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公开(公告)号：CN112287563B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202011295201.0
申请日：2020-11-18
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 武汉大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明提供探测单分散颗粒体系结晶相前驱体微观结构的方法及系统，方法包括：获取剪切实验过程中不同时刻单分散颗粒体系内所有颗粒的位置坐标信息；计算不同时刻每个颗粒的微观结构特征，使用键取向序参数和局部体积分数判断颗粒在某时刻是否处于结晶相；选取颗粒体系内接近处于结晶相的颗粒与等量处于无序向的颗粒并提取其特征组成机器学习数据集；构造机器学习模型，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通过交叉验证优化模型参数，得到最优参数组合并保存模型；调用机器学习模型，探测单分散颗粒体系结晶相前驱体微观结构；提取无序相、结晶相和机器学习模型探测出的结晶相前驱体颗粒，分析其结构特征的区别和三者的相关关系。
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公开(公告)号：CN112287563A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011295201.0
申请日：2020-11-18
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 武汉大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明提供探测单分散颗粒体系结晶相前驱体微观结构的方法及系统，方法包括：获取剪切实验过程中不同时刻单分散颗粒体系内所有颗粒的位置坐标信息；计算不同时刻每个颗粒的微观结构特征，使用键取向序参数和局部体积分数判断颗粒在某时刻是否处于结晶相；选取颗粒体系内接近处于结晶相的颗粒与等量处于无序向的颗粒并提取其特征组成机器学习数据集；构造机器学习模型，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通过交叉验证优化模型参数，得到最优参数组合并保存模型；调用机器学习模型，探测单分散颗粒体系结晶相前驱体微观结构；提取无序相、结晶相和机器学习模型探测出的结晶相前驱体颗粒，分析其结构特征的区别和三者的相关关系。
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公开(公告)号：CN107633354B
公开(公告)日：2021-02-19
申请号：CN201710807812.0
申请日：2017-09-08
Applicant: 国家电网公司 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种站用直流系统运行状态健康程度的综合评价方法，其步骤是：A、建立了考虑直流系统设备健康、运行缺陷、使用年限、电压电流运行状态等因素的评价指标体系；B、通过统计计算获取各指标值，并进行标准化和归一化处理；C、基于改进层次分析法和标准差、平均差算法计算主客观权重；D通过线性加权法得到待评估直流系统运行状态健康程度的两量化评估结果。评价过程不仅兼顾了评价的主客观性，而且体现了不同评价指标对评价结果影响的重要程度。评价结果更加趋于合理，更加微观细致地区别系统运行状态的健康程度变化过程，为直流系统的维护检修计划的优化决策提供量化的评价依据。
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公开(公告)号：CN112288152A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011138157.2
申请日：2020-10-22
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于蚁群算法和多目标函数模型的应急资源调度方法，属于数据分析的研究范畴，涉及蚁群算法，匈牙利算法，最优路径，资源调度等技术领域，主要针对地震期间应急资源调度方案的选取，构建两点间最优路径选择模型以及多目标函数数学模型，采用蚁群优化算法，匈牙利算法进行数据的分析训练，利用已经训练好的模型得到最优化的应急资源调度方案。本发明的优点：在时间效率为第一要务的情况下能够考虑到路径费用尽可能小，并且还可以细化应急物资运输的特点——时效性、伤亡性和经济性等并将它们用权重区分重要程度，能够得到总体最为合理的调度方案。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116522701A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310206823.9
申请日：2023-03-06
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10 , G06F119/02
Abstract: 本发明提供一种探测颗粒材料小应变刚度的数值模拟方法，包括选取颗粒材料的级配分布特征，制备由若干个球形颗粒组成的数值试样，选定合适的颗粒材料参数，进行三轴试验数值模拟，将数值试样加载至目标剪应变值，选择惯性常数阈值作为颗粒体系加载过程中的准静态判断条件，加载过程中保证数值试样剪切过程的准静态，对加载完成后的数值试样进行静置，直至数值试样不同区域的颗粒表现出受力均匀化，达到可用于小应变刚度观测的平衡状态，进行观测并记录，重复实验，直至观测到颗粒体系的剪切模量有明显降低并最终收敛，绘制刚度退化曲线，本发明减小了由连续加载所引起的应力波动对试验数据的影响，大大提高了小应变刚度的观测精度。
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公开(公告)号：CN112163328B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202010985296.2
申请日：2020-09-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/23 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了基于深度学习和数据驱动建立岩土颗粒材料本构模型的方法，包括：采用离散元数值试验代替室内试验进行岩土颗粒材料的宏细观力学特性研究；对具有不同结构特征的颗粒材料数值试样进行不同加载路径下的离散元数值试验，得到大量的应力应变关系数据；采用累积绝对应变作为岩土颗粒材料的状态变量，用于描述颗粒材料的当前状态；采用改进的长短期记忆神经网络单元，搭建深度学习网络，将数值试样的结构特征和初始状态等非时序数据输入到网络的首个单元，将加载过程中的应变增量依次输入到网络中，输出颗粒材料当前的应力和其他状态量；采用基于奇异值分解的降噪方法对训练数据进行降噪处理，防止网络训练不收敛或误差过大。
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公开(公告)号：CN112163328A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010985296.2
申请日：2020-09-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/23 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了基于深度学习和数据驱动建立岩土颗粒材料本构模型的方法，包括：采用离散元数值试验代替室内试验进行岩土颗粒材料的宏细观力学特性研究；对具有不同结构特征的颗粒材料数值试样进行不同加载路径下的离散元数值试验，得到大量的应力应变关系数据；采用累积绝对应变作为岩土颗粒材料的状态变量，用于描述颗粒材料的当前状态；采用改进的长短期记忆神经网络单元，搭建深度学习网络，将数值试样的结构特征和初始状态等非时序数据输入到网络的首个单元，将加载过程中的应变增量依次输入到网络中，输出颗粒材料当前的应力和其他状态量；采用基于奇异值分解的降噪方法对训练数据进行降噪处理，防止网络训练不收敛或误差过大。
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公开(公告)号：CN112288152B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202011138157.2
申请日：2020-10-22
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及一种基于蚁群算法和多目标函数模型的应急资源调度方法，属于数据分析的研究范畴，涉及蚁群算法，匈牙利算法，最优路径，资源调度等技术领域，主要针对地震期间应急资源调度方案的选取，构建两点间最优路径选择模型以及多目标函数数学模型，采用蚁群优化算法，匈牙利算法进行数据的分析训练，利用已经训练好的模型得到最优化的应急资源调度方案。本发明的优点：在时间效率为第一要务的情况下能够考虑到路径费用尽可能小，并且还可以细化应急物资运输的特点——时效性、伤亡性和经济性等并将它们用权重区分重要程度，能够得到总体最为合理的调度方案。
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公开(公告)号：CN107633354A
公开(公告)日：2018-01-26
申请号：CN201710807812.0
申请日：2017-09-08
Applicant: 国家电网公司 , 国网陕西省电力公司电力科学研究院 , 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种站用直流系统运行状态健康程度的综合评价方法，其步骤是：A、建立了考虑直流系统设备健康、运行缺陷、使用年限、电压电流运行状态等因素的评价指标体系；B、通过统计计算获取各指标值，并进行标准化和归一化处理；C、基于改进层次分析法和标准差、平均差算法计算主客观权重；D通过线性加权法得到待评估直流系统运行状态健康程度的两量化评估结果。评价过程不仅兼顾了评价的主客观性，而且体现了不同评价指标对评价结果影响的重要程度。评价结果更加趋于合理，更加微观细致地区别系统运行状态的健康程度变化过程，为直流系统的维护检修计划的优化决策提供量化的评价依据。
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