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          • 本申請公開了基于飛行器流場模擬的動態(tài)來流邊界構(gòu)建方法及裝置,涉及流體力學技術(shù)領(lǐng)域,包括:根據(jù)當前飛行器的當前機動狀態(tài)和當前飛行環(huán)境變化,選擇目標來流邊界參數(shù)類型和組合方式;根據(jù)目標來流邊界參數(shù)類型確定對應目標輸入模式;基于目標輸入模式并通過...
          • 本發(fā)明公開了一種不規(guī)則波影響下錨系養(yǎng)殖網(wǎng)箱運動響應求解方法,涉及海洋工程結(jié)構(gòu)物運動姿態(tài)計算技術(shù)領(lǐng)域,包括根據(jù)觀測的Jonswap譜參數(shù),獲取不規(guī)則波波高時間序列,并通過快速傅里葉變換得到子波,在數(shù)值模擬水池中通過子波疊加的方式模擬可復現(xiàn)的不...
          • 本發(fā)明公開了一種基于數(shù)字孿生的PHM模型訓練數(shù)據(jù)生成方法及設(shè)備,屬于航空器技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括:構(gòu)建中等保真度數(shù)字孿生模型,該模型綜合考慮航空系統(tǒng)各組件的動力學特性及耦合關(guān)系,以再現(xiàn)全局動力學行為;所述中等保真度數(shù)字孿生模型基于專家知識和歷...
          • 本申請公開了一種高頻變壓器聲壓計算方法,涉及電路技術(shù)領(lǐng)域,其包括:獲取間隙鈹銅簧片的微結(jié)構(gòu)參數(shù)以生成微結(jié)構(gòu)特征向量;基于微結(jié)構(gòu)特征向量,計算微結(jié)構(gòu)調(diào)控的磁致伸縮應變以確定微結(jié)構(gòu)調(diào)控磁致伸縮的耦合場分布描述;基于耦合場分布描述,將高頻變壓器周...
          • 本發(fā)明涉及航空發(fā)動機整機振動技術(shù)領(lǐng)域,特別提供了一種基于構(gòu)形設(shè)計的航發(fā)高壓轉(zhuǎn)子彎曲變形分布優(yōu)化方法,包括提取所分析高壓轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)參數(shù);建立有限元模型,計算高壓轉(zhuǎn)子系統(tǒng)的動力特性;提取支點動載荷,繪制高壓轉(zhuǎn)子支點動載荷隨轉(zhuǎn)速變化圖;如果支...
          • 本發(fā)明公開了數(shù)字孿生與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的三缸泵壓力測量方法、系統(tǒng)及介質(zhì),將三缸泵工作時泵參數(shù)的時序數(shù)據(jù)輸入到已訓練完成后的物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,得到出口歧管腔壓力場信息;所述物理信息神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的訓練過程如下:利用數(shù)字孿生技術(shù)構(gòu)建與實體三缸泵映射的...
          • 本發(fā)明提供了一種用于海上風機水下結(jié)構(gòu)健康狀態(tài)監(jiān)測的智能方法,屬于基于計算機數(shù)據(jù)處理的海洋工程結(jié)構(gòu)監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域;測量風機水上典型節(jié)點位置處加速度信號;獲取海上風機結(jié)構(gòu)低階實測頻率及模態(tài)振型數(shù)據(jù);建立風機結(jié)構(gòu)有限元模型;對水下結(jié)構(gòu)單元設(shè)定損傷程...
          • 本發(fā)明公開了壓裂裂縫長短軸差異擴展的評價與控制方法,包括獲取壓裂地區(qū)的工作參數(shù)以及壓裂工藝,其中,工作參數(shù)包括工程參數(shù)和地質(zhì)參數(shù);根據(jù)工作參數(shù)以及壓裂工藝建立壓裂層位的物理模型,并基于物理模型對裂縫長短軸差異擴展建立數(shù)值模擬模型;通過數(shù)值模...
          • 本說明書一個或多個實施例提供一種虛擬附件的仿真固定方法、裝置、設(shè)備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品。所述方法包括:獲取虛擬附件上的附件固定點,所述附件固定點至少有兩個,每個所述附件固定點均位于所述虛擬附件上的一個附件網(wǎng)格中;針對每個附件固定點,獲取虛擬對象...
          • 本發(fā)明公開了一種基于深度學習的髖部外骨骼運動模式識別方法及系統(tǒng)。該方法包括:數(shù)據(jù)采集與處理:通過髖部外骨骼的慣性測量單元和關(guān)節(jié)電機獲取異構(gòu)傳感器數(shù)據(jù);對數(shù)據(jù)進行離線/實時標定和時間同步,結(jié)合運動標簽構(gòu)建數(shù)據(jù)集;模型構(gòu)建與訓練:拼接多模態(tài)傳感...
          • 本發(fā)明公開了一種風機盤管異常狀態(tài)診斷方法及系統(tǒng),獲取風機電流波形和盤管振動信號,基于電機負載變化特征與換熱管振動模式建立換熱效率基準;識別效率突降區(qū)域并定位換熱死區(qū)擴張范圍,生成傳熱系數(shù)躍變數(shù)據(jù)確定換熱異常位置表;獲取供回水溫差和水閥開度變...
          • 本發(fā)明涉及基于多模態(tài)傳感器的疲勞步態(tài)模式識別設(shè)備及識別方法,基于多模態(tài)傳感器采集多模態(tài)傳感數(shù)據(jù),預處理后進行步態(tài)分割,獲得步態(tài)分割后的數(shù)據(jù)樣本,包括多模態(tài)傳感數(shù)據(jù)及對應的數(shù)據(jù)特征;構(gòu)建改進的特征融合模型,以數(shù)據(jù)樣本訓練至模型穩(wěn)定;采集多模態(tài)...
          • 本發(fā)明公開了一種基于鄰域限制廣義自編碼器的牽引系統(tǒng)故障檢測方法,屬于故障診斷技術(shù)領(lǐng)域。針對現(xiàn)有高速列車牽引系統(tǒng)故障檢測方法中存在的信息損失大、潛在變量解釋性不足以及對非線性動態(tài)系統(tǒng)適應性差等缺陷,所提方法通過離線學習和在線檢測兩個階段實現(xiàn)高...
          • 本發(fā)明提供了一種基于數(shù)據(jù)標注協(xié)同的問答智能體模型訓練方法及系統(tǒng),屬于模型訓練的技術(shù)領(lǐng)域,方法包括對歷史訓練集、外循環(huán)優(yōu)化數(shù)據(jù)以及分級標注數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)集整理;將增量數(shù)據(jù)集對待訓練問答智能體模型進行模型參數(shù)優(yōu)化;基于優(yōu)化模型參數(shù)進行模型部署與場...
          • 本申請涉及信息技術(shù)領(lǐng)域,公開了一種指令數(shù)據(jù)的篩選方法、設(shè)備、介質(zhì)及產(chǎn)品。方法包括:根據(jù)預訓練的輕量級通用語言模型和目標樣本集,確定第一困惑度和第二困惑度;第一困惑度,用于表征在有指令條件下的預測困惑度;第二困惑度,用于表征在無指令條件下的預...
          • 本發(fā)明屬于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域,公開了一種工程咨詢數(shù)智化管理的數(shù)據(jù)分析方法,包括:通過時空網(wǎng)格劃分將多項目異構(gòu)數(shù)據(jù)映射至統(tǒng)一三維時空網(wǎng)格,形成網(wǎng)格映射數(shù)據(jù)集;基于鄰域相關(guān)性分析檢測數(shù)據(jù)格式與屬性沖突,通過動態(tài)權(quán)重分配校準數(shù)據(jù);利用時間序列自回歸模型...
          • 本發(fā)明公開了一種基于多特征融合的多要素海洋觀測數(shù)據(jù)預測方法,屬于海洋觀測數(shù)據(jù)智能處理技術(shù)領(lǐng)域。方法包括:收集多要素海洋觀測數(shù)據(jù)并預處理,創(chuàng)建分析數(shù)據(jù)集;提取數(shù)據(jù)特征、時序特征和頻域特征;分別采用時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)...
          • 本發(fā)明涉及海洋數(shù)據(jù)插值填補技術(shù)領(lǐng)域,尤其是涉及一種基于上下文關(guān)聯(lián)與物理引導的時空缺失填補方法及系統(tǒng)。方法包括:獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù);基于獲取的海水溶解氧數(shù)據(jù)和上下文數(shù)據(jù)進行多變量時空依賴提取;基于獲取海水溶解氧數(shù)據(jù)進行高斯噪聲擴散...
          • 本申請?zhí)峁┝艘环N噪聲消除方法、信號測試設(shè)備及計算機設(shè)備,屬于信號測試的領(lǐng)域,方法包括:對接收到的待測信號進行噪聲濾除處理,獲得第一信號;根據(jù)待測信號和第一信號,得到全量噪聲信號;計算全量噪聲信號在時序上多個位置的均方根值;基于多個均方根值,...
          • 本發(fā)明公開了一種通用的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)索引構(gòu)建方法、裝置及介質(zhì),適用于圖片、視頻、文本等多模態(tài)數(shù)據(jù)。該方法包括:針對不同模態(tài)數(shù)據(jù)分別采用適配的深度學習模型進行特征提取;基于自動錨點選擇與超平面劃分的遞歸聚類方法,實現(xiàn)多層次聚類簇結(jié)構(gòu)的構(gòu)建;利用...
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