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公开(公告)号：CN105422327B
公开(公告)日：2018-04-24
申请号：CN201510916759.9
申请日：2015-12-11
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于内燃机技术领域，具体涉及一种复合喷射双燃料内燃机可变EGR进气系统及方法。基于内燃机对于不同负荷工况下，对扭矩需求以及实现最大EGR率的目标，本发明公开了一种可变EGR进气系统及控制方法。该系统能够实现EGR分布状态的快速切换，中小负荷时，内燃机缸内为均质EGR分布；高负荷时，缸内为分层EGR分布。本发明中的EGR进气引入管路安装有文丘里管和气流稳压腔，可方便控制管路中的负压，进一步加大EGR容忍度，且能保持管路废气压力稳定，减小气流扰动。本发明能够有效降低NOx排放，兼顾负荷对EGR分布形式以及大小的需求，能提高内燃机热效率以及减小燃油消耗率，有效改善内燃机的燃油经济性和排放性，并为实现大EGR率提供可行性。
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公开(公告)号：CN107448334A
公开(公告)日：2017-12-08
申请号：CN201710582073.X
申请日：2017-07-17
Applicant: 吉林大学
CPC classification number: F02M43/04 , F02M51/061
Abstract: 本发明公开了一种双燃料喷油器，包括：壳体；以及主阀芯，其设置在所述壳体内部，其可沿所述壳体轴向移动，其与所述壳体底部围成圆环形蓄压腔；第一燃料通路，其设置在所述主阀芯内部中心，其上端面向所述壳体弯折，其下端渐缩成喉管，所述喉管下端形成扩撒腔，所述扩散腔下端均匀设置有第一喷口；第二燃料通路，其设置在所述主阀芯内部下端靠近壳体处，其与所述圆环形蓄压腔连通；副阀芯，其设置在所述主阀芯内部第一燃料通路上方弯折处，其可沿所述壳体径向移动；旋槽，其圆周设置在所述壳体下端内壁上，其与所述喉管连通。本发明所述的双燃料喷油器可以集成化、集约化安装于发动机缸盖上，进行单燃料喷射、双燃料混合喷射和双燃料独立喷射。
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公开(公告)号：CN104880339B
公开(公告)日：2017-08-25
申请号：CN201510338384.2
申请日：2015-06-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种缸内直喷汽油机排气微粒热稀释采样系统属于发动机排放测试技术领域发明，由分流多点采样单元、一级热稀释单元、挥发性粒子去除单元、二级稀释冷却单元、电子控制单元等模块组成。分流多点采样单元对发动机不同取样点进行分流采样；一级热稀释单元对样本气体进行过程温度可控的一级热稀释；挥发性粒子去除单元利用加热器去除样本气体中挥发性、半挥发性粒子成分；二级稀释冷却单元利用对样本气体进行稀释比可精确控制的二级稀释及冷却；电子控制单元对整个系统的工作状态进行实时监测和控制；与现有技术相比，该系统具备多点采样、稀释温度可控、总稀释比控制精度高、避免挥发性及半挥发性组分影响试验精度及试验可重复性等优点。
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公开(公告)号：CN104880339A
公开(公告)日：2015-09-02
申请号：CN201510338384.2
申请日：2015-06-18
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种缸内直喷汽油机排气微粒热稀释采样系统属于发动机排放测试技术领域发明，由分流多点采样单元、一级热稀释单元、挥发性粒子去除单元、二级稀释冷却单元、电子控制单元等模块组成。分流多点采样单元对发动机不同取样点进行分流采样；一级热稀释单元对样本气体进行过程温度可控的一级热稀释；挥发性粒子去除单元利用加热器去除样本气体中挥发性、半挥发性粒子成分；二级稀释冷却单元利用对样本气体进行稀释比可精确控制的二级稀释及冷却；电子控制单元对整个系统的工作状态进行实时监测和控制；与现有技术相比，该系统具备多点采样、稀释温度可控、总稀释比控制精度高、避免挥发性及半挥发性组分影响试验精度及试验可重复性等优点。
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公开(公告)号：CN119903280A
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202510379361.X
申请日：2025-03-28
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明适用于数据驱动技术领域，提供了一种基于多任务学习的不平衡回归问题解决方法。本发明通过多任务学习框架，有效利用辅助任务的知识，显著提升主任务在不平衡数据条件下的预测准确性；利用辅助任务提供的额外信息和约束，使得模型在数据稀缺的区域能够更好地学习，从而缓解不平衡数据带来的挑战；结合自适应梯度缩放与动态调整损失函数权重，有效平衡了不同任务在训练过程中的梯度贡献，提高了训练过程的稳定性和收敛速度；在训练后，本发明支持修剪辅助任务分支，使模型大小与单任务学习模型大小相当。这种精简能力确保了多任务学习方法在实际应用中的高效性和资源友好性，适合在资源受限的环境中部署。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119770584A
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510290469.1
申请日：2025-03-12
Applicant: 吉林大学
Abstract: 本发明属于中药技术领域，主要涉及一种清咽利喉的中药组合物、中药制剂及其制备方法和应用。中药组合物由以下重量份的中药组成：玄参0.9～1.5重量份、玉竹1.2～5.0重量份、北沙参1.0～3.0重量份、地黄1.0～1.5重量份、麦冬1.0～3.0重量份、石膏1.5～6.0重量份和甘草0.5～3.0重量份。中药制剂的制备方法包括炮制、配料、提取、浓缩、制软材、制粒、干燥和整粒工序。该清咽利喉的中药组合物或中药制剂能缓解由热邪引起的咽部红肿、口干咽燥、咽痛、咽痒、灼热、痰少以及咽部有异物感等症状，对慢性咽炎的治疗表现出显著疗效。通过统一制备方法，确保所用药材质量和剂量的准确性，以及治疗效果的稳定性。
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公开(公告)号：CN119169580A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411180802.5
申请日：2024-08-27
Applicant: 吉林大学
IPC: G06V20/58 , G06V10/25 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0895 , G06N3/094 , G06N3/0985
Abstract: 一种基于特征对抗学习的自动驾驶汽车跨天气目标检测方法，属于机器学习和计算机视觉技术领域。本发明的目的是利用对抗学习实现源域和目标域之间的特征对齐，减少不同天气条件下的分布差异，从而提高在各种天气条件下目标检测的效率和准确性的基于特征对抗学习的自动驾驶汽车跨天气目标检测方法。本发明的结构包括以下几部分：特征增强模块、域对齐模块和半监督跨域检测模块。本发明减少标记数据需求与缓解灾难性遗忘：通过半监督学习，减少对大量标记数据的需求，实现高效训练；结合特征增强模块和域对齐模块，在防止灾难性遗忘方面效果显著，使模型在不断变化的天气条件下保持高性能。
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公开(公告)号：CN119147982A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411638598.7
申请日：2024-11-18
Applicant: 吉林大学
IPC: G01R31/378 , G01R31/367 , G01R31/392
Abstract: 本发明适用于锂离子电池管理技术领域，提供了基于多模型融合的锂离子电池荷电和健康状态估计方法，包括以下步骤：数据采集及处理；基于等电压间隔放电时间的电池SOH估计；电池SOC估计模型的搭建与训练；基于容量修正的安时积分法：将步骤二所计算的SOH值应用于安时积分法中，以实时调整SOC的估算值；当前电池SOH下电池SOC的估计：将步骤三中应用神经网络输出的SOC和步骤四中应用安时积分法计算的SOC应用卡尔曼滤波器进行融合；评价指标设定。本发明显著提高了锂离子电池SOC和SOH的估计准确性，降低了误差，增强了BMS性能，提升了电池安全性和使用寿命，同时展现出强适应性和良好的抗噪声性能。
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公开(公告)号：CN118706457A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202410208040.9
申请日：2024-02-26
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种基于燃油消耗模型的发动机劣化状态在线监测方法，属于发动机技术领域。本发明的目的是基于快速发展的智能网联技术，采用端云协同的形式获取、计算和反馈信息，实现发动机状态实时监测的基于燃油消耗模型的发动机劣化状态在线监测方法。本发明燃油消耗模型根据车辆动力学和运动学建立，以车速、加速度、发动机转速、坡度为输入估计燃油消耗量，将此模型估计值作为未劣化时的燃油消耗量，与实际燃油消耗量比较，根据统计计算后的偏差判断发动机的劣化程度，并针对不同情况采取不同措施。本发明可应用于不同车辆的发动机劣化状态监测，具有良好的可推广性。
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公开(公告)号：CN113722837B
公开(公告)日：2023-09-29
申请号：CN202111087397.9
申请日：2021-09-16
Applicant: 吉林大学
Abstract: 一种根据不同工况的数据簇建立柴油车辆油耗与排放模型方法，属于汽车控制技术领域。本发明的目的是将数据聚类与神经网络结合的建模方法，先使用聚类算法根据车辆不同工况下的数据内部特点，将车辆数据聚类成不同的数据簇，然后使用每个工况对应的数据簇建立专属神经网络模型的根据不同工况的数据簇建立柴油车辆油耗与排放模型方法。本发明的步骤是：确定模型的输入和输出，分别定义Eps邻域、核心数据点、密度直达、密度可达、簇、噪声点，将数据集划分为不同的数据簇，对于不同数据簇，使用单隐含层双节点结构神经网络建模。本发明提高了针对性（仅针对特定工况），因此不需要为了满足全面性而牺牲精度，神经网络模型的精度也得到了提高。
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