一种全向收发的光通信系统

    公开(公告)号:CN114826398A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210477222.7

    申请日:2022-05-03

    Abstract: 本发明公开一种全向收发的光通信系统,其利用基于光学相控阵的全向阵列光学收发结构,通过设置不同方向的激光接收单元,并合理设计激光接收视场角,使任意方向终端发射过来的激光光束都可以被实时接收,实现高机动环境下的多个终端间激光通信链路的稳定跟踪和保持,为多终端间的组网提供技术保障。利用本发明可以有效克服由于激光光束窄导致的链路跟踪保持难度大的问题,并解决激光通信组网中多对多的难点。

    一种基于扩散多元节的(Sm,T)(Fe,M)12相合金高通量制备方法

    公开(公告)号:CN117418176B

    公开(公告)日:2025-05-23

    申请号:CN202311381494.8

    申请日:2023-10-24

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于扩散多元节的(Sm,T)(Fe,M)12相合金高通量制备方法。在(Sm,T)(Fe,M)12相中,Sm为钐元素,Fe为铁元素,T为Y、Gd、Zr、Nd或Ce元素中的一种或几种,M为Ti、Cr、Mn、Mo、Si、Al、Co或V元素中的一种或几种。本发明基于扩散多元节的高通量制备方法包括:制备合适尺寸的包套、盖子和金属条,将金属条装配在包套中后,对包套进行真空电子束焊接和热等静压处理,再对得到的扩散多元节切片封管后进行热处理得到(Sm,T)(Fe,M)12相合金。本发明基于扩散多元节的高通量实验方法,克服传统的新材料研发试错法,可以在短时间内获得大量的平行样品,结合高通量表征方法,揭示(Sm,T)(Fe,M)12相的形成规律,为SmFe12基稀土永磁体的研发提供指导。

    基于模型迁移的分布式图神经网络训练方法与系统

    公开(公告)号:CN118821857A

    公开(公告)日:2024-10-22

    申请号:CN202410142568.0

    申请日:2024-02-01

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明提供了一种基于模型迁移的分布式图神经网络训练方法与系统,在训练过程的每个迭代中,每个图神经网络模型依据对应的一个批次的训练顶点重新分配后所在位置依次迁移至对应服务器中,并利用对应服务器存储的微图的顶点特征进行训练并累积梯度,不在对应服务器存储的微图的顶点特征从远程获取;当所有图神经网络模型完成最后一个微图的训练时,所有图神经网络模型之间将累积的梯度进行同步,最后更新模型参数;本发明方法在当有特征向量数据在远程时,不把特征数据从远程传输到本地,而是把模型传输到目的服务器上。在不影响训练精度的情况下,通过引入模型迁移的方法消除了大部分的特征向量传输,从而显著缩短训练时间,提高训练效率。

    一种基于CNN模型的海洋管缆变形与载荷预报方法

    公开(公告)号:CN116127866A

    公开(公告)日:2023-05-16

    申请号:CN202310003467.0

    申请日:2023-01-03

    Abstract: 本发明公开了一种基于CNN模型的海洋管缆变形与载荷预报方法。所述的预报方法通过声学多普勒流速剖面仪(ADCP)、光纤光栅传感器、位移计测量采集海洋管缆入流方向的垂向断面流场以及管缆的局部位移、局部应变数据;通过开源软件OpenFOAM建立计算流体力学模型,将声学多普勒流速剖面仪采集得到的垂向断面流场作为输入,得到管缆在不同形态下的三维流场信息;进一步将三维流场信息、管缆形态与实测得到的局部应变数据组成三维信息矩阵;建立卷积神经网络(Convolutional neural network,CNN)模型,将三维信息矩阵作为输入数据,对卷积神经网络模型进行训练,对比实测的管缆局部位移、应变数据,寻找最优模型,最终实现管缆变形以及局部应力的预测。

    一种基于LSTM模型的海洋结构物波浪载荷预报方法

    公开(公告)号:CN115392151A

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202210962378.4

    申请日:2022-08-11

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM模型的海洋结构物波浪载荷预报方法。所述的预报方法基于海洋结构物原型及环境要素,通过相似理论进行缩尺,首先开展港池物理模型试验,根据风、浪、流输入条件测得结构物所受荷载、波浪爬升高度以及压强沿结构物表面的分布特性以及结构响应数据;进一步通过相似比例将试验中测得的数据转化为原型训练数据,建立海洋结构物载荷预报模型,通过原型训练数据对荷载预报模型进行训练,寻找最优预报模型;基于训练完毕的载荷预报模型,根据实际工程中较易测得的波浪爬升高度以及结构响应,对预报模型进行修正,得到适用于实际工程的载荷预报模型,最后可利用训练好的模型预测风、浪、流环境条件下的结构物载荷。

    面向异构内存设备的深度学习图片数据预处理方法及系统

    公开(公告)号:CN114881132A

    公开(公告)日:2022-08-09

    申请号:CN202210447197.8

    申请日:2022-04-19

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明提供了一种面向异构内存设备的深度学习图片数据预处理方法及系统,本发明在深度学习模型训练过程中,基于上一轮次迭代训练时所有训练数据的损失重要性采样结果将所有训练数据划分成重要样本和不重要样本,其中,所述重要样本采用至少两种数据增强方法进行预处理,所述不重要样本采用一种数据增强方法进行预处理,作为下一轮次训练时模型的输入。本发明通过对重要数据采用更加复杂的数据增强手段,而不重要数据则采用较为简单的数据增强手段,大大缓解了CPU计算负担,在不损失模型训练精度的情况下加快了训练速度。

    一种研究破碎波浪对导管架平台的砰击荷载及压强分布的实验装置

    公开(公告)号:CN114636542A

    公开(公告)日:2022-06-17

    申请号:CN202210266172.8

    申请日:2022-03-15

    Applicant: 浙江大学

    Abstract: 本发明公开了一种研究破碎波浪对导管架平台的砰击荷载及压强分布的实验装置,所述装置包括实验水槽、设于实验水槽底部的斜坡模型、设于实验水槽上的导轨、设于实验水槽导轨上的连接结构、以及设于连接结构上的导管架平台模型;所述的导管架平台模型可沿导轨滑动,以实现在不移动斜坡模型的情况下,研究导管架模型与波浪破碎点相对位置对砰击荷载的影响。本发明装置只需改变底部斜坡模型的角度与长度,就能够研究不同破碎程度波浪对导管架平台的砰击作用;所述实验装置能够测量破碎波砰击压强沿导管架模型主腿、平台甲板及桁架支撑结构的分布规律,只需在预先留好的螺纹孔上安装压强传感器即可。

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