公开(公告)号：CN114595638A

公开(公告)日：2022-06-07

申请号：CN202210272439.4

申请日：2022-03-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 李啸 ,  詹启伟 ,  尹文言

IPC: G06F30/27

Abstract: 本发明公开了一种数据驱动电磁系统中多物理场时域模型降阶方法。该方法创新在于首次将科学机器学习与模型降阶相结合，并用于解决电磁系统问题。首先通过正交投影(POD)方法，对数据集空间维度进行降阶，它可以实现超过三个数量级的数据量减少；然后，通过一种自适应帧选择方法，在时间维度对数据量进行缩减；然后，采用科学机器学习的数据驱动方法，从缩减后的数据集中学习得到新的模型。其中降阶模型可以代替全阶模型的不同应用，实现千倍以上的计算加速。本发明的方法具有高扩展、误差小特点，特别适用于小样本数据驱动情形，能大大提高电磁系统中多物理场的时域计算效率。

公开(公告)号：CN114595638B

公开(公告)日：2025-01-28

申请号：CN202210272439.4

申请日：2022-03-18

Applicant: 浙江大学

Inventor： 李啸 ,  詹启伟 ,  尹文言

IPC: G06F30/27

Abstract: 本发明公开了一种数据驱动电磁系统中多物理场时域模型降阶方法。该方法创新在于首次将科学机器学习与模型降阶相结合，并用于解决电磁系统问题。首先通过正交投影(POD)方法，对数据集空间维度进行降阶，它可以实现超过三个数量级的数据量减少；然后，通过一种自适应帧选择方法，在时间维度对数据量进行缩减；然后，采用科学机器学习的数据驱动方法，从缩减后的数据集中学习得到新的模型。其中降阶模型可以代替全阶模型的不同应用，实现千倍以上的计算加速。本发明的方法具有高扩展、误差小特点，特别适用于小样本数据驱动情形，能大大提高电磁系统中多物理场的时域计算效率。

公开(公告)号：CN210119707U

公开(公告)日：2020-02-28

申请号：CN201920651820.5

申请日：2019-05-08

Applicant: 浙江大学

Inventor： 张兵兵 ,  齐冬莲 ,  李啸 ,  沈思成

IPC: G05D1/02

Abstract: 本实用新型一种基于多种传感器的太阳能小车，太阳能小车除小车本体外，还包括如下四部分：前向通道、控制系统、后向通道、供电系统。前向通道主要功能是道路信息输入，主要包括摄像头、陀螺仪以及超声波模块；后向通道主要功能是运动控制，主要包括电机、舵机、OLED显示屏；控制系统利用前向通道传递的道路信息进行综合加工，进而对后向通道发出相应的控制命令；供电系统主要功能是为电机、舵机和主控芯片提供电能，包括光伏板和稳压模块。本实用新型的小车通过结合多种传感器，增加了玩具小车的益智性；同时采用太阳能供电模块，具有节能环保的特点。