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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119370247A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411733063.8
申请日：2024-11-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提出一种大潜深复合材料声振抑制结构，属于船舶减振降噪领域，解决了现有船舶结构难以在超深水环境有效抑振降噪的问题。该大潜深复合材料声振抑制结构包括外壳、内壳、加强结构、多个局域共振圆包和多个动力吸振器，内壳和外壳同轴设置，外壳和内壳之间具有容纳空间，水能通过外壳进入容纳空间，加强结构设置于外壳和内壳之间，加强结构将容纳空间分为多个容纳槽组，容纳槽组包括多个容纳槽，局域共振圆包设置于容纳槽，局域共振圆包的内部为真空空间，动力吸振器固设于局域共振圆包内。本发明克服了船舶结构在超深水环境下的设计难题，不仅保证了大潜深条件下的抗压需求，还能实现良好的抑振降噪效果。
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公开(公告)号：CN119294229A
公开(公告)日：2025-01-10
申请号：CN202411299533.4
申请日：2024-09-18
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种基于PSO‑Elman神经网络的螺旋桨噪声快速预报方法及其系统，属于螺旋桨噪声预报领域，方法包括：收集船舶螺旋桨噪声数据与螺旋桨噪声影响因素数据并进行预处理，梳理数据相关性并构建样本集，建立Elman神经网络模型并采用粒子群算法进行优化，将样本集输入模型进行训练及验证，得到最优的PSO‑Elman神经网络模型，应用于预报某船舶的螺旋桨噪声。本发明利用Elman神经网络结合粒子群优化算法，可以高效处理大量数据，实现了噪声预报的快速计算，同时能够适应不同环境和参数条件下的螺旋桨噪声预报需求，提高噪声预报的准确性，实现了对噪声预报模型的自适应优化，不断提升预报结果的准确性和稳定性。
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公开(公告)号：CN118836339A
公开(公告)日：2024-10-25
申请号：CN202410893473.2
申请日：2024-07-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明属于船舶设备基座减振技术领域，具体涉及一种船舶设备动力吸振基座及其设计方法。本发明设计的船舶设备动力吸振基座具有结构简单、减振效果好、适用范围广等优点，通过在船舶设备基座面板下方、基座肘板之间安装动力吸振器，将经过橡胶层部分隔振处理后余下的低频振动进行吸收，从而达到对船舶设备基座低频振动的控制。本发明通过设计的含空气弹簧的橡胶层及带有变截面的橡胶层限位结构，对船舶机械设备产生的振动进行初步处理，以更好达到预期减振降噪效果。
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公开(公告)号：CN118439141A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410678851.5
申请日：2024-05-29
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种水下航行器自适应旋转破冰装置和方法，属于水下航行器结构安全技术领域，解决水下航行器旋转破冰装置破冰效率低且容易损伤航行器本体问题。本发明的装置包括：包括：伸缩壳、共振机构、冰刀机构。整个共振机构集成在伸缩壳内部，并可以上下伸缩与旋转。共振机构包括：激振器、微型激光探测器和破冰锥，激振器为破冰锥提供动力且可以定向改变破冰锥的激励频率；微型激光探测器用于探测冰层厚度，辅助激振器发出与冰层厚度匹配的激励频率；破冰锥在激振器作用下产生与冰层相同或相近的激励频率；共振机构作用于待破坏冰层，根据冰层厚度的不同调整激励频率，以达到共振聚能破冰的目的。本发明适用于辅助水下航行器破冰作业。
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公开(公告)号：CN117451839A
公开(公告)日：2024-01-26
申请号：CN202311211489.2
申请日：2023-09-20
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 一种船舶复合材料大样模型声学性能试验装置，属于船舶声学性能测试技术领域。本发明解决了现有技术中尚未有能够适用于船舶复合材料的大样模型的声学性能测试装置，进而导致无法进行对船舶复合材料的声学性能考核参数测试的问题。防水围壁沿周向围设并密封固接在壳板的外部，防水围壁的上表面高于壳板的上表面设置，激振盘固装在壳板的上表面且其上沿其轴向开设有螺纹连接孔，阻尼材料层沿周向铺设并固接在防水围壁的外壁，大样模型固装在壳板的下表面。采用激振盘连接激振器激振进行声学性能测试，通过壳板模拟船舶壳体结构，通过防水围壁和阻尼材料层有效模拟船舶舱室内外声学覆盖层的使用环境，能够实现安装和固定船舶复合材料大样模型。
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