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公开(公告)号：CN119670425A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202411773003.9
申请日：2024-12-04
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/20 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于多物理场耦合仿真的电子组件可靠性数字化设计方法，属于可靠性分析技术领域，包括以下步骤：S1、获取电子组件的工作环境指标和可靠性设计指标；S2、构建元部件可靠性数字化评估模型；S3、得到电子组件的电气参数和温度参数；S4、为电子组件构建整体可靠性评估模型；S5、为电子组件的整体可靠性评估模型构建优化模型，完成电子组件可靠性数字化设计。本发明能够在数据不足的情况下，通过多物理场耦合仿真和数字化评估技术，对电子组件的可靠性进行精确评估，并在其他设计因素的约束条件下实现可靠性设计优化，从而在有限的设计条件下提升电子组件在复杂环境下的稳定性和长期可靠性。
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公开(公告)号：CN109190210B
公开(公告)日：2020-05-12
申请号：CN201810942252.4
申请日：2018-08-17
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 本发明公开了一种基于Saber平台建模仿真的电路性能可靠性分析方法。本发明通过参数扫描，可以分析环境温度变化、贮存时间增加、甚至辐射对电路系统功能及性能的影响；可以通过退化分析发现产品温度容差、贮存容差、辐射容差设计的薄弱环节；可以分析电路产品在不同环境温度下的电路性能退化情况，暴露电路设计过程中的可靠性薄弱环节；可以分析电路产品由于长时间工作或贮存导致输出性能退化的趋势，给出产品发生输出性能退化超差故障的时间；还能够为规避或消除辐射影响提供依据，给出相应的设计优化建议。
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公开(公告)号：CN119578332A
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202411645667.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/367 , G06F17/15 , G06F17/18 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 本发明提供一种运算放大器的电容性能可靠性分析方法及系统，涉及电子元器件可靠性分析技术领域，该方法为对运算放大器的陶瓷电容进行加速退化试验，获取电容的电气参数和非电气参数的退化信息，在众多参数中选择具有明显退化趋势的N个参数作为关键退化参数，以此为基础开展电容的可靠性评估过程；通过对电容的电气参数和非电气参数的退化信息进行分析，得到电容在N个关键参数单性能下的可靠度值；根据不同单性能退化量可靠度函数，选取合适的Copula函数作为连接函数并以此计算多性能下可靠度函数值。本发明解决了运算放大器的电容性能难以准确分析的问题。
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公开(公告)号：CN118015198A
公开(公告)日：2024-05-10
申请号：CN202410418785.8
申请日：2024-04-09
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06T17/00 , G06F30/13 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 一种基于卷积神经网络图像处理的管廊火灾风险评估方法，涉及火灾风险评估技术领域，构建三维数字空间的管廊信息模型；构建火灾辨析模型，生成异常区域火焰关键点热力图标签数据；基于卷积神经网络构建火灾评估模型，通过测试集对火灾评估模型进行测试，根据测试结果判断进行动态模糊处理，构建动态模糊处理数据库，将火灾评估模型测试过程中样本数据的规格以及样本数据的动态模糊新规格存储至动态模糊处理数据库中；在将火灾辨析模型生成数据输入火灾评估模型前，根据所述连续帧的火焰关键点热力图的规格判断是否对管廊摄像头帧数进行调整；获取摄像头采集区域的火灾风险评级；显著提高模型预测结果的准确性、抗干扰能力以及适应性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117010532A
公开(公告)日：2023-11-07
申请号：CN202311278143.4
申请日：2023-10-07
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 本发明公开了基于多模态深度学习的综合管廊火灾趋势预测方法，涉及了火灾预测技术领域，构建多维度采集网络用于采集管廊实时环境数据，所述管廊实时环境数据包括图像数据、视频数据以及传感相关数据；将图像数据、视频数据以及传感相关数据进行特征融合，进而生成若干个模态数据集，获取模态数据集并提取模态关键特征，进而构建特征火灾趋势图；根据特征火灾趋势图构建火灾趋势预测模型，并通过训练数据集训练出最佳火灾趋势预测模型，进而预测出综合管廊对应各子区域的火灾发生风险，生成相应的火势预警信号发送至相关人员处，由相关人员进行应急监管，从而通过多模态深度学习实现对综合管廊火灾趋势的预测。
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公开(公告)号：CN115577594A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211321234.7
申请日：2022-10-26
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/25 , G01F1/684 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种MEMS流量传感器敏感结构的污染失效时间预测方法，包括：S1：根据MEMS流量传感器的工作环境、颗粒物沉积模型以及无量纲沉积速度，得到污染物沉积厚度随时间的变化关系；S2：根据MEMS流量传感器仿真模型评估沉积量对传感器测量误差的影响，得到污染物厚度与测量结果误差的关系；S3：根据所述得到污染物厚度与测量结果误差的关系、所述污染物厚度与测量结果误差的关系和测量误差的失效阈值，预测MEMS流量传感器由于敏感结构污染引发的失效时间。本发明能够预测MEMS流量传感器敏感结构的污染失效时间。
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公开(公告)号：CN110348168A
公开(公告)日：2019-10-18
申请号：CN201910672566.1
申请日：2019-07-24
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种考虑游隙变化的航空发动机主轴轴承额定寿命计算方法，包括以下步骤：分析过盈配合、工作温度、转速对工作游隙的影响，通过建立航空发动机主轴轴承的径向工作游隙计算方程，获取工作游隙；基于Hertz弹性接触理论，通过工作游隙进行主轴轴承的载荷分布分析，建立载荷分布模型；分析主轴轴承内圈、主轴轴承外圈和滚动体的运动状态，获取主轴轴承的运动模型；通过载荷分布模型和运动模型修正L-P疲劳寿命模型，进行航空发动机主轴轴承额定寿命的计算。本发明使航空发动机主轴轴承额定寿命预测更精准。
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公开(公告)号：CN119378363A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411317120.4
申请日：2024-09-20
Applicant: 电子科技大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06F119/02 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了基于高斯过程模型的航空发动机齿轮时变可靠性分析方法，包括S1、建立航空发动机齿轮的两失效模式串联可靠性模型；S2、在两失效模式可靠性模型的基础上，考虑齿面磨损，建立三失效模式串联可靠性模型；S3、结合高斯过程模型，建立考虑首次故障时刻的改进单循环高斯过程模型；S4、利用三失效模式串联可靠性模型和改进单循环高斯过程模型，进行航空发动机齿轮时变可靠性分析；该方法相对其他方法在精度和效率方面表现更为优异。
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公开(公告)号：CN117011993B
公开(公告)日：2024-12-24
申请号：CN202311268369.6
申请日：2023-09-28
Applicant: 电子科技大学
Abstract: 基于图像处理的综合管廊火灾安全预警方法，涉及火灾预警技术领域，获取当前综合管廊火灾管理区域的管廊信息，并设置火灾视频监测点位；构建综合管廊全区域监测可视图，通过各火灾视频监测点位的视频数据筛选出含有可疑区域的视频帧图像，通过设置火焰尖角的识别区间、识别区间内不同段的尖角平均值和火焰尖角的近似三角形体态三个步骤判断火焰尖角的数量，提高了判断火焰尖角的准确度；基于可疑区域的火焰尖角数量判断该视频帧图像中的区域是否发生火灾，并判断火灾类型；并构建回归模型，获取火灾变化趋势预测结果，通过综合管廊全区域监测可视图进行火灾变化趋势预测结果的可视化显示，使展示火灾数据的方式更为清晰和直观。
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