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            拖動(dòng)滑塊完成拼圖
        
          
        
          
    
          
    
          
        
          
        
          
    
          

          














          
    
    
          
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								      本發(fā)明屬于直升機(jī)疲勞設(shè)計(jì)領(lǐng)域，涉及一種直升機(jī)低周疲勞設(shè)計(jì)方法。該方法包括：通過(guò)飛行譜及工況完成時(shí)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(jì)算每個(gè)工況飛行載荷；將飛行載荷施加在全機(jī)/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(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，尤其為一種服裝設(shè)計(jì)圖自動(dòng)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(biāo)準(zhǔn)格式存儲(chǔ)到設(shè)計(jì)參數(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)；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(kù)構(gòu)建方法、裝置、設(shè)備和存儲(chǔ)介質(zhì)，該方法包括：對(duì)直升機(jī)起落架架構(gòu)進(jìn)行分解，得到至少一個(gè)起落架組件；調(diào)用動(dòng)力學(xué)仿真模型庫(kù)中與各起落架組件相對(duì)應(yīng)的至少一個(gè)功能模塊，以基于功能模塊構(gòu)建起落架組件相對(duì)應(yīng)的起落架子模型庫(kù)；根據(jù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于直升機(jī)結(jié)構(gòu)疲勞設(shè)計(jì)領(lǐng)域，涉及直升機(jī)復(fù)合材料剛性槳葉根部免做靜力試驗(yàn)的評(píng)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(chǔ)上，通過(guò)損傷等效原則得到旋翼1階通過(guò)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(jī)旋翼操縱載荷獲取方法和裝置，首次提出基于試飛實(shí)測(cè)載荷搭建參考直升機(jī)的旋翼操縱載荷類比數(shù)據(jù)庫(kù)、并根據(jù)類比數(shù)據(jù)庫(kù)計(jì)算同系列設(shè)計(jì)直升機(jī)的旋翼操縱載荷的計(jì)算方法，該方法精度高，可信度高，可以支撐直升機(jī)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(qiáng)度設(shè)計(jì)領(lǐng)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(gè)數(shù)；設(shè)計(jì)兩組對(duì)比試驗(yàn)件；其中，第一組試驗(yàn)件為帶摩擦力試驗(yàn)件，第二組試驗(yàn)件為不帶摩擦力試驗(yàn)件；第一組帶摩擦力試驗(yàn)件中第二塊板為平板，第二...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及直升機(jī)結(jié)構(gòu)強(qiáng)度設(shè)計(jì)領(lǐng)域，涉及一種基于仿真數(shù)據(jù)的輔助著艦艦面共振計(jì)算方法。該方法包括：通過(guò)艦運(yùn)動(dòng)對(duì)機(jī)體靜平衡狀態(tài)計(jì)算程序，在考慮艦船運(yùn)動(dòng)對(duì)機(jī)體靜平衡的影響前提下，進(jìn)行主、尾起落架載荷計(jì)算；通過(guò)3D平衡狀態(tài)計(jì)算程序，計(jì)算典型起飛重量及...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)屬于直升機(jī)動(dòng)力學(xué)技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種共軸直升機(jī)機(jī)體起落架耦合動(dòng)力學(xué)建模方法。方法包括：第一步：基于直升機(jī)樣機(jī)結(jié)構(gòu)數(shù)模和有限元建模方法建立共軸直升機(jī)機(jī)體動(dòng)力學(xué)模型；第二步：開(kāi)展起落架靜壓試驗(yàn)和剛度阻尼特性試驗(yàn)，得到緩沖支柱和機(jī)輪的靜壓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于直升機(jī)結(jié)構(gòu)疲勞設(shè)計(jì)領(lǐng)域，涉及一種直升機(jī)復(fù)合材料槳葉疲勞設(shè)計(jì)危險(xiǎn)剖面確定方法。該方法包括：提取復(fù)合材料槳葉結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)剖面的剖面位置、剖面揮舞剛度及剖面擺振剛度；繪制復(fù)合材料槳葉等效動(dòng)載荷展向分布圖；采用各剖面的等效揮舞動(dòng)載荷除以剖面揮...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于直升機(jī)強(qiáng)度設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種直升機(jī)側(cè)部吊艙掛架靜強(qiáng)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(jì)算工況并篩選出吊艙的嚴(yán)重載荷工況、吊艙掛架的嚴(yán)重載荷工況；根據(jù)吊艙的嚴(yán)重載荷工況、吊艙掛架的嚴(yán)重載荷...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種直升機(jī)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(jī)體主起落架艙結(jié)構(gòu)的交點(diǎn)位置，確定主起落架與機(jī)體結(jié)構(gòu)連接的上部連接點(diǎn)A、下部連接點(diǎn)B；將上部連接點(diǎn)A、下部連接點(diǎn)B分別與機(jī)體支撐...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)實(shí)施例提供了一種汽車發(fā)動(dòng)機(jī)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(dòng)機(jī)相關(guān)的多種類型的傳感器數(shù)據(jù)；針對(duì)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(jìn)行特征提取，得到相應(yīng)的特征數(shù)據(jù)；對(duì)所述多種類...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及機(jī)器學(xué)習(xí)與故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了基于改進(jìn)注意力機(jī)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(shè)備在關(guān)鍵位置上的振動(dòng)數(shù)據(jù)；將振動(dòng)數(shù)據(jù)輸入訓(xùn)練完成的故障診斷模型中，從而輸出關(guān)鍵位置的故障概率分布；模型架構(gòu)的增強(qiáng)注意力...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N定向能量沉積參數(shù)智能調(diào)控方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，屬于增材制造技術(shù)領(lǐng)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(hào)，紅外圖像用于表征熔池的溫度場(chǎng)分布情況，RGB圖像用于表征熔池的形態(tài)學(xué)輪廓...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及制冷系統(tǒng)故障檢測(cè)技術(shù)領(lǐng)域，公開(kāi)了深度可分離卷積?BiLSTM多頭注意力的制冷劑泄漏檢測(cè)方法。該方法包括：獲取機(jī)組歷史數(shù)據(jù)并進(jìn)行標(biāo)準(zhǔn)化預(yù)處理；采用滑動(dòng)窗口法構(gòu)建時(shí)間序列樣本；搭建深度可分離卷積與BiLSTM(雙向長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò))的并...
								
            
							
            
							
						
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								      本公開(kāi)提供了基于大模型的信息推薦方法、裝置、電子設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)，涉及深度學(xué)習(xí)、大模型以及智能推薦等人工智能領(lǐng)域。其中的方法可包括：獲取待推薦對(duì)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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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種融合熵調(diào)控與雙目標(biāo)策略優(yōu)化的個(gè)性化習(xí)題推薦方法，包括如下：1)數(shù)據(jù)預(yù)處理后構(gòu)建學(xué)生知識(shí)四元組，四元組的內(nèi)容包括：學(xué)生的代號(hào)、學(xué)生交互的習(xí)題、學(xué)生對(duì)習(xí)題的回答情況以及學(xué)生所交互習(xí)題的難度；2)通過(guò)熵函數(shù)減小推薦策略在習(xí)題之間的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開(kāi)了一種軋鋼車間集控中心設(shè)備精準(zhǔn)配置方法。包括：S1：確定軋鋼生產(chǎn)車間業(yè)務(wù)系統(tǒng)配置項(xiàng)情況；S2：確定超融合一體機(jī)服務(wù)器計(jì)算資源配置；S3：確定軋鋼生產(chǎn)車間坐席操作顯示和辦公電腦所需虛擬機(jī)資源；S4：確定桌面云系統(tǒng)服務(wù)器計(jì)算資源配置；...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請(qǐng)公開(kāi)了一種診斷設(shè)備配置方法、計(jì)算機(jī)設(shè)備和程序產(chǎn)品，屬于計(jì)算機(jī)技術(shù)領(lǐng)域。所述方法包括：在診斷設(shè)備首次啟動(dòng)后向目標(biāo)平臺(tái)發(fā)送包括目標(biāo)設(shè)備標(biāo)識(shí)和第一品牌標(biāo)識(shí)的設(shè)備激活請(qǐng)求；在基于第一響應(yīng)消息確定設(shè)備激活成功的情況下，向目標(biāo)平臺(tái)發(fā)送包括目標(biāo)設(shè)備...
								
            
							
            
							
						
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								      本說(shuō)明書(shū)實(shí)施例提供一種基于JSONPATH的字段傳輸方法、裝置和計(jì)算機(jī)設(shè)備，包括獲取對(duì)外請(qǐng)求，利用JSONPATH將對(duì)外請(qǐng)求的JSON數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為字段池；判斷字段池中的各個(gè)字段是否均列入在預(yù)設(shè)的字段池模板中；若否，則判定未列入在字段池模板中的...
								
            
							
            
							
						
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          技術(shù)分類
          
                  
          
                      
                  
          
                
          
            
          
          
          
      
          
    
          
    
    

























































































































































 
 
    







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