本發(fā)明提供一種永磁電驅(qū)齒輪傳動(dòng)系統(tǒng)危險(xiǎn)共振構(gòu)件動(dòng)態(tài)可靠性優(yōu)化方法，包括如下步驟：建立系統(tǒng)的機(jī)電耦合動(dòng)力學(xué)模型，通過(guò)坎貝爾圖與模態(tài)能量法識(shí)別危險(xiǎn)共振轉(zhuǎn)速及構(gòu)件；應(yīng)用雨流計(jì)數(shù)法與修正P?S?N曲線分析構(gòu)件強(qiáng)度退化，建立其動(dòng)態(tài)可靠性演化模型；...

一種集成位置傳感的雙作用氣浮氣缸，包括缸體A、缸體B、活塞組件、氣浮軸套A和氣浮軸套B；缸體A與缸體B固定連接，氣浮軸套A設(shè)置在缸體A內(nèi)部，氣浮軸套B設(shè)置在缸體B內(nèi)部；缸體A表面開(kāi)設(shè)有第一供氣孔和氣浮軸套A供氣口；缸體B表面開(kāi)設(shè)有第二供...

本發(fā)明屬于鋰硫電池技術(shù)領(lǐng)域，涉及一種氮摻雜碳量子點(diǎn)修飾鋰硫電池隔膜及其制備方法、鋰硫電池。制備方法包括以下步驟：將廢棄的尼龍織物清洗烘干后，剪碎為毫米級(jí)的織物碎片，將織物碎片經(jīng)液氮浸泡處理后，加入活化劑，研磨粉碎成混合粉末；將混合粉末進(jìn)...

本發(fā)明提供了一種片上微環(huán)境溶液切換裝置，包括功能殼體、驅(qū)動(dòng)組件和探頭組件，所述功能殼體內(nèi)至少具有一個(gè)驅(qū)動(dòng)組件，所述驅(qū)動(dòng)組件包括壓電堆和由壓電堆驅(qū)動(dòng)的第一剛性管；所述第一剛性管通過(guò)柔性連接件與探頭組件連通，所述柔性連接件內(nèi)具有體積可變的流...

本發(fā)明提供一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的激光誘導(dǎo)電化學(xué)沉積工藝優(yōu)化方法及系統(tǒng)，包括：采集激光誘導(dǎo)電化學(xué)沉積工藝的歷史工藝參數(shù)以及對(duì)應(yīng)的沉積效果數(shù)據(jù)，構(gòu)建訓(xùn)練集；基于訓(xùn)練集訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)模型，構(gòu)建用于工藝參數(shù)與沉積效果之間映射關(guān)系的性能預(yù)測(cè)模型；利用性...

本發(fā)明提供了一種利用雙空化改性燃煤飛灰脫除煙氣多污染物的方法及系統(tǒng)，利用納米泡空化與超聲空化之間的協(xié)同作用共同活化由過(guò)一硫酸氫鉀鹽、雙氧水、氯化銨構(gòu)成的改性溶液，誘導(dǎo)含氧﹑含氮﹑含硫和含氯活性官能團(tuán)接枝到燃煤飛灰表面，改性燃煤飛灰，然后...

本發(fā)明公開(kāi)了一種果園電動(dòng)履帶底盤(pán)及其導(dǎo)航方法。所述果園電動(dòng)履帶底盤(pán)包括：行走底盤(pán)、動(dòng)力電池、控制箱與相關(guān)傳感器。導(dǎo)航方法包括：通過(guò)安裝于果園電動(dòng)履帶底盤(pán)外殼頂部的三維激光雷達(dá)獲取果園點(diǎn)云，利用直通濾波提取感興趣區(qū)域、體素點(diǎn)云降采樣濾波、...

本發(fā)明提供了一種基于雙目視覺(jué)的漸開(kāi)線齒面激光非對(duì)中離散強(qiáng)化加工方法及系統(tǒng)，包括如下步驟，利用雙目視覺(jué)系統(tǒng)，對(duì)待加工齒輪的齒廓進(jìn)行圖像采集與三維重建，獲得齒面的三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)；對(duì)三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，擬合得出漸開(kāi)線齒廓模型；基于漸開(kāi)線齒廓模...

本發(fā)明提供一種適用于完熟期朝天椒低損拔取式收獲裝備，包括機(jī)架、行走裝置以及安裝于機(jī)架上的夾持輸送裝置、切割裝置、液壓調(diào)節(jié)裝置、脫粒裝置和傳動(dòng)系統(tǒng)；夾持輸送裝置設(shè)置于機(jī)架的前端，用于夾持拔取朝天椒植株并向后輸送；切割裝置設(shè)置于夾持輸送裝置...

本發(fā)明提供了一種基于狀態(tài)觀測(cè)的汽車(chē)空調(diào)系統(tǒng)健康度預(yù)測(cè)方法、裝置及車(chē)輛，屬于車(chē)輛熱管理技術(shù)領(lǐng)域。該方法包括：實(shí)時(shí)采集空調(diào)系統(tǒng)運(yùn)行的多源傳感器數(shù)據(jù)；基于數(shù)據(jù)提取系統(tǒng)動(dòng)態(tài)響應(yīng)時(shí)間和穩(wěn)態(tài)性能系數(shù)，并與基準(zhǔn)值比較進(jìn)行初級(jí)性能衰退篩查；若篩查異常，...

本發(fā)明公開(kāi)了一種棉田殘膜回收機(jī)對(duì)行導(dǎo)航器及方法和棉田殘膜回收機(jī)，包括交叉觸桿式棉稈檢測(cè)裝置、轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角檢測(cè)裝置、慣導(dǎo)單元、電動(dòng)方向盤(pán)和車(chē)載控制器一體機(jī)；車(chē)載控制器一體機(jī)分別與交叉觸桿式棉稈檢測(cè)裝置、轉(zhuǎn)向輪轉(zhuǎn)角檢測(cè)裝置、慣導(dǎo)單元和電動(dòng)方向...

本發(fā)明公開(kāi)一種魚(yú)類(lèi)仿生水力發(fā)電裝置，屬于水力發(fā)電技術(shù)領(lǐng)域，包括發(fā)電機(jī)，發(fā)電機(jī)傳動(dòng)連接有曲柄連桿機(jī)構(gòu)，曲柄連桿機(jī)構(gòu)傳動(dòng)連接有仿生擺動(dòng)機(jī)構(gòu)，仿生擺動(dòng)機(jī)構(gòu)包括與曲柄連桿機(jī)構(gòu)傳動(dòng)連接的分段板組件，分段板組件遠(yuǎn)離曲柄連桿機(jī)構(gòu)的一端固接有繞流柱，繞...

本發(fā)明公開(kāi)了一種融合多尺度LSTM和Transformer網(wǎng)絡(luò)的Tor網(wǎng)絡(luò)出口流量識(shí)別系統(tǒng)及方法，屬于匿名網(wǎng)絡(luò)流量分析與網(wǎng)絡(luò)安全技術(shù)領(lǐng)域。該系統(tǒng)包括多尺度特征提取模塊、特征融合模塊、全局依賴建模模塊、動(dòng)態(tài)加權(quán)聚合模塊和分類(lèi)模塊五個(gè)核心組...

本發(fā)明涉及光催化材料制備技術(shù)領(lǐng)域，具體涉及一種鉀離子、氰基共修飾碳氮聚合光催化材料的制備方法，稱(chēng)取三聚氰胺與氯化鉀于瑪瑙研缽中，充分研磨，獲取混合白色粉末，并將混合白色粉末置于方舟中，放入馬弗爐中恒溫煅燒，獲得黃色KPCN粉末樣品；使用...

本發(fā)明提供了一種集成式可拆裝加力燃燒室試驗(yàn)件，包括沿氣流方向依次連通的進(jìn)口段、測(cè)量段和排氣段。進(jìn)口段用于接收來(lái)自供氣系統(tǒng)的來(lái)流。測(cè)量段的內(nèi)部安裝有燃燒組件，包括支板凹腔固定板、支板、凹腔和支板噴嘴，支板凹腔固定板上開(kāi)設(shè)有與支板相適配的卡...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于等效熱網(wǎng)絡(luò)的永磁游標(biāo)電機(jī)熱管理方法，具體包括以下步驟：針對(duì)電機(jī)槽內(nèi)復(fù)雜結(jié)構(gòu)，建立包含導(dǎo)體、絕緣層與空氣區(qū)域的三維精細(xì)化等效熱網(wǎng)絡(luò)模型；通過(guò)解析方法推導(dǎo)各區(qū)域的等效熱阻與熱容，構(gòu)建混合十字型網(wǎng)格單元以表征定子齒部溫度分...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于雙分支超圖的反事實(shí)多模態(tài)對(duì)話情感因果推理方法，從輸入的多模態(tài)對(duì)話數(shù)據(jù)中分別提取文本、語(yǔ)音和視覺(jué)三種模態(tài)的句級(jí)別特征向量；利用超圖結(jié)構(gòu)對(duì)模態(tài)內(nèi)與模態(tài)間的高階關(guān)系進(jìn)行建模，構(gòu)建包含多模態(tài)節(jié)點(diǎn)與情感節(jié)點(diǎn)的對(duì)話超圖；在超圖上...

本發(fā)明涉及毫米波雷達(dá)技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及一種近距離毫米波雷達(dá)測(cè)量的微米級(jí)精度補(bǔ)償方法。所述系統(tǒng)包括雷達(dá)信號(hào)采集模塊、信號(hào)校正模塊和位移測(cè)量模塊，所述雷達(dá)信號(hào)采集模塊的第一端連接所述信號(hào)校正模塊的第一端，所述信號(hào)校正模塊的第二端連接所述位移...

本發(fā)明涉及一種基于路徑的時(shí)序知識(shí)圖譜多跳推理方法，該方法結(jié)合了知識(shí)圖譜嵌入和強(qiáng)化學(xué)習(xí)策略，旨在提高時(shí)序知識(shí)圖譜推理的準(zhǔn)確性、效率和可解釋性；為了解決傳統(tǒng)方法中的獎(jiǎng)勵(lì)稀疏和偽路徑問(wèn)題，本發(fā)明將基于k?means的軟獎(jiǎng)勵(lì)與基于規(guī)則的獎(jiǎng)勵(lì)相結(jié)...

本發(fā)明公開(kāi)了一種基于多視角自適應(yīng)注意與特征集成增強(qiáng)的圖分類(lèi)方法，旨在提升圖結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)的表示能力與分類(lèi)性能?，F(xiàn)有圖分類(lèi)方法普遍存在特征提取視角單一、融合機(jī)制不靈活的問(wèn)題，難以充分挖掘圖中多層次結(jié)構(gòu)信息。為此，本發(fā)明具有如下特點(diǎn)與貢獻(xiàn)：首先，...