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公开(公告)号：CN118568883A
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410640832.3
申请日：2024-05-22
IPC分类号： G06F30/17 , G01M13/021 , G01M13/028 , G06F30/20 , G06F119/14
摘要： 本发明公开一种齿轮传动系统中的扭振动态传递量化表征方法，包括：获取轴、齿轮的实时转速；构建周期性冲击力，模拟出现齿轮/轴承故障时所受到的周期性冲击，并将其施加于转轴；获取带有冲击时的齿轮传动系统中各旋转件的实时转速信号；基于时间窗函数并设置参数，将无冲击时各旋转件的实时转速信号和有冲击时的各旋转件的实时转速信号在时间上平均分段；计算分段后的带冲击各旋转件转速信号与无冲击各旋转件转速信号的有效值之差，得到齿轮传动系统中的短时扭振特征量化指标，绘制短时扭振特征传递谱图，实现齿轮传动系统中的扭振特征动态传递量化表征；基于扭振特征传递谱图，能够准确的、定量的评估扭振信号在齿轮箱内部的动态传递变化规律。
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公开(公告)号：CN118500726A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410577153.6
申请日：2024-05-10
IPC分类号： G01M13/028 , G06F18/24 , G06F18/213
摘要： 本发明公开基于外布振动测点优化的传动系统故障监测方法及系统，所述方法根据典型故障频率分布选择传动系统壳体主要模态的位移模态振型，采用有效独立法优化得到初始测点；根据传动系统结构及典型故障位置，基于静力学分析典型故障主要激励轴承座方向；采集并截取典型故障各分布频带下各初始测点关于各主要激励轴承座方向的频响函数，基于主成分分析及有效独立法进一步优化测点；制定各初始测点的敏感性得分表，计算初始测点敏感性得分并选取优化测点；计算优化测点重要性权重，进行各优化测点的振动频谱融合，基于融合频谱实现传动系统典型故障振动监测；适用于多种机械传动装置内部传动系统的故障监测，以提高故障监测的高效性及准确性。
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公开(公告)号：CN117789581A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410207196.5
申请日：2024-02-26
申请人： 西安交通大学医学院第一附属医院
摘要： 本发明属于医学技术领域，公开了一种心血管外科用手术缝合操作训练装置。包括有训练台，所述训练台固接有第一储液箱，所述第一储液箱安装并连通有第一水泵，所述第一水泵固接并连通有第一管道，所述训练台上固接有第二储液箱，所述第二储液箱安装并连通有第二水泵，所述第二水泵固接并连通有第二管道，所述第一管道与所述第二管道共同固接并连通有模拟心脏，所述第一管道与所述第二管道均转动连接有限位齿轮，所述第一管道与所述第二管道均固接有限位环。本发明通过限位齿轮与限位环转动实现不同心血管液体流通速率的模拟，并利用模拟心脏的收缩与膨胀实现心脏的跳动效果，避免训练人员面临跳动的心脏产生紧张情绪，对患者造成安全隐患。
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公开(公告)号：CN116522957A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310487040.2
申请日：2023-04-28
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F40/35 , G06F16/31 , G06F16/332 , G06F16/33 , G06F18/25 , G06N3/0455 , G06N3/08
摘要： 本发明提供一种对话理解分析方法、装置及电子设备，包括：将获取到的与原始对话语句相关联的至少一个关联知识，以自然语言形式插入到原始对话语句中，构建知识句子树；基于预训练模型BERT对知识句子树和历史对话语句进行目标处理，目标处理包括：对知识句子树和历史对话语句分别进行编码，得到知识句子树对应的第一向量表示，以及历史对话语句对应的第二向量表示，并将第一向量表示和第二向量表示融合，得到融合向量表示；基于融合向量表示，分别通过意图识别任务、语义槽填充任务和关联知识识别任务各自对应的任务分支，确定原始对话语句的语义信息。旨在提供一种灵活性、准确性及泛用性较高的对话理解分析方法。
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公开(公告)号：CN115964624A
公开(公告)日：2023-04-14
申请号：CN202211212676.8
申请日：2022-09-30
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G06F18/213 , G06N3/0464 , G06N3/088
摘要： 本申请提供了一种基于自编码器的稀疏时频谱分析方法、模型、设备及介质，所述方法基于Unet网络的稀疏时频分析网络模型的编码器，提取地震信号的地震信号特征，并将地震信号特征转换为地震时频谱矩阵；基于混合范数约束，对所述地震时频谱矩阵进行稀疏约束和光滑约束；基于Unet网络的稀疏时频分析网络模型的解码器，对地震时频谱矩阵进行解码，生成地震信号对应的地震时频谱，以根据所述地震时频谱进行时频分析。通过上述方式，本申请引入深度学习网络模型计算地震数据的稀疏时频谱，避免了传统计算过程中大量的人工选取参数实验，提高了时频分析的效率；同时利用无监督的思想，不再依赖数据标签，突破了实际地震数据标签难以获得的难题。
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公开(公告)号：CN115755186A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211586533.3
申请日：2022-12-09
申请人： 西安交通大学
IPC分类号： G01V1/30
摘要： 本发明涉及油气勘探技术领域，具体涉及储层预测方法。该方法获取地震数据，对地震数据进行预处理，其中，所述预处理包括将地震数据的值转化为0到1之间，获得地震剖面灰度的地震图像；制作训练地震特征自编码器的训练集和测试集，送入地震特征自编码器进行训练和测试；将地震图像送入训练和测试完成后的地震特征自编码器提取隐含特征；获得厚度估计深度网络需要的训练集标签和训练集输入，基于所述训练集标签和训练集输入对厚度估计深度网络进行训练；将隐含特征输入至训练好厚度估计深度网络，预测地震剖面剩下的未知位置处的砂岩厚度，得到整个剖面砂岩厚度分布。
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公开(公告)号：CN115576005A
公开(公告)日：2023-01-06
申请号：CN202211181218.2
申请日：2022-09-27
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开一种稀疏时频谱的地震衰减定性估计方法、系统、设备及可读存储介质，其中，一种稀疏时频谱的地震衰减定性估计方法包括计算地震数据的稀疏时频谱，计算地震数据的傅里叶频谱并得到高频频率和低频频率，根据高频频率和低频频率计算调节因子，将高频频率和低频频率分别用于稀疏时频谱，得到高频地震分量和低频地震分量，低频地震分量减去高频地震分量和调节因子的乘积，得到地震衰减定性估计结果。相对于现有技术中的S变换，稀疏时频谱能够将信号时频谱的主频恢复到正常值，所提取的单频分量的准确度更高，得到的地震衰减定性估计结果能够提升地震衰减剖面的可读性和准确性。
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公开(公告)号：CN111505709A
公开(公告)日：2020-08-07
申请号：CN202010352145.3
申请日：2020-04-28
申请人： 西安交通大学
摘要： 本发明公开了一种基于稀疏谱分解的衰减定性分析的方法，首先提出了一种基于稀疏Group-Lasso惩罚函数的谱分解模型，然后迭代分割的算法来求解该稀疏谱分解方法的系数，最后基于这个谱分解方法计算高低频之间的差异值，从而定性的计算地震剖面的衰减。通过合成数据和实际数据对比，本发明提出的稀疏谱分解方法具有较高的时间分辨率，能够更加准确的识别油气储层的位置。
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公开(公告)号：CN105005510A
公开(公告)日：2015-10-28
申请号：CN201510382445.5
申请日：2015-07-02
申请人： 西安交通大学
CPC分类号： G06F12/10
摘要： 本发明公开了一种应用于固态硬盘阻变存储器缓存的纠错保护架构及方法，粗粒度管理的映射表的码长与页缓存数据的码长相同，在数据处理过程中，将粗粒度管理的映射表中访问频率大于预设值的映射表地址信息存储到细粒度管理的映射表缓存中；细粒度管理的映射表缓存与粗粒度管理的映射表之间的交换数据以页为单位，将从粗粒度管理的映射表中读出的一页映射表信息全部放在细粒度管理的映射表缓存中，将输入的逻辑地址请求中的后10位作为偏移位，将输入的逻辑地址中的剩余位作为索引位。本发明能够高效、可靠的获取读出映射表地址信息，并且消耗的冗余空间有限。
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