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          • 本發(fā)明提供了一種用于芯片算法模塊驗(yàn)證與調(diào)試的方法和裝置,能夠自動(dòng)化比對(duì)C語(yǔ)言參考模型與仿真波形的一致性并進(jìn)行追蹤。其中,該方法包括構(gòu)建驗(yàn)證環(huán)境并生成fsdb波形及帶調(diào)試信息的C語(yǔ)言參考模型可執(zhí)行文件;基于配置信息生成GDB命令和fsdbre...
          • 本申請(qǐng)?zhí)岢鲆环N基于數(shù)字孿生的泵站運(yùn)行優(yōu)化方法及系統(tǒng),涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域,方法包括:獲取泵站運(yùn)行過(guò)程中發(fā)生故障事件的故障區(qū)域數(shù)據(jù)和非故障區(qū)域數(shù)據(jù);基于故障區(qū)域數(shù)據(jù)和非故障區(qū)域數(shù)據(jù)之間的變化相似程度和時(shí)間戳,確定故障水泵在非故障水泵中的上游影...
          • 本發(fā)明涉及飛機(jī)尾流風(fēng)險(xiǎn)分析技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種混合運(yùn)行機(jī)場(chǎng)小型單發(fā)訓(xùn)練飛機(jī)尾流遭遇風(fēng)險(xiǎn)分析方法。收集航班運(yùn)行程序以及訓(xùn)練飛行各科目信息,提取關(guān)鍵飛行特征,通過(guò)聚類分析,得到公共運(yùn)輸航空器和小型訓(xùn)練航空器典型飛行任務(wù)的平均運(yùn)動(dòng)軌跡;然后運(yùn)行軌...
          • 本申請(qǐng)公開(kāi)了一種基于BIM的抗浮錨桿施工方法及系統(tǒng),涉及建筑施工:獲取預(yù)應(yīng)力抗浮錨桿的初始防水節(jié)點(diǎn)設(shè)計(jì)方案,建立預(yù)應(yīng)力抗浮錨桿的BIM模型;利用BIM模型模擬預(yù)應(yīng)力抗浮錨桿在不同地下水壓力條件下的滲水情況,識(shí)別潛在漏水通道;對(duì)識(shí)別的潛在漏水...
          • 本申請(qǐng)涉及數(shù)字孿生技術(shù)領(lǐng)域,公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的氣體泄漏精準(zhǔn)預(yù)警方法及系統(tǒng)。方法包括:基于目標(biāo)區(qū)域的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)生成目標(biāo)區(qū)域的數(shù)字孿生模型;獲取目標(biāo)區(qū)域內(nèi)每個(gè)目標(biāo)對(duì)象的第一空間位置,每個(gè)目標(biāo)對(duì)象內(nèi)包括多個(gè)目標(biāo)部件,識(shí)別每個(gè)目標(biāo)部件的第二...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于物理知識(shí)驅(qū)動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)算子網(wǎng)絡(luò)的數(shù)值模擬加速方法,其中機(jī)器學(xué)習(xí)算子網(wǎng)絡(luò)具體采用傅里葉神經(jīng)算子網(wǎng)絡(luò);該方法包括如下步驟:構(gòu)建滲流參數(shù)場(chǎng)的流動(dòng)等效數(shù)學(xué)模型;設(shè)計(jì)基于傅里葉神經(jīng)算子網(wǎng)絡(luò)的流動(dòng)等效模擬加速方法;設(shè)計(jì)基于物理知識(shí)驅(qū)動(dòng)...
          • 本發(fā)明提供了一種帶通濾波片設(shè)計(jì)方法、系統(tǒng)及存儲(chǔ)介質(zhì),所述方法包括:隨機(jī)生成多個(gè)膜系參數(shù)矩陣,并將多個(gè)所述膜系參數(shù)矩陣作為初始種群,其中,所述膜系參數(shù)矩陣由帶通濾波片的多個(gè)膜層對(duì)應(yīng)的材質(zhì)類型和厚度構(gòu)建得到;基于兩階段進(jìn)化的不平衡多模態(tài)多目標(biāo)優(yōu)...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)驅(qū)動(dòng)的鉆井參數(shù)智能實(shí)時(shí)優(yōu)化方法,屬于鉆井優(yōu)化技術(shù)領(lǐng)域,其技術(shù)要點(diǎn)是:包括以下步驟:步驟一:鉆速預(yù)測(cè)模型構(gòu)建;步驟二:決策過(guò)程建模,決策過(guò)程為選擇一組參數(shù)組合
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于Vine Copula的襟翼機(jī)構(gòu)動(dòng)態(tài)全局靈敏度分析方法。首先對(duì)運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行剛?cè)狁詈戏抡妫ㄟ^(guò)應(yīng)力分布情況識(shí)別運(yùn)動(dòng)機(jī)構(gòu)進(jìn)行應(yīng)力危險(xiǎn)區(qū)域、變形危險(xiǎn)區(qū)域以及卡滯危險(xiǎn)區(qū)域,根據(jù)動(dòng)態(tài)多參數(shù)耦合思想提出一種新的結(jié)構(gòu)失效判據(jù):時(shí)變應(yīng)力...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了基于有限元軟件的多坯型連鑄方坯粗軋孔型系統(tǒng)優(yōu)化方法,涉及軋鋼鑄造技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:基于金屬秒流量相等原理,建立不同斷面坯型軋制時(shí)體積流量動(dòng)態(tài)平衡的數(shù)字模型,量化方坯粗軋變形規(guī)律;利用有限元仿真模型進(jìn)行多坯型切換的孔型建模,并...
          • 本發(fā)明屬于壓力容器結(jié)構(gòu)分析技術(shù)領(lǐng)域,具體是一種壓力容器變形行為快速分析的智能縮減基有限元方法。本發(fā)明采用縮減基方法對(duì)有限元法進(jìn)行改進(jìn),發(fā)展了在線和離線相結(jié)合的求解方式,在預(yù)先設(shè)定好結(jié)構(gòu)尺寸、載荷類型和大小、材料屬性等設(shè)計(jì)參數(shù)后,先采用離線求...
          • 本發(fā)明提供一種落石沖擊下逃生系統(tǒng)力學(xué)特征數(shù)值模擬方法及系統(tǒng),涉及數(shù)值模擬技術(shù)領(lǐng)域,具體步驟包括:搭建耦合有限元模型;仿真兩種工況,采集落石參數(shù)組合,獲取力學(xué)特征參數(shù)及空間縮減量;篩選沖擊框架工況為基準(zhǔn)工況,結(jié)合參數(shù)敏感度和相關(guān)性分析,篩選主...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于分布式水文模型的融雪徑流定量分析方法。所述方法包括:基于預(yù)設(shè)分布式水文模型、預(yù)設(shè)水文循環(huán)過(guò)程和子流域的各水文結(jié)構(gòu)分別對(duì)應(yīng)的目標(biāo)融雪運(yùn)動(dòng)路徑,確定各所述目標(biāo)融雪運(yùn)動(dòng)路徑的各水文結(jié)構(gòu)在當(dāng)前時(shí)刻的融雪水量;基于所述融雪水量,確定...
          • 本申請(qǐng)涉及一種基于分布式水文模型的凍土冰融水徑流定量分析方法。所述方法包括:將目標(biāo)區(qū)域中的土壤劃分為至少一個(gè)土層,并構(gòu)建各土層對(duì)應(yīng)的固態(tài)冰質(zhì)量參數(shù);針對(duì)任一土層,根據(jù)土層所在的位置確定土層對(duì)應(yīng)的水分遷移路徑,并根據(jù)土層中固態(tài)冰和融化水之間的...
          • 本申請(qǐng)?zhí)峁┮环N混聯(lián)礦用電鏟的設(shè)計(jì)方法及裝置、可讀存儲(chǔ)介質(zhì),該方法包括:根據(jù)礦用電鏟的運(yùn)動(dòng)特性和自由度需求,基于旋量理論對(duì)礦用電鏟進(jìn)行型綜合,確定礦用電鏟的多個(gè)備選構(gòu)型;對(duì)多個(gè)備選構(gòu)型的礦用電鏟進(jìn)行離散元仿真,分別確定多個(gè)備選構(gòu)型的礦用電鏟的...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的超透鏡逆設(shè)計(jì)優(yōu)化方法,具體包括以下步驟:步驟一:構(gòu)建納米結(jié)構(gòu)庫(kù),將納米結(jié)構(gòu)庫(kù)中的納米環(huán)結(jié)構(gòu)排列在三維矩陣迷宮中;步驟二:建立物理信息多智能體強(qiáng)化學(xué)習(xí)框架:將三維矩陣迷宮劃分為多個(gè)二維迷宮切片;設(shè)置多個(gè)智能體分別...
          • 本發(fā)明涉及數(shù)值仿真技術(shù)領(lǐng)域,具體涉及三維元胞自動(dòng)機(jī)與有限元耦合的鋼板腐蝕數(shù)值仿真方法,本發(fā)明通過(guò)初始仿真數(shù)據(jù)分析不同時(shí)刻下每個(gè)元胞網(wǎng)格區(qū)域的初始腐蝕速度和初始腐蝕程度,設(shè)置有限元網(wǎng)格分解的單位元尺寸,將元胞網(wǎng)格區(qū)域劃分為多個(gè)單位元區(qū)域,并獲...
          • 本發(fā)明公開(kāi)了一種基于數(shù)字孿生的蛋雞類養(yǎng)殖模擬系統(tǒng),涉及智能養(yǎng)殖技術(shù)領(lǐng)域,包括數(shù)據(jù)采集單元,用于獲取多維狀態(tài)參數(shù),并輸出至生物狀態(tài)量化單元;生物狀態(tài)量化單元,用于解算出個(gè)體代謝率指數(shù)與群體聚集熵;時(shí)滯特征分析單元,用于量化并生成生物響應(yīng)時(shí)滯復(fù)...
          • 本發(fā)明提供一種核燃料組件有限元分析自動(dòng)建模方法,屬于數(shù)字模型處理技術(shù)領(lǐng)域,該方法包括:獲取初始幾何模型后,進(jìn)行預(yù)處理、抽殼操作,并識(shí)別接觸特征和焊點(diǎn)特征。再根據(jù)接觸特征和焊點(diǎn)特征,對(duì)核燃料組件的有限元模型進(jìn)行接觸特征和焊點(diǎn)特征的自動(dòng)創(chuàng)建。基...
          • 一種基于洗牌差分隱私的矩陣分解推薦方法,包括:獲取用戶與項(xiàng)目之間的交互數(shù)據(jù)集,并將其輸入至矩陣分解推薦模型中進(jìn)行處理,得到對(duì)用戶的項(xiàng)目推薦結(jié)果;還包括訓(xùn)練得到矩陣分解推薦模型:在服務(wù)端預(yù)處理模型信息;根據(jù)預(yù)處理好的模型信息在用戶端計(jì)算用戶特...
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