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公开(公告)号：CN119989889A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510059948.2
申请日：2025-01-14
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/096 , G06F30/23 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06F119/14 , G06F119/04 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于加强信息传递多任务学习的湿地装备结构寿命预测方法，包括如下步骤：基于动/静力学分析的湿地装备结构实时载荷谱的获取；基于适应复杂环境多目标优化的载荷谱融合模型建立；融合加强信息传递多任务学习的优化后载荷谱的获取；湿地装备结构疲劳性能分析自适应参数的调理；湿地装备结构的疲劳寿命预测。本发明运用多任务学习对湿地装备结构进行寿命预测，在考虑不同工况下多任务学习的基础上，加强了复杂环境多目标信息的传递，实现了湿地装备结构寿命的预测。
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公开(公告)号：CN119658170A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510144167.3
申请日：2025-02-08
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种集成雪融与敏度自适应感知的激光装备加工影响因素分析方法，包括如下步骤：激光切割设备加工过程热力场分析；激光多源加工参数与质量等级在线监测；集成雪融与敏度自适应感知的理论模型建立；集成雪融与敏度自适应感知的模型参数高效动态调理；激光工艺参数对加工质量影响的量化分析。本发明能够更加精确地预测和优化激光切割过程中的关键参数对加工质量的影响，通过敏感性分析，模型可以识别出最具影响力的工艺参数，并利用雪消融优化算法调整工艺参数组合，从而实现加工质量的优化。
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公开(公告)号：CN113230988A
公开(公告)日：2021-08-10
申请号：CN202110588532.1
申请日：2021-05-28
Applicant: 扬州大学
IPC: B01J13/00 , C25B1/04 , C25B11/052 , C25B11/069 , C25B11/095
Abstract: 一种涂布溶胶的制备方法，属于能源催化电池膜电极的制造技术领域。先将纳米催化剂粉末、乙炔黑粉末和表面活性剂粉末混合搅拌均匀后，再先后滴加浓度为5wt%的全氟磺酸水溶液和辅助溶剂，用3kW功率超声20分钟加速溶解，最后加入去离子水继续3kW功率超声20分钟，得到涂布溶胶。本发明溶胶涂布成膜后，膜表面呈现粒子化和多孔性，优化了比表面及其柔韧性，表现为膜电极表面促进气体演化气泡的破碎和脱附，避免了大气泡对表面催化位点的延时覆盖，也避免了大气泡脱附时突变张力引起的催化剂脱落，因此这一配方显著提升膜电极的催化速率和稳定性，普适于大多数纳米级催化剂的涂膜优化。
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公开(公告)号：CN111682241A
公开(公告)日：2020-09-18
申请号：CN202010396196.6
申请日：2020-05-12
Applicant: 扬州大学
IPC: H01M8/04082 , H01M8/04089 , H01M8/04291 , H01M8/0656 , H02J7/00 , H02J7/35
Abstract: 本发明公开了一种太阳能光伏电解水制氢装置，包括太阳光伏电池模块(1)、稳压控制模块(2)、水解池模块(3)、供水/集气模块(4)，稳压控制模块(2)连接太阳光伏电池模块(1)，太阳光伏电池模块(1)提供可再生电能，通过稳压控制模块(2)稳定输出电压，为水解池模块(3)供电，供水/集气模块(4)与水解池模块(3)相连。本发明采用双柱型压控式供水/集气一体化模块与水解池模块直接连接，能实现智能化压力控制注水和集气功能，装置结构设计简单、合理巧妙，工艺成本低廉，可规模化拓展，降低工业制氢成本。
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公开(公告)号：CN111420682A
公开(公告)日：2020-07-17
申请号：CN202010323749.5
申请日：2020-04-22
Applicant: 扬州大学
IPC: B01J27/051 , C25B1/04 , C25B11/06
Abstract: 本发明公开了一种具有光电集成解水制氢活性的纳米异质催化剂，该纳米异质催化剂为Ni3S2-MoS2异质二维纳米片催化剂，采用水热法制备，步骤如下：将Na2MoO4和C2H5NS的混合溶液置于高压反应釜中，将泡沫镍浸入混合溶液中，升温至200℃，水热反应20小时，自然冷却至室温，清洗、真空干燥，获得所述的纳米异质催化剂。该催化剂通过耦联双重活性，集成可再生太阳能助推电解水，能够直接降低分解水制氢工艺成本，而且，双活性催化剂呈现了新颖的自然集成光电催化技术，区别于传统的光敏半导体和助催化剂复合集成的光电化学电极，基于该类催化剂的光电功能集成将革新水分解制氢技术，提高能量转化效率，降低工艺成本。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116680554A
公开(公告)日：2023-09-01
申请号：CN202310725270.8
申请日：2023-06-19
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F18/213 , G06N5/01 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01M13/028
Abstract: 本发明公开了一种基于概率化元学习模型的旋转机械寿命预测方法，获取振动信号进行预处理；然后进行衰退特征提取，形成衰退特征矩阵，经无监督多源域自适应处理得到寿命指标；对寿命指标进行训练数据、测试数据的划分；对编码‑解码预测模型进行概率化重建；将概率化编码‑解码预测模型嵌入元学习场景训练中，最终得到任务间元参数，生成通用概率化元学习预测模型；进行模型微调实现跨工况预测，通过模型进行旋转机械寿命预测。对旋转机械寿命预测进行区间估计，贝叶斯近似的模型能够层层反演预测中不确定度的来源，贯通“模型参数不确定度‑预测结果的统计分布‑区间预测结果”链路，提升预测算法的可信度、可解释性。
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公开(公告)号：CN111682241B
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202010396196.6
申请日：2020-05-12
Applicant: 扬州大学
IPC: H01M8/04082 , H01M8/04089 , H01M8/04291 , H01M8/0656 , H02J7/00 , H02J7/35
Abstract: 本发明公开了一种太阳能光伏电解水制氢装置，包括太阳光伏电池模块(1)、稳压控制模块(2)、水解池模块(3)、供水/集气模块(4)，稳压控制模块(2)连接太阳光伏电池模块(1)，太阳光伏电池模块(1)提供可再生电能，通过稳压控制模块(2)稳定输出电压，为水解池模块(3)供电，供水/集气模块(4)与水解池模块(3)相连。本发明采用双柱型压控式供水/集气一体化模块与水解池模块直接连接，能实现智能化压力控制注水和集气功能，装置结构设计简单、合理巧妙，工艺成本低廉，可规模化拓展，降低工业制氢成本。
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公开(公告)号：CN118821525B
公开(公告)日：2025-03-07
申请号：CN202410823629.X
申请日：2024-06-25
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/088 , G06F119/08 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的电主轴热误差预测方法，构建电主轴三维结构模型，对电主轴进行有限元热分析，得到电主轴仿真的稳态温度场模型，并初步筛选热敏感点作为温度测点；采用多目标进化算法优化温度测点的布局，实时采集温升信号以及热误差；将采集的温升信号输入建立的改进Transformer模型进行预测，得到热误差的预测结果；将预测结果的热误差与采集的热误差进行对比，根据对比结果调节稳态温度场模型和改进Transformer模型；根据调节后的稳态温度场模型和改进Transformer模型进行电主轴热误差预测。通过引入数字孪生建模思想，有效结合有限元数值建模获取的先验知识与人工智能算法的高性能估计特性，提高主轴几何误差预测精度。优化温升测点布局降低测试成本。
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公开(公告)号：CN118821525A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202410823629.X
申请日：2024-06-25
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06N3/09 , G06N3/088 , G06F119/08 , G06F111/06
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生的电主轴热误差预测方法，构建电主轴三维结构模型，对电主轴进行有限元热分析，得到电主轴仿真的稳态温度场模型，并初步筛选热敏感点作为温度测点；采用多目标进化算法优化温度测点的布局，实时采集温升信号以及热误差；将采集的温升信号输入建立的改进Transformer模型进行预测，得到热误差的预测结果；将预测结果的热误差与采集的热误差进行对比，根据对比结果调节稳态温度场模型和改进Transformer模型；根据调节后的稳态温度场模型和改进Transformer模型进行电主轴热误差预测。通过引入数字孪生建模思想，有效结合有限元数值建模获取的先验知识与人工智能算法的高性能估计特性，提高主轴几何误差预测精度。优化温升测点布局降低测试成本。
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公开(公告)号：CN116680554B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202310725270.8
申请日：2023-06-19
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F18/213 , G06N5/01 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G01M13/028
Abstract: 本发明公开了一种基于概率化元学习模型的旋转机械寿命预测方法，获取振动信号进行预处理；然后进行衰退特征提取，形成衰退特征矩阵，经无监督多源域自适应处理得到寿命指标；对寿命指标进行训练数据、测试数据的划分；对编码‑解码预测模型进行概率化重建；将概率化编码‑解码预测模型嵌入元学习场景训练中，最终得到任务间元参数，生成通用概率化元学习预测模型；进行模型微调实现跨工况预测，通过模型进行旋转机械寿命预测。对旋转机械寿命预测进行区间估计，贝叶斯近似的模型能够层层反演预测中不确定度的来源，贯通“模型参数不确定度‑预测结果的统计分布‑区间预测结果”链路，提升预测算法的可信度、可解释性。
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