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								      本發(fā)明屬于旋翼設計技術領域，涉及一種基于動載荷最小化的直升機旋翼槳葉剛度設計方法。該方法包括：依據(jù)工程設計經(jīng)驗確定槳葉揮、擺、扭初始剛度，并進行初始旋翼氣彈求解計算；以槳轂中心動載荷極小化為目標，以揮、擺、扭頻率間隔要求、設計變量取值范圍、...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于傾轉(zhuǎn)旋翼直升機旋翼動力學設計領域，具體涉及一種考慮支撐邊界的耦合彈性萬向鉸旋翼動力學分析方法。包括：建立彈性萬向鉸旋翼系統(tǒng)動力學模型；建立機翼模型；對機翼模型進行模態(tài)計算分析得到各階模態(tài)的動特性參數(shù)，選取重要的機翼模態(tài)；獲取傳動系...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于直升機結(jié)構(gòu)強度設計領域，涉及一種直升機適墜性仿真建模轉(zhuǎn)動慣量快速標定方法。該方法包括：確定直升機適墜性仿真的主承力設備；按照整機重量分布將主承力設備作為附加質(zhì)量點與整機模型進行連接，得到新整機模型；計算新整機模型的當前質(zhì)量、當前質(zhì)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于結(jié)構(gòu)強度領域，涉及一種考慮螺栓配合間隙的有限元建模方法。該方法包括：創(chuàng)建需要連接的結(jié)構(gòu)A和結(jié)構(gòu)B的有限元模型；使用一個單元組模擬結(jié)構(gòu)A和結(jié)構(gòu)B的一處螺栓連接結(jié)構(gòu)；單元組包括模擬螺栓的beam單元、模擬間隙的gap單元和關聯(lián)節(jié)點自由...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于直升機疲勞設計領域，涉及一種直升機低周疲勞設計方法。該方法包括：通過飛行譜及工況完成時間獲得飛行工況出現(xiàn)頻次；結(jié)合重量、重心分布獲得具體飛行工況，并計算每個工況飛行載荷；將飛行載荷施加在全機/局部有限元模型中，獲得部件載荷；提取需...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及服裝設計技術領域，尤其為一種服裝設計圖自動優(yōu)化調(diào)整系統(tǒng)及其使用方法，包括以下步驟：步驟一：獲取面料的厚度t、密度d、彈性模量E、剪切模量G和泊松比v的物理特征數(shù)據(jù)，并整理成標準格式存儲到設計參數(shù)數(shù)據(jù)庫；步驟二：提取面料物理特性數(shù)據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種起落架模型庫構(gòu)建方法、裝置、設備和存儲介質(zhì)，該方法包括：對直升機起落架架構(gòu)進行分解，得到至少一個起落架組件；調(diào)用動力學仿真模型庫中與各起落架組件相對應的至少一個功能模塊，以基于功能模塊構(gòu)建起落架組件相對應的起落架子模型庫；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于直升機結(jié)構(gòu)疲勞設計領域，涉及直升機復合材料剛性槳葉根部免做靜力試驗的評估方法。該方法包括：在槳葉根部揮舞彎矩和擺振彎矩載荷原譜基礎上，通過損傷等效原則得到旋翼1階通過頻率下的揮舞彎矩的等效載荷和擺振彎矩的等效載荷，并將其比值作為槳...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種直升機旋翼操縱載荷獲取方法和裝置，首次提出基于試飛實測載荷搭建參考直升機的旋翼操縱載荷類比數(shù)據(jù)庫、并根據(jù)類比數(shù)據(jù)庫計算同系列設計直升機的旋翼操縱載荷的計算方法，該方法精度高，可信度高，可以支撐直升機在科研階段的旋翼操縱系統(tǒng)結(jié)構(gòu)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于綜合強度設計領域，涉及一種確定鉚釘連接結(jié)構(gòu)摩擦力所占比例的方法。該方法包括：確定鉚釘連接方式及個數(shù)；設計兩組對比試驗件；其中，第一組試驗件為帶摩擦力試驗件，第二組試驗件為不帶摩擦力試驗件；第一組帶摩擦力試驗件中第二塊板為平板，第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及直升機結(jié)構(gòu)強度設計領域，涉及一種基于仿真數(shù)據(jù)的輔助著艦艦面共振計算方法。該方法包括：通過艦運動對機體靜平衡狀態(tài)計算程序，在考慮艦船運動對機體靜平衡的影響前提下，進行主、尾起落架載荷計算；通過3D平衡狀態(tài)計算程序，計算典型起飛重量及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請屬于直升機動力學技術領域，尤其涉及一種共軸直升機機體起落架耦合動力學建模方法。方法包括：第一步：基于直升機樣機結(jié)構(gòu)數(shù)模和有限元建模方法建立共軸直升機機體動力學模型；第二步：開展起落架靜壓試驗和剛度阻尼特性試驗，得到緩沖支柱和機輪的靜壓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于直升機結(jié)構(gòu)疲勞設計領域，涉及一種直升機復合材料槳葉疲勞設計危險剖面確定方法。該方法包括：提取復合材料槳葉結(jié)構(gòu)設計剖面的剖面位置、剖面揮舞剛度及剖面擺振剛度；繪制復合材料槳葉等效動載荷展向分布圖；采用各剖面的等效揮舞動載荷除以剖面揮...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于直升機強度設計技術領域，具體涉及一種直升機側(cè)部吊艙掛架靜強度分析方法。該方法包括：建立吊艙掛架有限元仿真模型；根據(jù)確定吊艙掛架的計算工況并篩選出吊艙的嚴重載荷工況、吊艙掛架的嚴重載荷工況；根據(jù)吊艙的嚴重載荷工況、吊艙掛架的嚴重載荷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于設計技術領域，具體涉及一種直升機高承載主起落架安裝結(jié)構(gòu)傳力分析方法。該方法包括：根據(jù)主起落架結(jié)構(gòu)及其與機體主起落架艙結(jié)構(gòu)的交點位置，確定主起落架與機體結(jié)構(gòu)連接的上部連接點A、下部連接點B；將上部連接點A、下部連接點B分別與機體支撐...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請實施例提供了一種汽車發(fā)動機故障診斷的方法、裝置、車輛及介質(zhì)，所述方法包括：獲取與汽車發(fā)動機相關的多種類型的傳感器數(shù)據(jù)；針對每種類型的傳感器數(shù)據(jù)，采用與所述傳感器數(shù)據(jù)的類型適配的特征提取策略進行特征提取，得到相應的特征數(shù)據(jù)；對所述多種類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機器學習與故障診斷技術領域，公開了基于改進注意力機制的滾珠軸承故障診斷方法、系統(tǒng)及終端。該方法采集含有滾珠軸承設備在關鍵位置上的振動數(shù)據(jù)；將振動數(shù)據(jù)輸入訓練完成的故障診斷模型中，從而輸出關鍵位置的故障概率分布；模型架構(gòu)的增強注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N定向能量沉積參數(shù)智能調(diào)控方法、系統(tǒng)、設備及介質(zhì)，屬于增材制造技術領域。該方法包括：獲取多模態(tài)傳感器在定向能量沉積作業(yè)中采集的紅外圖像、RGB圖像和聲信號，紅外圖像用于表征熔池的溫度場分布情況，RGB圖像用于表征熔池的形態(tài)學輪廓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及制冷系統(tǒng)故障檢測技術領域，公開了深度可分離卷積?BiLSTM多頭注意力的制冷劑泄漏檢測方法。該方法包括：獲取機組歷史數(shù)據(jù)并進行標準化預處理；采用滑動窗口法構(gòu)建時間序列樣本；搭建深度可分離卷積與BiLSTM(雙向長短期記憶網(wǎng)絡)的并...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開提供了基于大模型的信息推薦方法、裝置、電子設備及存儲介質(zhì)，涉及深度學習、大模型以及智能推薦等人工智能領域。其中的方法可包括：獲取待推薦對象的不同維度的特征信息；根據(jù)所述特征信息，利用推薦模型生成初始推薦信息，初始推薦信息中包括：從各候...
								
            
							
            
							
						
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