公开(公告)号：CN117469072A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311568432.8

申请日：2023-11-22

Applicant: 扬州大学

Inventor： 王东成 ,  顾延东 ,  葛秉青 ,  吴尚宪 ,  吉庆丰

IPC: F03B11/00 ,  F03B13/00

Abstract: 本发明涉及水能利用技术领域，尤其涉及一种水能回收利用装置及其使用方法。其包括十字回收箱，十字回收箱内部的两端对称设置有导柱，两组导柱上滑动设置有移动板，移动板上方对称设置有两组连接组件，移动板通过两组连接组件可拆卸安装有两组水轮机组件，移动板底部设置有驱动其变换位置的变换组件，十字回收箱侧面的顶部设置有与其中一个水轮机组件配合的发电组件。本发明通过在回收箱内设置有两组水轮机组件，在两组水轮机组件下方设置有变换组件，一旦用到的水轮机组件发生损坏后，通过变换组件对两组水轮机组件进行同步位移，使得完好的水轮机组件继续为发电机发电，提高了水能回收发电装置的工作效率。

公开(公告)号：CN117852403B

公开(公告)日：2024-09-27

申请号：CN202410027154.3

申请日：2024-01-08

Applicant: 扬州大学

Inventor： 王东成 ,  顾延东 ,  葛秉青 ,  吴尚宪 ,  吉庆丰

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/17 ,  G06F17/16 ,  G06F17/11 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供一种离心泵叶轮水力设计方法、离心泵叶轮和离心泵，涉及叶轮水利设计技术领域。本发明通过引入机器学习中的深度学习方法，构建深度学习模型，通过大量的离心泵水力数据集进行训练，能够学习到数据中的潜在规律和特征，从而实现对离心泵性能的预测和优化，相比传统的经验公式或数值模拟方法，深度学习模型能够更全面地捕捉输入参数和输出参数之间的复杂关系，从而提高离心泵的效率并降低其能耗，提高设计的智能化和自动化水平。

公开(公告)号：CN117852403A

公开(公告)日：2024-04-09

申请号：CN202410027154.3

申请日：2024-01-08

Applicant: 扬州大学

Inventor： 王东成 ,  顾延东 ,  葛秉青 ,  吴尚宪 ,  吉庆丰

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/17 ,  G06F17/16 ,  G06F17/11 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明提供一种离心泵叶轮水力设计方法、离心泵叶轮和离心泵，涉及叶轮水利设计技术领域。本发明通过引入机器学习中的深度学习方法，构建深度学习模型，通过大量的离心泵水力数据集进行训练，能够学习到数据中的潜在规律和特征，从而实现对离心泵性能的预测和优化，相比传统的经验公式或数值模拟方法，深度学习模型能够更全面地捕捉输入参数和输出参数之间的复杂关系，从而提高离心泵的效率并降低其能耗，提高设计的智能化和自动化水平。