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公开(公告)号：CN113550477A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110526558.3
申请日：2021-05-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及全部或部分在现场以浇制或类似方法成型的承重楼板结构技术领域，公开了一种成本低且可折叠的蜂巢芯楼盖填块及其使用方法，包括水平并相对设置的上封端板与下封端板、以及夹在上封端板与下封端板之间的支撑填料；支撑填料为孔道竖直设置的多孔材料，各孔道之间由薄板状的孔壁隔开，支撑填料的材质为塑性材料；支撑填料的孔道的上下开口通过上封端板和下封端板密封。本发明中，填块为两块封端板夹住支撑填料、然后用螺栓锁定的结构，支撑填料可横向折叠。采用这种填块，解决了现有的填块成本高、需定制、运输效率低、填块抗浮结构施工用时长、且蜂巢芯楼盖不利于装修等一系列问题。
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公开(公告)号：CN113550477B
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202110526558.3
申请日：2021-05-14
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
Abstract: 本发明涉及全部或部分在现场以浇制或类似方法成型的承重楼板结构技术领域，公开了一种成本低且可折叠的蜂巢芯楼盖填块及其使用方法，包括水平并相对设置的上封端板与下封端板、以及夹在上封端板与下封端板之间的支撑填料；支撑填料为孔道竖直设置的多孔材料，各孔道之间由薄板状的孔壁隔开，支撑填料的材质为塑性材料；支撑填料的孔道的上下开口通过上封端板和下封端板密封。本发明中，填块为两块封端板夹住支撑填料、然后用螺栓锁定的结构，支撑填料可横向折叠。采用这种填块，解决了现有的填块成本高、需定制、运输效率低、填块抗浮结构施工用时长、且蜂巢芯楼盖不利于装修等一系列问题。
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公开(公告)号：CN118969125A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202411466899.6
申请日：2024-10-21
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G16C20/30 , G16C20/10 , G16C20/70 , G06F18/214 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06F18/23 , G06N20/20
Abstract: 本发明涉及计算毒理学领域，公开了一种基于分子特征与机器学习的线粒体毒性预测方法，包括：获取对线粒体有毒或无毒的化合物数据；对采集数据集进行预处理；计算化合物的分子指纹和分子描述符，并耦合降维；将特征数据集分为训练集和测试集，构建基于树的机器学习模型和基于距离的机器学习模型，进行模型训练和基于权重集成不同类型模型；测试集数据带入模型进行预测，并评估选取最优的组合作为化合物线粒体毒性预测模型；计算线粒体毒性预测模型的应用域并对模型机理进行解释性分析。本发明可以预测小分子化合物是否具有线粒体毒性及毒性机理，相较于现有的QSAR预测方法，预测准确率和召回率更高，模型更为可靠。
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公开(公告)号：CN115438589A
公开(公告)日：2022-12-06
申请号：CN202211306827.6
申请日：2022-10-25
Applicant: 哈尔滨工业大学(威海)
IPC: G06F30/27 , G06K9/62 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供一种基于BP神经网络的钓竿调性预测模型及其优化方法，包括：获取钓竿设计参数变量和钓竿调性数据，建立数据集；使用Min‑Max‑Scaler函数进行归一化处理；按比例拆分数据集获得训练数据集和测试数据集；构建BP神经网络模型训练获得钓竿调性预测模型；将BP神经网络钓竿调性预测模型的输出数据进行反归一化处理；将测试数据集输入钓竿调性预测模型获取测试预测精度，使用MSE比较预设预测精度和测试预测精度的差距；使用CMA‑ES算法优化BP神经网络参数得出预测模型神经网络结构的最优解。本发明基于BP算法构建神经网络模型，对BP神经网络参数进行优化获得钓竿调性预测模型，提高钓竿设计效率。
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