公开(公告)号：CN112803614B

公开(公告)日：2023-07-07

申请号：CN202110283886.5

申请日：2021-03-17

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 程木田 ,  胡伟 ,  王少伍

IPC: H02J50/12

Abstract: 本发明公开一种基于接收端等效负电阻PT对称的无线供电系统及控制方法，属于无线电能传输或无线输电技术领域。针对现有无线供电技术中存在的接收端位置敏感问题，以及发射端负电阻供电模式下PT对称区域小、工作频率不稳定等问题，本发明提供一种基于接收端等效负电阻的PT无线电能供电系统，发射端回路为：逆变器产生的交流电源、电容、发射线圈、以及发射端的内阻损耗依次串联而成；接收端回路为：接收端线圈、接收端电容，接收端损耗内阻和负载串联而成，实现将接收端的等效输入源控制为负电阻‑Rm实现PT对称无线电能传输，在PT对称区域内，耦合腔恒定功率传输，提高系统效率实现大功率能量传输。

公开(公告)号：CN112803614A

公开(公告)日：2021-05-14

申请号：CN202110283886.5

申请日：2021-03-17

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 程木田 ,  胡伟 ,  王少伍

IPC: H02J50/12

Abstract: 本发明公开一种基于接收端等效负电阻PT对称的无线供电系统及控制方法，属于无线电能传输或无线输电技术领域。针对现有无线供电技术中存在的接收端位置敏感问题，以及发射端负电阻供电模式下PT对称区域小、工作频率不稳定等问题，本发明提供一种基于接收端等效负电阻的PT无线电能供电系统，发射端回路为：逆变器产生的交流电源、电容、发射线圈、以及发射端的内阻损耗依次串联而成；接收端回路为：接收端线圈、接收端电容，接收端损耗内阻和负载串联而成，实现将接收端的等效输入源控制为负电阻‑Rm实现PT对称无线电能传输，在PT对称区域内，耦合腔恒定功率传输，提高系统效率实现大功率能量传输。

公开(公告)号：CN108033730A

公开(公告)日：2018-05-15

申请号：CN201711375974.8

申请日：2017-12-19

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 李辽沙 ,  胡伟 ,  郑翠红 ,  王平 ,  申星梅 ,  武杏荣

IPC: C04B28/00

Abstract: 本发明公开了一种用高炉渣酸解产物生产墙体砖的方法，属于建筑材料技术领域。该方法主要步骤是：以工业废弃的高炉渣及工业废硫酸为原料，将高炉渣进行酸解，高炉渣与纯酸质量比为1：1，并将硫酸稀释到浓度为5％～15％，反应时间控制在15‑20分钟，酸解后得到未胶凝前的固液混合状产物，其液态产物作为固结剂，固态产物直接用作生产墙体砖的原料；然后将固液混合状产物与硅酸盐类材料按一定比例混合均匀，入模浇注成型，在温度40‑90℃、湿度80‑95环境下蒸汽养护8‑24h后脱模，再经自然养护28d，生产出墙体砖。本发明原料全部为工业废弃物、过程中不产生二次污染，生产工艺简单、成本低廉，具有较好的推广应用前景。

公开(公告)号：CN108033699A

公开(公告)日：2018-05-15

申请号：CN201711375062.0

申请日：2017-12-19

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 李辽沙 ,  胡伟 ,  郑翠红 ,  王平 ,  申星梅 ,  武杏荣

IPC: C04B12/04

Abstract: 本发明提供了一种以高炉渣为原料制备建材胶凝剂的方法，属于建筑材料领域。该方法具体是：以高炉渣为原料，用工业废硫酸对高炉渣进行酸解处理，高炉渣与纯酸质量比为1：1，并将硫酸稀释到浓度为5～15％，反应时间控制在15～20分钟，反应后未胶凝前的固液混合状产物中，液态产物即为胶凝剂；以伴生石膏为主要成分的固态产物无需分离，可与胶凝剂一并使用，直接用作生产建材的原料。本发明充分利用了高炉渣以及废硫酸，制备过程中无需添加水泥熟料，减少了环境污染、节约了成本，可直接用于生产墙体材料或其他建材等需要胶凝剂的工业领域，过程中不产生二次污染，且工艺简单，具有经济与环境双重效益。

公开(公告)号：CN119905168A

公开(公告)日：2025-04-29

申请号：CN202411959726.8

申请日：2024-12-30

Applicant: 安徽工业大学

Inventor： 王兵 ,  胡伟 ,  卢琨 ,  汪文艳 ,  潘学娟 ,  吴紫恒 ,  赵远

IPC: G16C20/50 ,  G16C20/70 ,  G06N3/042 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G16B20/50 ,  G16H20/10

Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络与卷积神经网络的药物反应预测方法，属于药物反应预测技术领域，包括以下步骤：S1：数据预处理；S2：网络构建；S3：网络训练；S4：药物反应预测。本发明采用了卷积神经网络与图神经网络结合的方法，加入了药物分子图数据，引入了药物分子的结构特征，使得最终的回归预测更佳精准；对于来源于序列的药物分子指纹全局特征使用堆叠的一维卷积模块进行特征提取，强化了邻域信息；通过设计的信息交互融合分支，不仅实现了对药物特征与细胞系特征的信息交互，同样实现了药物反应信息与药物smiles序列信息之间的交互，得到的新特征向量提高了模型的预测性能。