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          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學(xué)習(xí)的設(shè)備故障診斷方法,采用增量學(xué)習(xí)架構(gòu),可以從舊任務(wù)中獲取知識,使設(shè)備故障診斷模型學(xué)習(xí)診斷新的設(shè)備運行數(shù)據(jù),同時保留之前任務(wù)中學(xué)習(xí)到的知識,可以避免新數(shù)據(jù)來時重新訓(xùn)練模型參數(shù)。
          • 本發(fā)明涉及復(fù)合材料檢測技術(shù)領(lǐng)域,具體公開了一種復(fù)合材料制件內(nèi)部缺陷檢測方法及系統(tǒng),該方法包括:通過獲取缺陷檢測特征并計算特征重疊度,判斷模態(tài)特征退化后構(gòu)建層級分解模型分離熱應(yīng)力耦合信號,對需差異分析區(qū)域施加梯度濕熱載荷生成動態(tài)響應(yīng)矩陣,經(jīng)時...
          • 本申請?zhí)岢隽艘环N晶圓表面處理工藝推薦方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及半導(dǎo)體制造技術(shù)領(lǐng)域,包括:獲取目標(biāo)晶圓的表面物化特性參數(shù),并對表面物化特性參數(shù)進(jìn)行預(yù)處理,得到目標(biāo)物化特性參數(shù);將目標(biāo)物化特性參數(shù)輸入預(yù)訓(xùn)練的單隱藏層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到目標(biāo)...
          • 本發(fā)明涉及汽車零部件信息安全評估技術(shù)領(lǐng)域,公開了基于多維度滲透測試的汽車零部件信息安全評估系統(tǒng),該系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集、漏洞分析、事件監(jiān)測、參數(shù)匹配、響應(yīng)執(zhí)行及自學(xué)習(xí)模塊。數(shù)據(jù)采集模塊實時獲取測試數(shù)據(jù),生成漏洞嚴(yán)重性特征值與安全參數(shù)動態(tài)調(diào)整集合...
          • 本申請公開了一種自然?人工耦合虛擬水網(wǎng)數(shù)字孿生模型的構(gòu)建方法及系統(tǒng),該方法包括:獲取自然水網(wǎng)及人工水網(wǎng)的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù);對歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理得到標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)底板;基于自然水網(wǎng)的標(biāo)準(zhǔn)化數(shù)據(jù)底板構(gòu)建自然水網(wǎng)模型及人工水網(wǎng)模型;基于自然水網(wǎng)模型及...
          • 本申請實施例提供寬頻高精度的仿真信號生成方法、系統(tǒng)及仿真信號發(fā)生器,所述方法包括:通過現(xiàn)場可編程門陣列控制直接數(shù)字合成芯片生成轉(zhuǎn)速仿真基礎(chǔ)信號,轉(zhuǎn)速仿真基礎(chǔ)信號為波形可調(diào)的正弦波或方波;將所述轉(zhuǎn)速仿真基礎(chǔ)信號輸入反相放大器,并基于所述現(xiàn)場可...
          • 本發(fā)明公開了一種用于軟硬巖復(fù)雜地層的樁基結(jié)構(gòu)分析方法及相關(guān)設(shè)備,本發(fā)明涉及地基建筑施工技術(shù)領(lǐng)域,通過對基坑內(nèi)側(cè)壁進(jìn)行巖石成分分析,根據(jù)巖石成分將基坑劃分為多層軟硬巖結(jié)構(gòu),在考慮軟硬巖過渡帶的多相介質(zhì)突變效應(yīng)的情況下,對每一層巖體及巖體交替處...
          • 本發(fā)明提供了一種氣吹光纜的凸齒數(shù)量設(shè)計方法,氣吹光纜包括纜芯和外護(hù)套,所述外護(hù)套包括護(hù)套本體和環(huán)繞所述護(hù)套本體且陣列排布的多個凸齒,所述氣吹光纜用以敷設(shè)在氣吹管道內(nèi),根據(jù)氣吹光纜的軸心到凸齒端部的距離、氣吹光纜的軸心到凸齒根部的距離、氣吹管...
          • 本發(fā)明公開了一種基于全過程仿生果實數(shù)據(jù)監(jiān)測的非結(jié)構(gòu)場景水果采摘方法。方法包括:構(gòu)建具有多層感知結(jié)構(gòu)的仿生果實,其外層結(jié)構(gòu)用于力感知及仿真真實水果的顏色;然后通過采摘機(jī)器人的末端執(zhí)行器識別抓取并采摘呈現(xiàn)真實水果成熟顏色的仿生果實,同時仿生果實...
          • 本發(fā)明公開了基于數(shù)字孿生的軸向柱塞泵批量化生產(chǎn)工藝優(yōu)化系統(tǒng),屬于數(shù)字孿生領(lǐng)域,包括:數(shù)據(jù)采集模塊,用于獲得多個傳感數(shù)據(jù)集;模型構(gòu)建模塊,用于構(gòu)建統(tǒng)計子模型;孿生集成模塊,用于構(gòu)建目標(biāo)軸向柱塞泵的數(shù)字孿生模型;仿真執(zhí)行模塊,用于對目標(biāo)軸向柱塞...
          • 本發(fā)明提供了一種基于部件協(xié)同預(yù)測的渦輪原動機(jī)整機(jī)快速高精度預(yù)測方法,涉及燃?xì)廨啓C(jī)性能分析技術(shù)領(lǐng)域,包括:將渦輪原動機(jī)整機(jī)劃分為多個部件,計算獲得部件進(jìn)出口邊界數(shù)據(jù)集、各部件流場數(shù)據(jù)集和部件邊界匹配數(shù)據(jù)集,構(gòu)建部件邊界條件預(yù)測模型、各部件流場...
          • 本申請公開了一種基于多物理場耦合的新能源汽車減速器效率優(yōu)化系統(tǒng),屬于新能源汽車技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)構(gòu)建一個結(jié)構(gòu)?熱?流體多物理場強(qiáng)耦合仿真模型:首先,結(jié)構(gòu)?熱子模型基于有限元法計算齒輪嚙合的摩擦生熱;然后,該熱源被輸入至熱?流體子模型以計算整機(jī)...
          • 本發(fā)明屬于石油和天然氣鉆井工程技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及基于遺傳算法與管柱力學(xué)的井眼摩擦系數(shù)分段反演方法,采集施工井指定數(shù)據(jù),將待預(yù)測施工井的井眼劃分為固定長度的井段并定義其深度范圍,同時設(shè)定摩擦系數(shù)的全局搜索范圍,初始化遺傳算法的種群大小、最大迭...
          • 本申請公開了基于機(jī)器學(xué)習(xí)的對流層延遲映射模型構(gòu)建方法與系統(tǒng)。該方法包括:獲取氣象再分析資料;基于氣象再分析資料計算全球站點或格網(wǎng)處的ZTD,以及不同方位角和高度角處的STD;基于ZTD和STD,構(gòu)建ZTD到斜路徑延遲的非對稱映射關(guān)系;基于氣...
          • 本發(fā)明公開了一種斯特林用圓筒型直線電機(jī)的密閉空間溫升評估方法及裝置,方法包括:搭建電機(jī)模型;根據(jù)電機(jī)模型得到密閉空間的流體域模型;根據(jù)流體域模型進(jìn)行CFD仿真得到對流散熱系數(shù);獲取熱源部件的損耗和熱生成率;根據(jù)電機(jī)模型、流體域模型及損耗和熱...
          • 本申請公開了一種器件擺放順序管理方法、裝置、電子設(shè)備和存儲介質(zhì),涉及電路板設(shè)計技術(shù)領(lǐng)域,本申請通過選擇需要檢查的同種或同類器件中的任一個,自動確定組件內(nèi)所有的同種或同類器件,進(jìn)而自動篩查出各器件引腳上可判斷出器件序號的信號,并記錄其數(shù)字位信...
          • 本發(fā)明公開了一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的鑄層應(yīng)力預(yù)測方法、系統(tǒng)及存儲介質(zhì),包括:以硅片作為電鑄基底,電鑄基底的一面拋光,另一面設(shè)置導(dǎo)電層;配置電鑄槽、準(zhǔn)直光源和波前傳感器,調(diào)整準(zhǔn)直光源、波前傳感器與電鑄槽的相對位置,使準(zhǔn)直光源的光束經(jīng)硅片的拋光面...
          • 本申請公開了一種數(shù)據(jù)分析方法、裝置、存儲介質(zhì)及電子設(shè)備,涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域,其中方法包括:首先獲取用戶提出的目標(biāo)問題;對目標(biāo)問題進(jìn)行語義分析,確定目標(biāo)問題對應(yīng)的領(lǐng)域和目標(biāo)問題的語義特征信息;然后基于目標(biāo)問題對應(yīng)的領(lǐng)域和語義特征信息,確定目...
          • 本發(fā)明公開了牽引式環(huán)保流態(tài)固化土基坑回填施工優(yōu)化控制方法及系統(tǒng),具體涉及地下工程建設(shè)技術(shù)領(lǐng)域,包括:在牽引輸送過程中采集稠度時間曲線和厚度變動軌跡;分析稠度梯度與厚度波動指標(biāo),超出預(yù)設(shè)閾值則進(jìn)入分析階段;構(gòu)建流態(tài)均質(zhì)指數(shù)與回填均勻指數(shù);將兩...
          • 本發(fā)明涉及智能優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,具體為一種基于大語言模型的中央空調(diào)冷水機(jī)組的冷機(jī)負(fù)荷優(yōu)化算法,包括以下步驟:通過詞向量解析調(diào)度請求提取冷負(fù)荷詞項,計算偏移序列并滑窗識別負(fù)荷切換點劃分調(diào)控階段,基于TF?IDF篩選設(shè)備動作生成調(diào)控指令,依存句法提...
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