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								      本發(fā)明公開了一種基于Vine Copula的襟翼機構(gòu)動態(tài)全局靈敏度分析方法。首先對運動機構(gòu)進行剛?cè)狁詈戏抡妫ㄟ^應(yīng)力分布情況識別運動機構(gòu)進行應(yīng)力危險區(qū)域、變形危險區(qū)域以及卡滯危險區(qū)域，根據(jù)動態(tài)多參數(shù)耦合思想提出一種新的結(jié)構(gòu)失效判據(jù)：時變應(yīng)力...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開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體積流量動態(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行多坯型切換的孔型建模，并...
								
            
							
            
							
						
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								      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有限元法進行改進，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)計參數(shù)后，先采用離線求...
								
            
							
            
							
						
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								      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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請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)過程和子流域的各水文結(jié)構(gòu)分別對應(yīng)的目標(biāo)融雪運動路徑，確定各所述目標(biāo)融雪運動路徑的各水文結(jié)構(gòu)在當(dāng)前時刻的融雪水量；基于所述融雪水量，確定...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請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土層，并構(gòu)建各土層對應(yīng)的固態(tài)冰質(zhì)量參數(shù)；針對任一土層，根據(jù)土層所在的位置確定土層對應(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...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請?zhí)峁┮环N混聯(lián)礦用電鏟的設(shè)計方法及裝置、可讀存儲介質(zhì)，該方法包括：根據(jù)礦用電鏟的運動特性和自由度需求，基于旋量理論對礦用電鏟進行型綜合，確定礦用電鏟的多個備選構(gòu)型；對多個備選構(gòu)型的礦用電鏟進行離散元仿真，分別確定多個備選構(gòu)型的礦用電鏟的...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于強化學(xué)習(xí)的超透鏡逆設(shè)計優(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，將納米結(jié)構(gòu)庫中的納米環(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化學(xué)習(xí)框架：將三維矩陣迷宮劃分為多個二維迷宮切片；設(shè)置多個智能體分別...
								
            
							
            
							
						
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								      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機與有限元耦合的鋼板腐蝕數(shù)值仿真方法，本發(fā)明通過初始仿真數(shù)據(jù)分析不同時刻下每個元胞網(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)域劃分為多個單位元區(qū)域，并獲...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開了一種基于數(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，用于解算出個體代謝率指數(shù)與群體聚集熵；時滯特征分析單元，用于量化并生成生物響應(yīng)時滯復(fù)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明提供一種核燃料組件有限元分析自動建模方法，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，進行預(yù)處理、抽殼操作，并識別接觸特征和焊點特征。再根據(jù)接觸特征和焊點特征，對核燃料組件的有限元模型進行接觸特征和焊點特征的自動創(chuàng)建。基...
								
            
							
            
							
						
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								      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行處理，得到對用戶的項目推薦結(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算用戶特...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及社區(qū)管理技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種應(yīng)用于智慧養(yǎng)老社區(qū)的數(shù)據(jù)管理方法及系統(tǒng)，其中，方法包括步驟：獲取原始健康數(shù)據(jù)，并將原始健康數(shù)據(jù)預(yù)處理為健康數(shù)據(jù)記錄；將健康數(shù)據(jù)記錄劃分出多個數(shù)據(jù)塊，并計算各個數(shù)據(jù)塊的哈希值；以數(shù)據(jù)塊的哈希值建立或增...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及故障診斷技術(shù)領(lǐng)域，具體為觸頭機械磨損及故障診斷系統(tǒng)，觸頭機械磨損及故障診斷系統(tǒng)包括數(shù)據(jù)采集模塊、磨損診斷模塊、接觸面檢測模塊、緩沖判定模塊、復(fù)合診斷模塊。本發(fā)明中，通過三相分閘時間序列、電阻瞬時值、壓力信號與沖擊波包絡(luò)按毫秒級時間...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于電動汽車電池管理系統(tǒng)技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種基于圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的自適應(yīng)電動汽車電池狀態(tài)預(yù)測與智能充電方法及系統(tǒng)，包括以下步驟：S1、電池單體關(guān)系圖構(gòu)建；S2、基于圖注意力網(wǎng)絡(luò)的SOC/SOH聯(lián)合預(yù)測；S3、自適應(yīng)充電策略生成；S4、自適...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及數(shù)據(jù)處理技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于多模態(tài)融合的標(biāo)準(zhǔn)化檢測結(jié)果校準(zhǔn)方法，包括，通過對不同模態(tài)數(shù)據(jù)進行高精度時空同步與標(biāo)準(zhǔn)化，利用時間戳對齊、互相關(guān)函數(shù)及IMU動態(tài)補償，通過采用局部異常因子算法結(jié)合動態(tài)參數(shù)調(diào)整，并利用多模態(tài)數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)聯(lián)...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明屬于多模態(tài)數(shù)據(jù)融合識別技術(shù)領(lǐng)域，設(shè)計了一種光電?雷達時空協(xié)同的脈沖路由識別方法，實現(xiàn)了對多模態(tài)數(shù)據(jù)的高效融合與利用，達到了在模態(tài)部分缺失或受干擾時仍能準(zhǔn)確識別目標(biāo)的效果。與現(xiàn)有方法相比，該方法可以應(yīng)用于模態(tài)缺失的情況，適用場景更廣。時...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明公開一種變工況下小樣本的滾動軸承故障診斷方法和系統(tǒng)，涉及故障診斷領(lǐng)域，診斷方法包括：獲取樣本數(shù)據(jù)信號；劃分樣本數(shù)據(jù)信號；構(gòu)建多個串接的基礎(chǔ)卷積塊，并在其中相鄰的兩個基礎(chǔ)卷積模塊之間添加DGAA模塊形成基于DGAA的卷積特征提取網(wǎng)絡(luò)；將...
								
            
							
            
							
						
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								      本發(fā)明涉及信號處理領(lǐng)域，公開了一種基于多級殘差交叉注意力的航跡識別和分類方法。該方法由全局特征提取網(wǎng)絡(luò)和分類網(wǎng)絡(luò)組成，其中全局特征提取網(wǎng)絡(luò)由多個殘差交叉注意力模塊順序堆疊，每一級模塊包括殘差特征提取模塊與交叉注意力模塊，分別用于提取局部特征...
								
            
							
            
							
						
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								      本申請涉及智能運動設(shè)備技術(shù)領(lǐng)域，提供了一種智能跳繩的計數(shù)誤差修正及運動強度動態(tài)分級方法及系統(tǒng)。方法通過獲取跳繩過程中的三維運動數(shù)據(jù)；對三維運動數(shù)據(jù)進行特征提取，獲取跳繩運動特征；通過所述跳繩運動特征在三維運動數(shù)據(jù)中識別出目標(biāo)數(shù)據(jù)段；在目標(biāo)數(shù)...
								
            
							
            
							
						
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