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公开(公告)号：CN118136288A
公开(公告)日：2024-06-04
申请号：CN202410278953.8
申请日：2024-03-12
Applicant: 上海交通大学 , 中国核动力研究设计院
Abstract: 本发明公开了一种凝结水锤的柔性突缩防控机构，包括突缩管，所述突缩管具有相对的第一端和第二端，所述突缩管的内部具有自第一端至第二端的空腔，所述突缩管的外径自第一端至第二端减小，所述空腔的直径自第一端至第二端减小。本发明还提供了凝结水锤的柔性突缩防控机构的测试装置及测试方法。本发明能够抑制和消除冷水回流，避免自然循环中凝结水锤的发生，提高非能动余热排出的安全性。
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公开(公告)号：CN119720713A
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202411780743.5
申请日：2024-12-05
Applicant: 上海交通大学 , 中国科学院物理研究所 , 中国人民大学
IPC: G06F30/25 , G06F119/08
Abstract: 本发明提供一种基于接力计算的激光聚变跨尺度模拟方法、系统及终端，通过利用辐射流体程序进行纳秒激光驱动的燃料内爆对撞过程模拟，获得对撞后的等离子体温度和密度分布；利用粒子动理学程序进行皮秒激光驱动的快电子产生过程模拟，获得快电子束在相空间的分布；将获得的对撞后的等离子体温度和密度分布，以及快电子束在相空间的分布，输入混合动理学程序模拟对撞等离子体的快电子束加热过程，并获得对撞等离子体加热结果；再利用辐射流体程序根据对撞等离子体加热结果进行聚变燃烧过程模拟，获得中子产额和聚变能量增益。本发明使用不同物理尺度的数值模拟方法计算相应的物理过程，并将不同的物理过程相互耦合进行接力计算，实现了激光聚变方案的跨尺度模拟，并保证计算的精度和计算量可控。
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公开(公告)号：CN111178541A
公开(公告)日：2020-05-19
申请号：CN201911389843.4
申请日：2019-12-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种游戏人工智能系统的性能提升方法，对多通道游戏数据使用深度并行计算框架计算节点初始值和返回信息估计；利用节点初始值形成树形结构，并填入节点初始值作为数据节点信息，然后将数据节点信息回传，更新各个数据节点保存的信息，输出最终优先度；对输入的多通道游戏数据，使用深度并行计算框架计算多通道游戏数据权重比例；对输入的多通道游戏数据，使用深度门网络模型获取权重比例，结合固定数据记录，计算两者的加权组合优先度。同时提供了一种用于执行上述方法的系统以及一种采用上述方法进行性能提升的游戏人工智能系统。本发明上有效提高了有限数据下系统的性能，并因其相对低功耗的特点，有利于普通企业或团队进行研制。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111617479B
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202010284304.0
申请日：2020-04-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: A63F13/60 , A63F13/822 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种游戏人工智能系统的加速方法，输入多通道游戏数据，根据游戏逻辑得到返回信息以及使用深度并行计算框架计算节点优先度初始值和返回信息近似值；利用节点优先度初始值形成树形结构，生成新的数据节点，并填入节点优先度初始值作为数据节点信息，再将返回信息近似值填入数据节点，然后将数据节点信息回传，更新各个数据节点保存的信息，输出最终优先度；根据最终优先度结果，通过缩小相邻多通道游戏数据优先度之间的差异，以及，根据返回信息和最终优先度结果，通过缩小最终优先度与返回信息之间的差异，更新深度并行计算框架内的参数。同时提供了一种加速系统。本发明提供的加速方法和系统，可以提高系统提升的速度。
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公开(公告)号：CN119889746A
公开(公告)日：2025-04-25
申请号：CN202510017041.X
申请日：2025-01-06
Applicant: 上海交通大学 , 中国科学院物理研究所 , 中国人民大学 , 湖南大学
Abstract: 本发明属于核能发电技术领域，特别是涉及一种基于磁场引导的激光聚变快点火高效加热系统和方法。本发明基于磁场引导的激光聚变快点火高效加热方法，包括：1)利用电磁学手段产生引导磁场；2)采用皮秒激光与加热金锥和/或其它物质相互作用形成高能带电粒子束；3)步骤2中)得到的高能带电粒子束在步骤1)得到的引导磁场和加热金锥的引导作用下对压缩后的热核燃料进行加热。本发明利用引导磁场对高能带电粒子束进行约束和准直，从而保证将激光能量尽可能多地沉积在热核燃料内，显著提升皮秒激光能量至热斑内能的转化效率，满足激光聚变能源的应用需求。
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公开(公告)号：CN116386742A
公开(公告)日：2023-07-04
申请号：CN202310505624.8
申请日：2023-05-06
IPC: G16C10/00 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种基于神经网络的DeePMR化学机理简化方法及系统，包括：根据实际应用场景选定待简化的详细机理，作为父代机理；对父代机理进行扰动，得到至少一个子代机理；经过数值模拟获取子代机理在预设工况下的评估指标值；根据评估指标值和真实数据，计算子代机理与详细机理的综合误差；根据综合误差判断子代机理是否符合预设标准。本发明提供的方案考虑不同组分和化学反应的组合，利用神经网络评估组分和反应对机理精度的影响。通过加入稀疏性指标，结合机理精度指标，利用神经网络，探索高维组合空间中符合误差要求的最小规模的简化机理。
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公开(公告)号：CN111178541B
公开(公告)日：2023-04-18
申请号：CN201911389843.4
申请日：2019-12-30
Applicant: 上海交通大学
IPC: G06N20/00
Abstract: 本发明提供了一种游戏人工智能系统的性能提升方法，对多通道游戏数据使用深度并行计算框架计算节点初始值和返回信息估计；利用节点初始值形成树形结构，并填入节点初始值作为数据节点信息，然后将数据节点信息回传，更新各个数据节点保存的信息，输出最终优先度；对输入的多通道游戏数据，使用深度并行计算框架计算多通道游戏数据权重比例；对输入的多通道游戏数据，使用深度门网络模型获取权重比例，结合固定数据记录，计算两者的加权组合优先度。同时提供了一种用于执行上述方法的系统以及一种采用上述方法进行性能提升的游戏人工智能系统。本发明上有效提高了有限数据下系统的性能，并因其相对低功耗的特点，有利于普通企业或团队进行研制。
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公开(公告)号：CN111617479A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010284304.0
申请日：2020-04-13
Applicant: 上海交通大学
IPC: A63F13/60 , A63F13/822 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种游戏人工智能系统的加速方法，输入多通道游戏数据，根据游戏逻辑得到返回信息以及使用深度并行计算框架计算节点优先度初始值和返回信息近似值；利用节点优先度初始值形成树形结构，生成新的数据节点，并填入节点优先度初始值作为数据节点信息，再将返回信息近似值填入数据节点，然后将数据节点信息回传，更新各个数据节点保存的信息，输出最终优先度；根据最终优先度结果，通过缩小相邻多通道游戏数据优先度之间的差异，以及，根据返回信息和最终优先度结果，通过缩小最终优先度与返回信息之间的差异，更新深度并行计算框架内的参数。同时提供了一种加速系统。本发明提供的加速方法和系统，可以提高系统提升的速度。
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