| 序号 | 专利名 | 申请号 | 申请日 | 公开（公告）号 | 公开（公告）日 | 发明人 |
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| 701 | 一种基于机器学习实现非晶系统任意可调泊松比的方法 | CN202311505603.2 | 2023-11-13 | CN119989958A | 2025-05-13 | 徐磊; 朱昌良; 沈翔瀛 |
| 一种基于机器学习实现非晶系统任意可调泊松比的方法，构建二维非晶网络模型，该模型包括节点和节点之间的连接；通过机器学习方法优化调控二维非晶网络模型中的连接，生成全局优化网络，将优化后的数据集反馈到实际网络中，以实现实际的二维非晶网络系统的泊松比ν从‑0.9到0.9的连续调节。利用智能优化机器学习算法，本发明在各种二维非晶体系中全面而有效地实现了‑0.9<ν<0.9的调节，逼近了二维各向同性体系‑1<ν<1的理论极限。此外，本发明还发现系统ν由少数低频本征模态决定。通过实施机器学习设计，本发明制造了具有一系列正负ν值的材料，并进一步实现了基于泊松比的梯度材料。本发明有助于拉胀材料设计的实际进步。 | ||||||
| 702 | 一种基于风速风向影响硫化氢气体报警浓度修正方法 | CN202310019597.3 | 2023-01-06 | CN116026989B | 2025-05-06 | 牛妍; 曹增辉; 马俭; 王万刚; 李大千 |
| 本发明公开了一种基于风速风向影响硫化氢气体报警浓度修正方法，在FPSO井口上建立空间坐标系OXYZ，布置风速风向仪和硫化氢气体探头，并确定探头的初始报警浓度ρ0，以及在FLACS中建立其三维数值仿真模型；通过风速风向仪实时检测风向、风速，并根据风向进行判断，若无风或者风通过井口逼近探头，则无需修正；若风通过井口远离探头，则需要修正，即在FLACS中对不同风速风向进行仿真获得理论报警浓度；之后将探头探测的实际浓度ρ1，与报警浓度进行比较判断是否报警。根据风速、风向的不同实时修正调节各个硫化氢气体探头的报警浓度，进而实现对硫化氢气体泄漏的及时报警，并且减少探头数量节约成本，满足了保证员工人身安全的要求。 | ||||||
| 703 | 一种GNSS高精度鉴频鉴相方法及鉴频鉴相器 | CN202411501306.5 | 2024-10-25 | CN119439207A | 2025-02-14 | 唐珂; 屠恩源 |
| 本发明涉及鉴频鉴相领域，公开了一种GNSS高精度鉴频鉴相方法及鉴频鉴相器，包括以下步骤：将N个1ms解扩数据分成K＝N/L个长度为L的组，每个组内有L个1ms的数据；将L个1ms的数据累加得到一个复数结果，一共有K个复数结果：C1～CK；对所述C1～CK进行DFT变换，得到粗频偏估计#imgabs0#将所述C1～CK按照频偏估计#imgabs1#进行逆向旋转得到新的复数C1′～Ck′；计算每个复数的的模值和相位，记作Ak和θk；根据Ak和θk进行最小二乘估计得到细鉴频鉴相结果FreqOffset和Phase，最终鉴频结果为：#imgabs2#鉴相结果为Phase。本发明设计了一种基于载波相位最小二乘的鉴频鉴相器，其抗噪声性能逼近理论最优估计，同时计算复杂度可以控制在较低的范围。 | ||||||
| 704 | 一种航空发动机叶片矢量逼近迭代测量方法 | CN202111186352.7 | 2021-10-12 | CN113970311B | 2025-02-11 | 王卓然; 何小妹; 刘峻峰; 王一璋 |
| 本发明涉及一种航空发动机叶片矢量逼近迭代测量方法，属于航空发动机叶片校准领域。叶片作为一种典型的复杂自由曲面零件，存在叶片型面测量复杂、参数评价结果一致性较差的问题。为提升叶片型面测量的准确性，本发明以理论模型曲面的法向量作为初始测量引导，获得叶型截面实测补偿数据后，以若干邻近叶型截面数据进行B样条曲面拟合，计算实测数据点的法向量，将实测点坐标以及得到的法向量作为下一次测量的名义值输入，循环该测量过程直至达到迭代终止条件，将此结果作为叶型截面最终实测数据。本发明适用于航空发动机等领域，对复杂自由曲面的叶片等零件的型面进行精确测量。 | ||||||
| 705 | 一种基于气动开关阀组换挡操纵机构的变速箱进挡方法、电子设备及汽车 | CN202411903735.5 | 2024-12-23 | CN119353413A | 2025-01-24 | 张耀锋; 连秦剑; 董鑫涛; 周庆林; 杨庆保; 孟蓉歌 |
| 本发明公开了一种基于气动开关阀组换挡操纵机构的变速箱进挡方法、电子设备及汽车，涉及新能源汽车的技术领域。包括：预先将进挡阶段按理论换挡尺寸链划分阶段，并对每个阶段的分界点进行标定；获取拨叉位移值与拨叉移动速率，根据拨叉位移与拨叉移动速率，标定各个阶段的阀组使能与占空比大小，判断拨叉换挡力是否满足预期阈值；获取目标挡位与输入轴转速速率，根据目标挡位与输入轴转速速率，对驱动电机扭矩进行补偿，判断转速同步是否满足预期阈值；若拨叉换挡力与转速同步满足预期阈值，则控制目标挡位的拨叉进挡。该进挡方法使得拨叉在合理的同步转速阈值内，以位移逼近的趋势控制换挡力大小，防止在进挡各个阶段因为位置超调出现异响。 | ||||||
| 706 | 一种基于土壤水分分布的土壤水分运动反演方法及系统 | CN202411021853.3 | 2024-07-29 | CN119129368A | 2024-12-13 | 叶盛; 李纪宇; 冉启华; 刘琳; 廖永欣; 王靖凯; 柴奕帆; 邓雪斌 |
| 本发明公开了一种基于土壤水分分布的土壤水分运动反演方法及系统。方法包括：获取流域的地质数据和水文数据；基于地质数据和水文数据，构建物理性流域水文模型；利用物理性流域水文模型模拟多种工况条件下任意时刻全流域的土壤水分分布时序结果、土壤水分运动时序结果并构建数据集；对物理性流域水文模型中每个网格节点构建深度学习模型，利用所述数据集和地质数据对深度学习模型进行训练；利用训练后的深度学习模型实现土壤水分运动反演。本发明通过易观测的土壤水分分布作为输入，利用深度学习模型作为函数逼近器，反演了难以在流域尺度进行长期观测的土壤水分运动，为深入理解流域尺度土壤水分运动系统的认识提供了科学的理论依据。 | ||||||
| 707 | 一种用于模拟量模块的自动校准方法 | CN202411267348.7 | 2024-09-11 | CN118801885B | 2024-11-29 | 邵宗凯; 徐璀璀; 杨万跃; 邓永辉 |
| 本发明涉及自动校准技术领域，具体地说，涉及一种用于模拟量模块的自动校准方法。其包括如下步骤：利用数字孪生方法并结合校准源模块进行误差计算，根据误差，使用损失下降法计算增益系数K和偏移量B，并将增益系数K和偏移量B发送至待校准模块，待校准模块更新内部校准参数，经过多次迭代，直到误差小于预设的阈值；该方法确保待校准模块不仅在校准点上表现良好，而且在理论上能够达到的最优性能上也尽量逼近，从而提高校准的整体质量和可靠性，同时考虑物理和虚拟环境下的误差，确保待校准模块在实际应用中以及理想条件下的表现都能达到高标准，计算虚拟环境下的误差还增加了训练的数据集，避免出现过拟合和欠拟合的问题。 | ||||||
| 708 | 一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法 | CN202210213000.4 | 2022-03-04 | CN114676888B | 2024-11-08 | 程雄; 郝振凯 |
| 本发明提供了一种兼顾合约电量分解的梯级水电站群中长期优化调度方法，采用给定置信度下整个梯级发电收益风险最小为目标；首先利用软件生成符合正态分布的随机月尺度来水过程；然后根据水电电量占市场比重不同模拟出三种电价函数；选取不同来水频率和市场电价，采用逐步优化和逐次逼近混合算法对电站出力决策和合约电量分解循环迭代求解。对解决天然来水和交易电价的不确定性因素导致不同市场份额难以确定、水资源利用不充分以及电量分配不均导致收益存在较大风险问题具有指导意义，本成果为大规模水电站群月度交易电量分解与校核系统建设提供了坚实的理论基础。 | ||||||
| 709 | 基于DNN Lyapunov函数的直流微电网大信号稳定性分析方法 | CN202410951601.4 | 2024-07-16 | CN118863262A | 2024-10-29 | 刘宿城; 李龙; 栾李; 沈浩; 刘晓东 |
| 本发明属于直流微电网技术领域，具体涉及一种基于DNN Lyapunov函数的直流微电网大信号稳定性分析方法，步骤如下：建立等效降阶电路数学模型，并在MATLAB/Simulink中搭建仿真模型；通过DNN构造Lyapunov函数的主体结构；构造指引DNN朝着Lyapunov稳定条件方向进行优化的损失函数；确定DNN的结构参数；进行迭代训练，当训练进程小于损失函数设定值ε时，停止迭代训练，根据训练参数给出Lyapunov函数解析式，输出Lyapunov三维图并进行严格验证，进而结合LaSalle不变集原理，估算吸引域，通过损失函数收敛曲线对DNN进行评估。本发明基于DNN的函数逼近能力和Lyapunov稳定性理论，绘制ROA，分析系统参数变化对ROA的影响，设计出了基于DNN Lyapunov函数的分析方法，评估系统稳定运行界限，为直流微电网稳定运行提供保障。 | ||||||
| 710 | 一种用于模拟量模块的自动校准方法 | CN202411267348.7 | 2024-09-11 | CN118801885A | 2024-10-18 | 邵宗凯; 徐璀璀; 杨万跃; 邓永辉 |
| 本发明涉及自动校准技术领域，具体地说，涉及一种用于模拟量模块的自动校准方法。其包括如下步骤：利用数字孪生方法并结合校准源模块进行误差计算，根据误差，使用损失下降法计算增益系数K和偏移量B，并将增益系数K和偏移量B发送至待校准模块，待校准模块更新内部校准参数，经过多次迭代，直到误差小于预设的阈值；该方法确保待校准模块不仅在校准点上表现良好，而且在理论上能够达到的最优性能上也尽量逼近，从而提高校准的整体质量和可靠性，同时考虑物理和虚拟环境下的误差，确保待校准模块在实际应用中以及理想条件下的表现都能达到高标准，计算虚拟环境下的误差还增加了训练的数据集，避免出现过拟合和欠拟合的问题。 | ||||||
| 711 | 一种基于强化学习的自动驾驶汽车运动控制方法 | CN202410315976.1 | 2024-03-20 | CN117911414B | 2024-10-15 | 何舒平; 程纬地; 任乘乘; 王广宇 |
| 本发明涉及跟踪控制技术领域，尤其涉及一种基于强化学习的自动驾驶汽车运动控制方法，所提出的控制方案由基于批评‑评价机制强化学习算法设计的优化鲁棒转向控制器和基于径向基神经网络的识别者逼近器组成。在第一阶段，基于参考路径模型、车辆动力学模型和运动学模型，利用反步变结构控制设计基于强化学习的鲁棒转向控制器，抑制侧向路径跟踪误差，抵御未知外部干扰，保证自主车辆的横摆稳定性。在第二阶段，结合基于李雅普诺夫稳定性理论的自适应控制机制和径向基函数神经网络，通过学习近似任意非线性函数来补偿轮胎转弯刚度的不确定性，并保证闭环系统的全局渐近稳定性。 | ||||||
| 712 | 一种模块化多电平换流器高电压穿越联合控制方法及系统 | CN202410563403.0 | 2024-05-08 | CN118508775A | 2024-08-16 | 宋志顺; 娄彦涛; 任军辉; 马小婷; 刘大鹏; 涂小刚 |
| 本发明公开了一种模块化多电平换流器高电压穿越联合控制方法及系统，换流器在正常运行时考虑降低损耗，电网电压的幅值和模块化多电平换流器的基频调制波的幅值满足第二约束条件，环流抑制及三次谐波电压注入功能投入；电网电压的幅值和模块化多电平换流器的基频调制波的幅值满足第一约束条件，系统进入高电压穿越阶段，考虑换流器环流抑制功能对换流器调制波的不对称影响，退出换流器的环流抑制功能，降低换流器的环流抑制功能对换流器输出电压区间的影响，使得换流器的基频调制波的幅值能够逼近三次谐波电压注入后的理论最大值，同时基于换流器能力增大换流器感性无功，提升换流器的运行区间。因此，本发明提出的方法能解决现有技术存在的问题。 | ||||||
| 713 | 基于蜂窝网联无人机的空地协同监控资源分配方法及装置 | CN202410047606.4 | 2024-01-11 | CN117835418B | 2024-07-23 | 颜欢; 詹成; 董星岐; 胡潞 |
| 本申请涉及基于蜂窝网联无人机的空地协同监控资源分配方法及装置，利用基于蜂窝网联无人机系统构建网络模型、通信模型，以及任务达到和排队模型；根据对无人机的发射功率分配和上行基站关联的联合优化，构建多阶段随机优化问题模型(P1)，优化空中和地面监控系统上行链路总吞吐量的长期平均值；将所述多阶段随机优化问题模型(P1)通过基于李雅普诺夫控制理论的优化框架处理随机非凸优化问题，来实现具有队列稳定性的在线资源分配，将复杂的随机优化问题转化为每个时隙可处理的确定性问题，以及利用问题的最优结构和逐次凸逼近方法，设计基站关联和功率分配的在线优化策略。 | ||||||
| 714 | 一种自适应神经网络模糊积分滑模控制方法及装置 | CN202410476470.9 | 2024-04-19 | CN118068694B | 2024-07-05 | 范晓飞; 李涛; 万玲玲 |
| 本发明公开了一种自适应神经网络模糊积分滑模控制方法及装置，其方法包括：通过T‑S模糊系统对非线性倒立摆系统进行逼近，构建T‑S模糊系统的状态空间方程；针对所述状态空间方程，设计模糊积分切换函数和通过RBFNN估计扰动项，构建神经网络自适应模糊积分滑模控制律；基于所述神经网络自适应模糊积分滑模控制律，求解所述模糊积分切换函数的控制增益矩阵；根据所述控制增益矩阵更新所述神经网络自适应模糊积分滑模控制律，实现滑模控制；本发明可以有效减弱传统滑模控制存在的高频抖振现象并且降低保守性，为非线性系统的鲁棒镇定性问题的深入研究提供了非常重要的理论基础。 | ||||||
| 715 | 一种基于分布鲁棒优化技术的应急救援物资动态调配方法 | CN202111325141.7 | 2021-11-10 | CN114372655B | 2024-06-25 | 杨凯; 王维巧; 杨立兴; 李树凯; 高自友 |
| 本发明涉及一种基于分布鲁棒优化技术的应急救援物资动态调配方法，包括S1：引入车辆调度决策变量、物资分配决策变量和时间窗决策变量。S2：分析车辆调度决策变量间关系，构建车辆调度决策变量关联约束；S3：分析物资分配决策变量间关系，构建物资分配决策变量关联约束；S4：分析时间窗决策变量间关系，构建时间窗决策变量关联约束。S5：分析物资分配和车辆调度优化目标之间的联系，构建目标函数，得到原始模型。S6：基于分布鲁棒优化技术处理应急救援物资需求的不确定性，利用对偶理论推导原始模型安全凸逼近可处理形式，得到易于计算求解的分布鲁棒模型。S7：分析上述模型的复杂度并求解，得到救援物资动态调配方案。 | ||||||
| 716 | 长管类组件矫直装置及矫直方法 | CN202011466227.7 | 2020-12-14 | CN112474897B | 2024-06-14 | 王麟; 荣宏伟; 兰鹏 |
| 本发明公开了一种长管类组件矫直装置及矫直方法，装置包括主控机构、压紧固定长管类组件的压紧气缸，对长管类组件端部执行下压的电动执行器，电动执行器输出端设置压力传感器，主控机构与电动执行器之间通过数字量IO端口进行通讯，其与置压力传感器通过串口通讯；所述主控机构与压紧气缸之间通过电磁气动阀连接；方法包括（Ⅰ）长管类组件及执行机构准备到位；（Ⅱ）通过矫直力算法获取理论矫直力；（Ⅲ）矫直完成等步骤。本发明采用气动压紧机构夹紧长管类组件，利用电动执行器对其端部进行下压矫直；实现根据专用设备长管类组件的端部最大端跳值和调整次数，自动进行矫直力估算和矫直力增益，最后动态调整电动执行器参数，逼近矫直力，完成专用设备长管类组件的矫直。 | ||||||
| 717 | 一种基于深度强化学习的列车自主驾驶计算方法 | CN202410229830.5 | 2024-02-29 | CN118151679A | 2024-06-07 | 张淼; 范楷; 李昂; 易海旺; 惠子南 |
| 本发明公开了一种基于深度强化学习的列车自主驾驶计算方法，无需使用列车动力学的先验知识和预先设计的速度‑距离曲线，而是通过运用大量的驾驶经验数据，结合体现优化目标的奖励函数，训练深度Q学习神经网络(DQN)，直至其逼近最佳状态‑动作值函数。经训练的Q网络可以预测任意状态下的全部动作值，并据此形成更优的控车策略，该方法在参数未知和行程时间灵活的情况下具有明显的鲁棒性。通过对采用Q网络的列车驾驶智能控制优化方法进行了实验验证和效果分析，证明了本发明可以满足列车驾驶优化需求，具有较好的优化效果，为将来基于多维数据的列车驾驶智能控制器做好了铺垫，也为Q网络在列车自动驾驶系统的应用落地提供了理论与方法基础。 | ||||||
| 718 | 一种面向捷变频雷达的脉间幅频相认知设计方法 | CN202410278078.3 | 2024-03-12 | CN118112515A | 2024-05-31 | 崔国龙; 李银; 樊涛; 刘世伟; 余显祥; 孔令讲; 杨晓波 |
| 本发明公开了一种面向捷变频雷达的脉间幅频相认知设计方法，首先建立基于脉间幅频相捷变信号的雷达回波模型，然后搭建基于相位补偿和非均匀离散傅里叶变换处理的脉间相参积累框架，随后综合考虑频谱约束、峰均比约束、旁瓣能量约束等约束条件，建立基于最小化多普勒响应加权积分旁瓣电平的脉间幅频相捷变波形设计问题，最后利用坐标下降和一阶迭代凸逼近算法交替更新频率码字和幅相码字进行求解。本发明的方法充分利用雷达发射端自由度，联合设计幅度、相位和载频等脉间参数，可大幅降低捷变频雷达多普勒域旁瓣电平，提升雷达强弱多目标共存场景下探测能力，相比于基于压缩感知理论的处理方法，计算复杂度低，运行速度快，且不受稀疏性假设限制。 | ||||||
| 719 | 一种考虑加卸载历程影响的修正弹塑性力-磁耦合本构模型的构建方法 | CN202410059441.2 | 2024-01-16 | CN118094878A | 2024-05-28 | 杨熠奕; 马小平; 徐欣; 黄荣宾; 张悦明 |
| 本发明公开了一种考虑加卸载历程影响的修正弹塑性力‑磁耦合本构模型的构建方法。力‑磁耦合作用下材料内部磁化强度是导致试件表面磁场强度变化的关键。本发明基于首先确定非滞后磁化强度，并综合考虑塑性状态判别及退磁项影响，计算有效场；基于逼近原理，将磁化强度关于应力能求微分；计算弹性及塑性状态下的单位体积应力能的微分表达式；基于应力能的微分表达式、磁化强度与应力能的微分表达式，对弹塑性力‑磁耦合本构模型进行修正；采用欧拉法对修正的弹塑性力‑磁耦合本构模型进行计算，得到磁化强度随应力的变化关系。本发明改善了既有理论难以描述弹塑性加卸载下非均匀应力场中磁场变化的不足。 | ||||||
| 720 | 一种基于Koopman算子的重载AGV轨迹跟踪模型构建方法 | CN202311319398.0 | 2023-10-12 | CN118092149A | 2024-05-28 | 朱雪宏; 武晋; 朱雅乔 |
| 本发明公开了一种基于Koopman算子的重载AGV轨迹跟踪模型构建方法，包括以下步骤：步骤一：构建带输入的Koopman算子有限维近似模型；步骤二：构建重载AGV的预测控制模型；步骤三：分析步骤二所得模型的稳定性；该方法利用Koopman算子构建高精度的高维线性模型，针对非线性系统预测系统下一个状态或多个状态，使用Koopman算子在无限维、线性系统下进行状态预测，Koopman算子在实际工程应用中会采用有限维近似来无限逼近原系统，将非线性系统通过升维函数Ψ(x)变为线性系统，状态空间由M变为F，Koopman模式将F空间映射到状态x，借助Koopman算子构建的高维线性模型，适用于各种重载AGV轨迹跟踪的线性理论控制方法。 | ||||||
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