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公开(公告)号：CN117494121A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311299433.7
申请日：2023-10-09
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06F21/56 , G06N3/088 , G06N3/0455 , G06F16/955
Abstract: 一种基于Transformer和对比学习的无监督Web攻击检测方法，该方法关注HTTP请求中的URL，利用Transformer提取复杂语义特征，并利用超球损失函数和对比损失函数代替交叉熵损失函数识别未知攻击，这有利于用更少的训练数据进行无监督检测。为了捕获长期依赖和处理复杂的语义关系，UWADT利用Word2vec和Transformer模型来检测攻击，该模型提取语义特征并利用自我注意机制来有效地挖掘长请求的正常日志模式。为了避免对异常标签的需求，使用无监督超球损失函数将正常日志的特征封闭到超球中。远离超球中心的日志可以被视为攻击。为了处理不足的Web日志数据，UWADT利用对比学习来比较一对正常日志的特征相似性，并进一步接近正常日志的特征。减少了训练web日志的数量和训练时间，具有实用性。
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公开(公告)号：CN110865304A
公开(公告)日：2020-03-06
申请号：CN201911185139.7
申请日：2019-11-27
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种附加盘式减振结构的汽轮发电机组轴系扭振减振方法，该方法是在汽轮发电机组轴系的发电机转子末端增加一个随轴系一起旋转的盘式减振结构；该减振结构包括盘体和设置在所述盘体上的弹簧-质量系统，并且弹簧-质量系统的固有频率与轴系扭振的第一阶固有频率接近或相等；所述弹簧-质量系统由n个沿所述盘体周向均布的弹簧-质量单元组成，所述弹簧-质量单元包括两根弹簧和质量块；所述盘体上设有用于安装所述弹簧-质量单元的安装腔，所述质量块安装在所述安装腔的中部，相对的两端分别通过两根所述弹簧与所述安装腔相对的两侧壁连接。本发明可以为汽轮发电机组的安全可靠运行提供有力保障。
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公开(公告)号：CN110865304B
公开(公告)日：2021-08-24
申请号：CN201911185139.7
申请日：2019-11-27
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种附加盘式减振结构的汽轮发电机组轴系扭振减振方法，该方法是在汽轮发电机组轴系的发电机转子末端增加一个随轴系一起旋转的盘式减振结构；该减振结构包括盘体和设置在所述盘体上的弹簧‑质量系统，并且弹簧‑质量系统的固有频率与轴系扭振的第一阶固有频率接近或相等；所述弹簧‑质量系统由n个沿所述盘体周向均布的弹簧‑质量单元组成，所述弹簧‑质量单元包括两根弹簧和质量块；所述盘体上设有用于安装所述弹簧‑质量单元的安装腔，所述质量块安装在所述安装腔的中部，相对的两端分别通过两根所述弹簧与所述安装腔相对的两侧壁连接。本发明可以为汽轮发电机组的安全可靠运行提供有力保障。
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公开(公告)号：CN115659527A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202211144717.4
申请日：2022-09-20
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多段样条曲线的气膜冷却孔出口孔型设计方法，包括如下步骤：S1：确定气膜冷却孔的出口孔型的规定区域范围；S2：根据规定区域范围添加多段参数化样条曲线的几何约束，确定出口孔型的多段参数化样条曲线表示；S3：根据圆形的入口孔型和多段参数化样条曲线表示，建立气膜冷却孔的三维模型；S4：对气膜冷却孔的三维模型进行仿真，得到最优的出口孔型。本基于多段样条曲线的气膜冷却孔出口孔型设计方法具有可以得到最优异的出口孔型K2及其设计参数，或是在已有的孔型之外设计出优异的孔型，达到较高的气膜冷却效率，节约了大量的设计、实验成本等优点。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108343566A
公开(公告)日：2018-07-31
申请号：CN201810265635.2
申请日：2018-03-28
Applicant: 长沙理工大学
IPC: F03D80/40
CPC classification number: Y02E10/722 , F03D80/40
Abstract: 本发明公开了一种基于风电机组运行状态的叶片覆冰故障在线监测方法及系统，该方法利用风电机组SCADA系统获得的运行状态数据，经过适当的处理后提取叶片的覆冰状态特征指标，输入构建的叶片覆冰诊断神经网络，输出既表征叶片的覆冰程度，又表征叶片的覆冰位置的特征指标。该方法是一种无损、动态、实时监测诊断方法，且可为工程实际中诊断叶片覆冰故障提供理论依据和技术支持；整个监测系统，操作简便，具有较大的推广价值。
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公开(公告)号：CN118260689A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410334702.7
申请日：2024-03-22
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06F18/2433 , G06F18/214 , G06N3/045 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06F17/16
Abstract: 本发明属于日志异常检测领域，涉及一种基于自适应低秩参数高效微调的日志异常检测方法。与已有的方法相比，本发明使解决了预训练模型训练开销大、预定义微调网络层的问题，将AdaLoRA参数调优策略用在BERT的所有层，通过自适应选择作用层，减少训练开销和参数的数量，最终以更少的标签数据和更少的训练时间实现可靠的异常检测性能。因此，本项目可以使用基于自适应低秩参数高效的日志异常检测方法检测日志中的异常。采用预训练模型BERT，降低训练时标签数据量的需求。通过冻结预训练模型参数，将BERT模型的所有层与自适应低秩参数高效策略相结合，联合网络层选择、低秩旁路矩阵学习和日志分类任务训练，完成参数高效日志异常检测任务，减少模型训练开销。
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公开(公告)号：CN108343566B
公开(公告)日：2019-07-09
申请号：CN201810265635.2
申请日：2018-03-28
Applicant: 长沙理工大学
IPC: F03D80/40
CPC classification number: Y02E10/722
Abstract: 本发明公开了一种基于风电机组运行状态的叶片覆冰故障在线监测方法及系统，该方法利用风电机组SCADA系统获得的运行状态数据，经过适当的处理后提取叶片的覆冰状态特征指标，输入构建的叶片覆冰诊断神经网络，输出既表征叶片的覆冰程度，又表征叶片的覆冰位置的特征指标。该方法是一种无损、动态、实时监测诊断方法，且可为工程实际中诊断叶片覆冰故障提供理论依据和技术支持；整个监测系统，操作简便，具有较大的推广价值。
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公开(公告)号：CN213840459U
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202022746331.3
申请日：2020-11-24
Applicant: 长沙一叶工业设备有限公司 , 长沙理工大学
Abstract: 本实用新型公开了一种文丘里式蒸汽疏水阀，包括阀体、第一管体和第二管体，阀体一端设有流体入口，另一端设有流体出口，第一管体向下倾斜布置在阀体上，第二管体向上倾斜布置在阀体上；第一管体一端与流体入口连通，另一端连接旋塞，第一管体内设有汽液混合腔，第二管体一端与流体出口连通，另一端连接端盖，第二管体与端盖之间设有变压室，第二管体内设有文丘里组件和出液室，文丘里组件一端与变压室连通，另一端与出液室连通。本实用新型具有体积小、结构简单、成本低、疏水阻汽效果更好、漏汽率更低、节能效果好等优点。
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