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公开(公告)号：CN110793572B
公开(公告)日：2021-04-20
申请号：CN201911034648.X
申请日：2019-10-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的选择性激光熔融过程监控系统，属于增材制造领域，通过第一振动模块和第二振动模块分别完成对刮刀和成形基板的监测，红外热成像模块用于获取加工时的温度场，同轴高速相机模块实现对熔池状态的监测，旁轴工业相机模块获取粉末层以及零件加工表面的状态信息，监控模块根据振动信号、图像信号及温度信号进行熔融过程监控。通过本发明在选择性激光熔融过程中，实时获取熔池、粉末床、零件成形表面、刮刀及温度场的状态信息，通过多传感器融合的监测方式，能够精确的监测粉层表面状态以及成形过程中的气孔、球化、翘曲、飞溅等缺陷，实时监控选择性激光熔融过程对提高零件加工质量的稳定性和可靠性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118940613B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202410944880.1
申请日：2024-07-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F17/18 , G06F111/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种基于条件标准化流的适配器应变场预测不确定性量化方法,属于预测结果的不确定性量化领域，包括：S1、使用信息融合平衡神经算子网络从适配器结构中提取隐式特征向量；S2、构建标准化流模型；S3、根据所述隐式特征向量和标准化流模型构建并训练基于条件标准化流的不确定性量化模型；S4、将隐式特征向量输入至基于条件标准化流的不确定性量化模型中，得到适配器应变场的近似应变分布；S5、使用前向传播对近似应变分布进行计算，得到适配器应变场的不确定性量化结果。本申请利用基于条件标准化流的不确定性量化模型，根据隐式特征向量和标准化流模型预测适配器各点的应变分布，给出准确的均值和方差结果,量化应变场的不确定性，提高不确定性量化的精度。
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公开(公告)号：CN117243969A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311124206.0
申请日：2023-09-01
Applicant: 华中科技大学
IPC: A61K31/722 , A61K31/192 , A61K9/06 , A61K47/36 , A61P1/02 , A61P31/04 , A61P7/04 , A61P39/06
Abstract: 本发明属于牙周炎药物技术领域，尤其涉及一种壳聚糖‑没食子酸牙周塞治剂的制备及应用，所述壳聚糖‑没食子酸牙周塞治剂的制备方法包括制备壳聚糖溶液；制备没食子酸溶液；制备壳聚糖‑没食子酸复合物；将壳聚糖溶液和没食子酸溶液按一定比例混合；在适当的温度下，通过搅拌或振荡等方法，使壳聚糖和没食子酸充分混合并形成复合物；等待复合物凝胶化，并得到均匀稳定的壳聚糖‑没食子酸复合物。本发明涉及的这种壳聚糖‑没食子酸牙周塞治剂，该治剂采用了天然的壳聚糖和没食子酸，无毒副作用，安全可靠；壳聚糖‑没食子酸复合物具有良好的抗菌作用，并能促进牙齿的修复和再生；同时壳聚糖‑没食子酸复合物具有持久性，并能长时间释放治疗成分，提高治疗效果，适用于大规模生产。
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公开(公告)号：CN114722509A
公开(公告)日：2022-07-08
申请号：CN202210645363.5
申请日：2022-06-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/15 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06F113/26 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了基于纤维连续性模型的锥形加筋舱铺层顺序优化方法，包括如下步骤：S1：获取待优化的复合材料锥形加筋舱铺层的设计变量、设计空间以及待优化的性能指标；S2：构建基于区域序列的纤维连续性模型；S3：根据构建的基于区域序列的纤维连续性模型，建立复合材料锥形加筋舱铺层有限元模型；S4：根据复合材料锥形加筋舱铺层有限元模型，通过有限元分析得到复合材料锥形加筋舱铺层质量；S5：建立优化模型，并采用遗传算法对所述优化模型进行求解；S6：通过复合材料锥形加筋舱的起竖工况和轴压工况进行有限元分析，对优化结果进行验证。
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公开(公告)号：CN101599165A
公开(公告)日：2009-12-09
申请号：CN200910063081.9
申请日：2009-07-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种动态金融网络监测分析方法，具体包括：(1)建立动态金融网络模型：从金融数据库到有向加权图流的转化过程；(2)计算属性权值：通过分析可疑交易案例库，统计学习得到属性的可疑度权值，简称属性权值；(3)账户和交易可疑度的动态监测分析：通过综合考虑账户和交易的多种属性的共同影响以及前一个时间片对当前时间片的影响，动态监测账户和交易随时间变化的可疑度；(4)更新属性权值：当有新的可疑交易出现时，更新可疑交易案例库和属性权值；(5)动态金融网络模型的增量式更新：当有新的金融交易数据出现时，更新金融数据库和动态金融网络模型。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115828711A
公开(公告)日：2023-03-21
申请号：CN202310108642.2
申请日：2023-02-14
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明公开一种水下结构物破冰剩余速度预测方法及系统，所述方法包括：在给定的发射速度范围、冰厚范围内采样生成第一精度样本点和第二精度样本点；建立水下结构物破冰过程有限元模型，分别计算第二精度样本点在不同的冰材料的本构模型下的响应值，得到第二精度数据；基于第二精度数据，分别采用克里金近似建模方法构建多个第二精度模型；搭建水下结构物的缩比模型，测算第一精度样本点在缩比模型下的响应值，得到第一精度数据；通过多个第二精度模型构建趋势模型，通过第一精度数据对趋势模型进行校准，构建预测模型；通过预测模型预测水下结构物破冰剩余速度。本发明建立了变可信度代理模型对水下结构物破冰剩余速度快速预测，可提高预测精度。
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公开(公告)号：CN114722732B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210648286.9
申请日：2022-06-09
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供了基于点云网络的高超声速飞行器燃料箱温度场预测方法，包括如下步骤：S1：获取超声速飞行器燃料箱形状特征、材料构成及工况变量；S2：根据燃料箱传热分层情况，进行网格划分，并设置边界条件；建立燃料箱三维传热的数值模拟模型并进行验证；S3：选取数值模拟模型的中间位置纵向截面上温度场点云数据，建立燃料箱温度场的点云样本数据集；S4：基于点云样本数据集，划分训练数据集和测试数据集；S5：建立点云网络模型，利用训练数据集和测试数据集对点云网络模型进行训练验证，获取基于点云网络的温度场预测模型；S6：利用温度场预测模型进行温度场进行预测。
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公开(公告)号：CN111842891A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010625158.3
申请日：2020-06-30
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种提高金属粉床增材制造过程铺粉质量的装置，属于增材制造领域，包括：支撑底座、丝杠螺母、滚压圆柱筒、支架、升降机构、滚珠丝杠、步进电机；支撑底座固定于金属粉床增材制造设备的铺粉机构上；步进电机位于支撑底座的上端，与滚珠丝杠的一端通过齿轮连接，用于驱动滚珠丝杠转动；丝杠螺母与滚珠丝杠螺纹连接，用于在滚珠丝杠转动时，进行上下移动；升降机构与丝杠螺母固定连接，用于在丝杠螺母的带动下进行上下移动；滚压圆柱筒通过支架与升降机构固定连接，用于在升降机构的带动下运动，从而调节滚压圆柱筒对粉层的压紧力。本发明通过调整压紧力最终实现对粉堆的碾压，从而减小粉末颗粒的间隙，提高铺粉过程的填料密度。
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公开(公告)号：CN110793572A
公开(公告)日：2020-02-14
申请号：CN201911034648.X
申请日：2019-10-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多传感器融合的选择性激光熔融过程监控系统，属于增材制造领域，通过第一振动模块和第二振动模块分别完成对刮刀和成形基板的监测，红外热成像模块用于获取加工时的温度场，同轴高速相机模块实现对熔池状态的监测，旁轴工业相机模块获取粉末层以及零件加工表面的状态信息，监控模块根据振动信号、图像信号及温度信号进行熔融过程监控。通过本发明在选择性激光熔融过程中，实时获取熔池、粉末床、零件成形表面、刮刀及温度场的状态信息，通过多传感器融合的监测方式，能够精确的监测粉层表面状态以及成形过程中的气孔、球化、翘曲、飞溅等缺陷，实时监控选择性激光熔融过程对提高零件加工质量的稳定性和可靠性具有重要意义。
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公开(公告)号：CN118940613A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202410944880.1
申请日：2024-07-15
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/045 , G06N3/08 , G06F17/18 , G06F111/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种基于条件标准化流的适配器应变场预测不确定性量化方法,属于预测结果的不确定性量化领域，包括：S1、使用信息融合平衡神经算子网络从适配器结构中提取隐式特征向量；S2、构建标准化流模型；S3、根据所述隐式特征向量和标准化流模型构建并训练基于条件标准化流的不确定性量化模型；S4、将隐式特征向量输入至基于条件标准化流的不确定性量化模型中，得到适配器应变场的近似应变分布；S5、使用前向传播对近似应变分布进行计算，得到适配器应变场的不确定性量化结果。本申请利用基于条件标准化流的不确定性量化模型，根据隐式特征向量和标准化流模型预测适配器各点的应变分布，给出准确的均值和方差结果,量化应变场的不确定性，提高不确定性量化的精度。
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