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公开(公告)号：CN113011530A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110472639.X
申请日：2021-04-29
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心) , 国网新疆电力有限公司电力科学研究院 , 大连理工大学
Abstract: 一种基于多分类器融合的智能电表故障预测方法，针对智能电表故障数据规模大、维度高、结构复杂、存在错误及异常数据的特点，采用正态分布补全及箱型图方法，对原始数据集进行缺失值填补及异常值替换；通过计算特征属性与故障类型之间的相关系数，消除冗余及不相关特征，形成特征子集；构建对少数样本过采样、对多数样本进行欠采样的混合采样策略，解决故障数据不平衡问题。计算支持向量机(SVM)、BP神经网络及随机森林算法处理智能电表故障数据的准确率，构建表征各分类器性能的混淆矩阵；考虑各分类器针对不同故障类型的识别能力，为各分类器分配权重，进而构建多分类器决策函数，取权重和最大的类别作为样本的故障预测结果。
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公开(公告)号：CN111859741A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010650455.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明公开了一种加筋板壳结构阻尼层拓扑与加筋肋布局协同优化方法，属于拓扑优化技术领域，用于解决加筋板壳结构的振动被动抑制问题。该方法为：针对含表面阻尼层和加筋薄壁板壳结构，分别引入描述筋肋和阻尼拓扑的两类独立设计变量，并考虑筋肋和阻尼材料用量的约束，以动态响应最小化为目标构建阻尼层和筋肋的协同拓扑优化模型，实现薄壁加筋结构筋肋和阻尼的最优分布设计。本发明方法给出了一种加筋肋与阻尼层布局协同动态拓扑优化模型构建方法，与传统的单独优化加筋肋布局、优化敷设阻尼材料布局等方法相比可以获得更加丰富的优化布局结果，并且这些优化布局结果有良好的刚度与减振等力学性能，具有良好的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN115615260A
公开(公告)日：2023-01-17
申请号：CN202211300838.3
申请日：2022-10-24
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种高密度高放热焓难熔高熵合金破片材料，属于金属材料技术领域，包括W、Al、Ti、Zr、Nb和Ta元素，其合金成分的原子百分比(at.％)表达为WxAlyTizZrkNbmTan，其中x＝11.1～16.7％，y＝0～2.8％，z＝2.8～11.1％，k＝5.6～11.1％，m＝30.5～38.9％，n＝30.5～38.9％，x+y+z+k+m+n＝100％；且y+z＝5.6～11.1％，x/(y+z)＝1～3。材料性能指标为：密度ρ>12g/cm3、硬度HV＝340‑420kgf·mm‑2，放热焓大于7000J/g，室温压缩屈服强度σYS>1000MPa。本发明通过团簇式成分设计方法和多主元合金化原则在难熔高熵合金破片材料中实现了高密度和高放热焓，并且通过多相协同析出使得该合金获得了“自锐化”行为与高强度，能够大幅提高合金的侵彻能力，且制备工艺简单，是一种高密度高放热焓难熔高熵合金破片材料。
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公开(公告)号：CN111666640A
公开(公告)日：2020-09-15
申请号：CN202010395226.1
申请日：2020-05-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 一种考虑纤维切削角与切深变化的碳纤维增强复合材料瞬时铣削力计算方法。该方法首先将不同纤维切削角、不同切深的切削过程进行仿真，获得关于切削力的数据样本，再利用获得的数据样本代入到代理模型中，建立起输入变量为纤维切削角与切深，输出变量为切削力的预测模型，从而可以预测其它不同纤维切削角与切深下的切削力。在计算瞬时铣削力时，将每一瞬时的螺旋铣刀切削刃沿其圆周方向分散为若干个微元，微元的切削过程近似看成直角切削过程或者斜角切削过程，依据每一段微元所处位置不同的纤维切削角和切深，对每一段微元的切削力单独进行计算，最终通过坐标转换以及矢量叠加的方法将所有微元的切削力相加，从而计算出每一瞬时的铣削力。
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公开(公告)号：CN118389922A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410516910.9
申请日：2024-04-28
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明提供一种L12相共格析出的高强韧FCC/BCC双相难熔高熵合金及制备方法，属于金属材料技术领域，包括W、Ta、Al、Ti、Fe和Ni元素，其合金成分的原子百分比(at.％)表达为WxNiyFezAlmTinTae，其中x＝29.2～33.3％，y＝40.6～44.5％，z＝19.4～25.0％，m＝0～3.9％，n＝0～1.4％，e＝1.1～4.2％，x+y+z+m+n+e＝100％，且2.8％ 1500MPa，且延伸率>7％。本发明通过团簇式成分设计方法和多主元合金化原则有效的改善了含钨合金中由于容易形成具有富钨的脆性BCC相，且易于其他元素析出金属间化合物导致合金塑性恶化的问题。在含钨难熔高熵合金中通过在FCC基体上共格析出L12纳米粒子，能够实现高强度和延展性的良好匹配，是一种高强韧FCC/BCC双相难熔高熵合金。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111859741B
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202010650455.3
申请日：2020-07-08
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/23
Abstract: 本发明公开了一种加筋板壳结构阻尼层拓扑与加筋肋布局协同优化方法，属于拓扑优化技术领域，用于解决加筋板壳结构的振动被动抑制问题。该方法为：针对含表面阻尼层和加筋薄壁板壳结构，分别引入描述筋肋和阻尼拓扑的两类独立设计变量，并考虑筋肋和阻尼材料用量的约束，以动态响应最小化为目标构建阻尼层和筋肋的协同拓扑优化模型，实现薄壁加筋结构筋肋和阻尼的最优分布设计。本发明方法给出了一种加筋肋与阻尼层布局协同动态拓扑优化模型构建方法，与传统的单独优化加筋肋布局、优化敷设阻尼材料布局等方法相比可以获得更加丰富的优化布局结果，并且这些优化布局结果有良好的刚度与减振等力学性能，具有良好的工程应用价值。
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公开(公告)号：CN118406948A
公开(公告)日：2024-07-30
申请号：CN202410517033.7
申请日：2024-04-28
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种具有高强度高绝热剪切能力的FCC/BCC双相难熔高熵合金，属于金属材料技术领域，包括W、Mo、Ta、Fe和Ni元素，其合金成分的原子百分比(at.％)表达为WxMoyTazFemNin，其中x＝30.6～38.9％，y＝5.6～17.8％，z＝3.1～5.6％，m＝16.7～17.8％，n＝30.0～33.2％，x+y+z+m+n＝100％。材料性能指标为：密度ρ>12.5g/cm3，放热焓大于5000J/g，室温压缩屈服强度大于1200MPa，抗压强度大于1600MPa，并具有塑性。本发明通过团簇式成分设计方法和多主元合金化原则在含钨难熔高熵合金中实现了高密度和高强度，并且通过多相协同析出纳米结构，显著提高了合金的强度，在动态加载下FCC相中出现局域剪切带，使其具有较高的绝热剪切能力，大幅提高合金的侵彻性能，且制备工艺简单，是一种具有高强度高绝热剪切能力的FCC/BCC双相难熔高熵合金。
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公开(公告)号：CN111666640B
公开(公告)日：2022-09-27
申请号：CN202010395226.1
申请日：2020-05-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 一种考虑纤维切削角与切深变化的碳纤维增强复合材料瞬时铣削力计算方法。该方法首先将不同纤维切削角、不同切深的切削过程进行仿真，获得关于切削力的数据样本，再利用获得的数据样本代入到代理模型中，建立起输入变量为纤维切削角与切深，输出变量为切削力的预测模型，从而可以预测其它不同纤维切削角与切深下的切削力。在计算瞬时铣削力时，将每一瞬时的螺旋铣刀切削刃沿其圆周方向分散为若干个微元，微元的切削过程近似看成直角切削过程或者斜角切削过程，依据每一段微元所处位置不同的纤维切削角和切深，对每一段微元的切削力单独进行计算，最终通过坐标转换以及矢量叠加的方法将所有微元的切削力相加，从而计算出每一瞬时的铣削力。
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公开(公告)号：CN110182826A
公开(公告)日：2019-08-30
申请号：CN201910410474.6
申请日：2019-05-17
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于分子筛及其制备技术领域，公开了一种合成空心SSZ-13分子筛的方法。首先将NaOH、模板剂TMAdaOH和去离子水混合，混合充分后加入Al源、Si源得到SSZ-13分子筛合成液，并于超声波振荡器中进行超声震荡，在此过程中加入晶种。将合成液转移到反应釜中进行反应；并将固相产物用去离子水洗至中性并烘干、焙烧。最终得到的产物为空心SSZ-13分子筛。该制备方法操作简单、不使用介孔模板机、不添加额外的化学试剂。且合成的空心SSZ-13分子筛具备介孔结构，在气体吸附、催化领域表现出潜在的应用可能，具有重要的广阔应用前景。
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公开(公告)号：CN113920375B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202111284397.8
申请日：2021-11-01
Applicant: 国网新疆电力有限公司营销服务中心(资金集约中心、计量中心) , 大连理工大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/80 , G06N3/0464
Abstract: 本发明涉及一种基于Faster R‑CNN与SVM结合的融合特征典型负荷识别方法及系统，其方法包括：S1：采集电器设备的负荷，构建信号数据样本，选取相对应的小波基，确定分解层数；对含噪信号进行分解，得到一组小波系数；S2：对小波系数进行软阈值函数处理，得到估计小波系数；S3：利用估计小波系数对小波进行重构，得到去噪后的重构信号；S4：对重构信号进行归一化处理，得到归一化的重构信号；S5：基于归一化的重构信号，构建负荷特征曲线图像，使用Faster R‑CNN网络对负荷曲线图像进行特征提取，利用SVM进行分类，得到最终的负荷识别结果。本发明提供的方法提升了对典型负荷特征识别的准确率，对节能做出指导，降低用户的用电成本并提高电能的利用率。
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