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          • 本發(fā)明提供了一種電池模組用固定拉桿的選型及校核方法。電池模組用固定拉桿的選型及校核方法包括:步驟S10:設(shè)定環(huán)境參數(shù)和固定拉桿的屬性參數(shù);步驟S20:設(shè)定固定拉桿的待獲取參數(shù);步驟S30:獲取安全系數(shù)η和支撐面接觸應(yīng)力σb
          • 本發(fā)明涉及一種稻田近地面氣溫估算方法,首先確定待估算區(qū)域A的經(jīng)緯度坐標(biāo),再根據(jù)該區(qū)域水稻的生育期確定待估算時(shí)間段,并收集周邊氣象站B的經(jīng)緯度坐標(biāo),并計(jì)算A、B的距離,兩者的方位角、風(fēng)向和風(fēng)速權(quán)重因子;再根據(jù)A、B的位置從衛(wèi)星遙感數(shù)據(jù)庫(kù)中的相...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種電動(dòng)汽車(chē)低溫?zé)峁芾矸抡娣椒ā⒀b置、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。電動(dòng)汽車(chē)低溫?zé)峁芾矸抡娣椒ǎǎ夯陔姵氐念A(yù)估電流、預(yù)估開(kāi)路電壓、預(yù)估溫度和預(yù)估熱流量,對(duì)整車(chē)熱管理模型進(jìn)行一維仿真,確定電池的過(guò)渡SOC?OCV曲線(xiàn),過(guò)渡開(kāi)路電壓溫度導(dǎo)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種3D打印“8”字型鈦板的設(shè)計(jì)方法及制作方法,設(shè)計(jì)方法包括S1、骨折模型的重建;S2、骨折模型進(jìn)行處理得到骨折復(fù)位后的骨骼模型;S3、依據(jù)骨骼模型建立鈦板的初始形態(tài);S4、將骨骼模型和初始形態(tài)的鈦板導(dǎo)入有限元分析軟件進(jìn)行應(yīng)力分...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種鈦基復(fù)合材料激光粉末床熔融參數(shù)優(yōu)化方法及系統(tǒng),屬于金屬基復(fù)合材料增材制造領(lǐng)域,包括以下步驟:通過(guò)響應(yīng)曲面(RSM)實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)獲取工藝參數(shù)與成型質(zhì)量指標(biāo)數(shù)據(jù)集;構(gòu)建BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,以激光功率、掃描速度和SiC含量為輸入,以相對(duì)...
          • 本發(fā)明提供了一種折腰扭腰拖拉機(jī)靜態(tài)傾覆極限角計(jì)算方法,旨在精確評(píng)估其在復(fù)雜姿態(tài)下的靜態(tài)穩(wěn)定性。該方法的核心在于構(gòu)建折腰和扭腰自由度的三維虛擬仿真模型,并設(shè)定任意組合的目標(biāo)姿態(tài)。通過(guò)模擬橫坡或縱坡的迭代增加過(guò)程,結(jié)合對(duì)前、后及整車(chē)質(zhì)心投影與相...
          • 本發(fā)明涉及一種多荷載耦合作用下懸浮隧道動(dòng)力響應(yīng)時(shí)域計(jì)算方法,屬于懸浮隧道動(dòng)力響應(yīng)分析領(lǐng)域。針對(duì)傳統(tǒng)方法因控制方程不統(tǒng)一導(dǎo)致通用性差、難以處理多荷載耦合及結(jié)構(gòu)形式變化的問(wèn)題,提出建立管體統(tǒng)一運(yùn)動(dòng)方程,結(jié)合模態(tài)疊加法分解為廣義坐標(biāo)常微分方程組,...
          • 本發(fā)明涉及一種波浪環(huán)境下長(zhǎng)大懸浮隧道雙向流固耦合計(jì)算方法,屬于海洋工程懸浮隧道結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)領(lǐng)域。針對(duì)現(xiàn)有方法計(jì)算效率低、忽略結(jié)構(gòu)對(duì)流場(chǎng)擾動(dòng)及無(wú)法處理復(fù)雜地形的問(wèn)題,提出基于二維勢(shì)流波浪水槽組的建模策略:沿隧道軸線(xiàn)劃分關(guān)鍵截面建立獨(dú)立水槽,通過(guò)并...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種用于橋梁頂推施工受力分析方法,具體涉及受力分析領(lǐng)域;本發(fā)明通過(guò)分布式光纖、壓電式力傳感器及振弦式應(yīng)力計(jì)等設(shè)備,實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),結(jié)合小波降噪與卡爾曼濾波生成力學(xué)狀態(tài)矩陣;建立頂推系統(tǒng)-臨時(shí)支撐-梁體耦合動(dòng)態(tài)力學(xué)模型,采用廣義α方法求...
          • 本發(fā)明涉及計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了初始圖形交換規(guī)范文件處理方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì),包括:對(duì)初始圖形交換規(guī)范文件進(jìn)行解析;對(duì)幾何數(shù)據(jù)和屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行轉(zhuǎn)換;利用三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的幾何數(shù)據(jù)進(jìn)行三維渲染;根據(jù)更新后的三維模型,對(duì)三維數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的屬...
          • 本發(fā)明涉及一種基于攻擊?故障樹(shù)的操作系統(tǒng)安全評(píng)估方法,包括:針對(duì)基于攻擊?故障樹(shù)的操作系統(tǒng),評(píng)估在模擬攻擊場(chǎng)景下對(duì)暴露元素的攻擊面暴露風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果;基于攻擊面暴露風(fēng)險(xiǎn)結(jié)果,對(duì)操作系統(tǒng)防御機(jī)制的安全評(píng)估算法及算法參數(shù)進(jìn)行自適應(yīng)調(diào)整;基于自適應(yīng)調(diào)整...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種全張量大地電磁數(shù)據(jù)評(píng)分方法、設(shè)備、介質(zhì)及程序產(chǎn)品,方法包括:首先獲取大地電磁測(cè)點(diǎn)的實(shí)測(cè)數(shù)據(jù),再利用一維各向異性模型和相位漂移函數(shù)對(duì)實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行響應(yīng)合成,得到對(duì)應(yīng)的合成響應(yīng)數(shù)據(jù),基于實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)與合成響應(yīng)數(shù)據(jù)的殘差,構(gòu)建魯棒回歸模...
          • 本發(fā)明適用于功率預(yù)測(cè)技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種基于預(yù)測(cè)模型的功率預(yù)測(cè)精度提升方法,根據(jù)預(yù)測(cè)模型獲取多個(gè)信息;根據(jù)排列組合方式對(duì)多個(gè)預(yù)測(cè)模型進(jìn)行排列組合,根據(jù)解析結(jié)果構(gòu)建誤差趨勢(shì),根據(jù)第一權(quán)重對(duì)各子模型輸出的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合;比對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)與對(duì)應(yīng)...
          • 本發(fā)明涉及電碳排放技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及電力系統(tǒng)碳排放流計(jì)量誤差溯源方法及系統(tǒng),所述方法包括:基于電力系統(tǒng)拓?fù)潢P(guān)系,構(gòu)建各節(jié)點(diǎn)的碳排放因子計(jì)算模型,并確定節(jié)點(diǎn)間的上下游依賴(lài)關(guān)系;根據(jù)分布式計(jì)量系統(tǒng)的誤差來(lái)源,量化源側(cè)計(jì)量設(shè)備誤差及節(jié)點(diǎn)間數(shù)據(jù)傳輸...
          • 本發(fā)明涉及一種磁道信號(hào)處理方法、系統(tǒng)及計(jì)算機(jī)可讀介質(zhì),該磁道信號(hào)處理方法包括:采集磁道信號(hào)的多個(gè)時(shí)間戳;根據(jù)多個(gè)時(shí)間戳構(gòu)建濾波預(yù)處理數(shù)組;對(duì)濾波預(yù)處理數(shù)組進(jìn)行預(yù)處理,獲得濾波數(shù)組;計(jì)算濾波數(shù)組的變化特征值;以及根據(jù)變化特征值獲得磁道信號(hào)的判...
          • 本發(fā)明涉及一種基于多維數(shù)據(jù)融合與人工智能優(yōu)化算法的鹿茸品種快速鑒別方法與系統(tǒng),通過(guò)使用計(jì)算機(jī)視覺(jué)(CV)、高效液相色譜法(HPLC)、快速氣象電子鼻技術(shù)(UF?GC?E?nose),收集了不同品種鹿茸片的顏色、紋理、成分含量等多維特征數(shù)據(jù),...
          • 本公開(kāi)提供了一種用于井下設(shè)備的故障診斷方法及系統(tǒng),涉及機(jī)械設(shè)備故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:對(duì)井下設(shè)備的振動(dòng)信號(hào)進(jìn)行采集,基于振動(dòng)信號(hào)生成振動(dòng)數(shù)據(jù);將振動(dòng)數(shù)據(jù)輸入特征提取模型,通過(guò)多尺度卷積提取特征,利用殘差連接和注意力機(jī)制優(yōu)化特征表達(dá),生...
          • 本發(fā)明提供了一種融合光纖傳感信息和人工智能算法的管道源模式識(shí)別方法,屬于結(jié)構(gòu)智能健康監(jiān)測(cè)領(lǐng)域。為解決光纖傳感技術(shù)在管道監(jiān)測(cè)中存在的信號(hào)處理、特征提取和事件識(shí)別等方面的不足,基于管道在不同振動(dòng)入侵事件下的動(dòng)態(tài)響應(yīng),采用了相應(yīng)算法對(duì)原始振動(dòng)信號(hào)...
          • 本發(fā)明涉及一種基于頻段濾波的時(shí)頻故障診斷方法,其步驟:(1)通過(guò)傳感器采集機(jī)電設(shè)備的時(shí)域聲音信號(hào);(2)對(duì)所述時(shí)域信號(hào)進(jìn)行快速譜峭度分析,確定最優(yōu)帶通濾波器的中心頻率和帶寬,并利用巴特沃斯濾波器進(jìn)行頻段濾波;(3)將濾波后的信號(hào)分割為等長(zhǎng)片...
          • 本發(fā)明提出基于深度學(xué)習(xí)的智能大數(shù)據(jù)分析預(yù)測(cè)方法及系統(tǒng),包括物理場(chǎng)感知層、邊緣計(jì)算層、云端智能分析層與應(yīng)急響應(yīng)層,通過(guò)多種高精度傳感器構(gòu)建的立體監(jiān)測(cè)網(wǎng)絡(luò),實(shí)現(xiàn)了對(duì)壩體形變、滲流、應(yīng)力等多維參數(shù)的同步采集,邊緣層進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)預(yù)處理,動(dòng)態(tài)風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估...
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