公开(公告)号：CN115046012B

公开(公告)日：2023-03-14

申请号：CN202210816592.9

申请日：2022-07-12

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 徐洁 ,  蒋海涛 ,  张志敏 ,  俞树荣 ,  丁俊华 ,  王世鹏 ,  张兰霞 ,  丁雪兴

IPC: F16J15/16 ,  F16J15/40 ,  F16J15/43 ,  F16J15/44

Abstract: 本发明公开了一种适用于飞行器的主动柱面密封结构，包括密封腔体、固定连接在密封腔体一端的压紧端盖、偏心安装在密封腔体内的转子组件、开设在密封腔体上的进气孔，所述转子组件包括活动穿过密封腔体的旋转轴、与旋转轴固定连接的轴套，所述轴套外壁设置动压槽；还包括偏心安装在轴套外的浮动组件、用于控制所述浮动组件位置的主动控制组件。本发明提供一种适用于飞行器的主动柱面密封结构，要解决的技术问题之一是现有技术中的柱面密封为被动运行、调控能力极差的缺陷，实现可主动对密封性能进行调控、提高柱面密封技术在飞行器发动机领域的适用性的目的。

公开(公告)号：CN115046012A

公开(公告)日：2022-09-13

申请号：CN202210816592.9

申请日：2022-07-12

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 徐洁 ,  蒋海涛 ,  张志敏 ,  俞树荣 ,  丁俊华 ,  王世鹏 ,  张兰霞 ,  丁雪兴

IPC: F16J15/16 ,  F16J15/40 ,  F16J15/43 ,  F16J15/44

Abstract: 本发明公开了一种适用于飞行器的主动柱面密封结构，包括密封腔体、固定连接在密封腔体一端的压紧端盖、偏心安装在密封腔体内的转子组件、开设在密封腔体上的进气孔，所述转子组件包括活动穿过密封腔体的旋转轴、与旋转轴固定连接的轴套，所述轴套外壁设置动压槽；还包括偏心安装在轴套外的浮动组件、用于控制所述浮动组件位置的主动控制组件。本发明提供一种适用于飞行器的主动柱面密封结构，要解决的技术问题之一是现有技术中的柱面密封为被动运行、调控能力极差的缺陷，实现可主动对密封性能进行调控、提高柱面密封技术在飞行器发动机领域的适用性的目的。

公开(公告)号：CN116863239A

公开(公告)日：2023-10-10

申请号：CN202310888587.3

申请日：2023-07-19

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 武继杰 ,  张志敏 ,  丁硕 ,  王朗 ,  孙浩 ,  郭紫杰 ,  张文斌 ,  曾俊瑀 ,  李晓旭

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于特征扩散模型的图像分类方法及装置，涉及图像分类技术领域。引入特征迁移和扩散模型的技术，将样本的深层卷积特征作为条件，深层特征在此基础上进行去噪，使得去噪后的特征与同类别样本的特征拥有较高的相似性。采用特征扩散的方式在基类数据下学习一个较好的特征提取器，提取高辨识度的视觉特征，生成更具判别性的特征，与此同时相比于原始的扩散模型算法，所需的数据量少，易于实现，且节省了大量的时间和计算资源成本。在测试阶段采用余弦距离衡量查询样本特征和去噪后的特征之间余弦相似性，进而对新类的查询样本进行分类，从而提升小样本图像分类的性能。

公开(公告)号：CN115294381B

公开(公告)日：2023-06-30

申请号：CN202210487137.9

申请日：2022-05-06

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 李晓旭 ,  张志敏 ,  刘俊 ,  汤卓和 ,  刘忠源 ,  张文斌 ,  曾俊瑀 ,  马占宇 ,  陶剑 ,  董洪飞

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/77 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于特征迁移和正交先验的小样本图像分类方法及装置，在基于深度度量的小样本图像分类研究基础上，研究高辨识度的特征提取的小样本分类框架。通过引入特征迁移和正交先验的小样本图像特征学习，假设新类和基类共享特征提取方式、并假设新类数据的不同类别的特征正交，通过构建一个正交化特征适应网络，来学习正交特征子空间，使得不同类特征彼此正交，从而提高的特征的辨识度。本发明对小样本学习的理论研究、推动机器识别技术的广泛应用具有非常重要的意义。同时，对我国率先突破小样本学习的理论瓶颈、掌握人工智能的先进技术将起到添砖加瓦的作用。

公开(公告)号：CN115294381A

公开(公告)日：2022-11-04

申请号：CN202210487137.9

申请日：2022-05-06

Applicant: 兰州理工大学

Inventor： 李晓旭 ,  张志敏 ,  刘俊 ,  汤卓和 ,  刘忠源 ,  张文斌 ,  曾俊瑀 ,  马占宇 ,  陶剑 ,  董洪飞

IPC: G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06V10/82 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于特征迁移和正交先验的小样本图像分类方法及装置，在基于深度度量的小样本图像分类研究基础上，研究高辨识度的特征提取的小样本分类框架。通过引入特征迁移和正交先验的小样本图像特征学习，假设新类和基类共享特征提取方式、并假设新类数据的不同类别的特征正交，通过构建一个正交化特征适应网络，来学习正交特征子空间，使得不同类特征彼此正交，从而提高的特征的辨识度。本发明对小样本学习的理论研究、推动机器识别技术的广泛应用具有非常重要的意义。同时，对我国率先突破小样本学习的理论瓶颈、掌握人工智能的先进技术将起到添砖加瓦的作用。