮技术领域，具体设计一种基于金字塔式神经网络的可变输入涡轮表面物理场重构方法。获取数据集，对数据集中的数据进行提取与预处理，将数据集分为训练数据及验证数据；基于卷积网络构建金字塔网络；采用分布式训练策略对构建的金字塔网络，利用的训练数据进行训练；对训练后的金字塔网络利用验证数据进行性能验证；将归一化后的实验数据输入验证后的金字塔网络中，即可重构出完整的叶片表面物理场。本发明使用监督学习的方法，从分布在给定的数个叶高截面处的有限个固定测量点得到的稀疏数据中估计完整的叶片表面压力和温度场,可以提高叶栅实验的信息密度，降低实验和数值模拟的成本。
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公开(公告)号：CN117408134A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311200196.4
申请日：2023-09-18
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 苏州湍流数字科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084 , G06F113/08
Abstract: 超声速涡轮三维流场及激波系重构方法及装置、处理方法及装置，涉及机械技术领域。为解决现有技术中，超声速涡轮的三维流场及激波系高效重构部分却鲜被关注的技术缺陷，本发明提供的技术方案为：超声速涡轮三维流场及激波系重构方法，包括：生成涡轮内流域形态，并匹配关键物理量；将待测超声速涡轮叶片划分为多个截面，分为前半部和后半部，每组的前半部截面处与后半部截面处对应的关键物理量，构成一一对应的数据集合，并划分为训练集和验证集；根据所述训练集和验证集对神经网络进行训练；通过训练后的所述神经网络，对关键物理量进行重构。可以应用于具有高超声速来流的航空发动机和燃气轮机内的旋转机械部件的设计工作中。
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公开(公告)号：CN112780355A
公开(公告)日：2021-05-11
申请号：CN202110222693.9
申请日：2021-02-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: F01D5/18
Abstract: 本发明公开了一种超音速涡轮叶片的发散冷却气膜孔分布结构，属于飞行器动力系统主动冷却方式技术领域。本发明解决了现有发散冷却在受到高温热冲击时，发散冷却层由于受到高温热应力极易容易变形和烧蚀的问题。本发明的发散冷却气膜孔在发散冷却层上的分布包括密集区域和阵列结构区域，密集区域位于发散冷却层的一端，阵列结构区域按周期性锯齿形、周期性棱形、周期性波纹形、周期性矩形或周期性四边形的形式排列。本发明提供的发散冷却气膜孔分布结构使肋板之间形成相互支撑，避免肋板出现应力集中现象，减少其变形，保证了微米级气膜孔的原始形状，减少气膜孔的堵塞，在保证气膜冷却效率的前提下，有效隔绝热流冲击作用，减少热端部件的烧蚀。
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公开(公告)号：CN119514341A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411564298.9
申请日：2024-11-05
Applicant: 哈尔滨工业大学 , 苏州湍流数字科技有限公司
IPC: G06F30/27 , G06N3/09 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 基于稀疏测量数据的涡轮叶栅试验边界条件反算方法及装置，属于燃气轮机涡轮试验数据处理技术领域，尤其涉及叶栅试验的边界条件的反算；解决了现有技术所存在的计算量大、只关注低雷诺数流动或较为简单的三维甚至二维流动模式，只能应对传感器数量不变且位置固定的场景的问题；所述方法包括以下步骤：用于获取基于自注意力单元和Transformer编码器搭建空间分析网络结构的步骤；用于将归一化后的稀疏测量数据输入训练后空间分析网络结构，获得对应的试验边界条件的步骤。所述的基于稀疏测量数据的涡轮叶栅试验边界条件反算方法及装置，适用于反算涡轮叶栅试验边界条件。
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