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公开(公告)号：CN116525785A
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202310466240.X
申请日：2023-04-27
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： H01M4/36 , H01M4/38 , H01M4/62 , H01M4/13 , H01M10/0525 , H01M10/054 , B82Y30/00 , B82Y40/00
摘要： 本申请涉及一种碳负载的黑磷‑红磷异质结构材料，其中黑磷/红磷晶粒沿着碳材料的纵向轴线交替生长，每个所述黑磷/红磷晶粒包括至少两个黑磷‑红磷异质结构；黑磷/红磷晶粒为核壳结构，其中结晶性的单质黑磷为核，非晶态的单质红磷为壳。本申请还提供一种碳负载黑磷‑红磷异质结构材料的制备方法。本申请还提供一种碳负载黑磷‑红磷异质结构材料制成的负极及包括该负极的可充电电池。本文所述的黑磷/红磷晶粒包括大量的黑磷‑红磷异质结构，这些异质结形成了大量的异质结构界面，有助于金属离子迁移和电荷重排，具有优异的稳定性，从而当用作锂、钠和钾离子电池负极时，具有优异的倍率性能和循环性能。
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公开(公告)号：CN116401540A
公开(公告)日：2023-07-07
申请号：CN202310100319.0
申请日：2023-02-06
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/25 , G06N3/0442 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N20/00
摘要： 本发明提供了一种基于群体数据和自编码器的设备健康评估方法及系统，包括：获取同一工况下多个相同设备的运行状态信号；对所有信号进行预处理，计算信号间的差异性并生成差异性矩阵,将多时刻多时间跨度的差异性矩阵拼接成张量；利用差异性矩阵拼接成的张量作为训练数据，训练多尺度自编码器以最小化重构误差，生成机器学习模型；将经过处理的设备运行数据输入多尺度自编码器，通过重构误差反映数据偏离正常状态的程度，根据数据异常程度评估设备健康状况。本发明通过群体数据之间的差异性判断个体数据的异常，从而反映出设备的健康状况，避免了高频信号的采集和复杂工况的控制。
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公开(公告)号：CN116366952A
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202310383107.8
申请日：2023-04-11
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： H04N23/55 , H04N23/60 , H04N23/67 , H04N23/71 , H04N23/73 , H04N23/957 , H04N5/14 , G06V10/12 , G06V10/82
摘要： 本发明公开了基于深度学习的极弱光环境下探测器运动散射成像装置及方法，涉及极弱光环境目标运动下的成像领域，包括：光源，生成极弱光光源；至少一级散射光路，对聚焦后的极弱光执行散射处理；探测器，设置于一调节装置上，调节装置被配置为在设定测量范围下的运动模式，带动探测器在多个位置状态下采集经过散射光路处理后的极弱光；调节装置生成多个位置状态下的位置信息；处理器，接收探测器的光信号并执行分析，在多个位置对应生成深度学习的神经网络数据样本，数据样本包括图像信息及与图像信息对应的位置信息。本发明使用多个位置的神经网络共同对散斑进行恢复，获取更多的环境信息，有利于在目标复杂运动状态下的探测成像的精度。
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公开(公告)号：CN113221458B
公开(公告)日：2023-04-07
申请号：CN202110534801.6
申请日：2021-05-17
申请人： 上海交通大学 , 上海智能制造功能平台有限公司
IPC分类号： G06F30/27 , G06F30/17 , E21D9/08 , G06N3/0442 , G06N3/08
摘要： 本发明提供了一种盾构刀盘扭矩多步预测方法和系统，包括：采集刀盘扭矩信号并预处理为刀盘扭矩序列；利用VMD分解法将刀盘扭矩序列分解为多个子序列和残差序列，通过EWT分解法对残差序列进行进一步分解；对扭矩子序列进行归一化并输送至LSTM神经网络；构建盾构刀盘扭矩神经网络多步预测模型并进行训练；对预设未来时刻的刀盘扭矩数值进行预测；根据预设未来时刻的刀盘扭矩数值分别计算均方根误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差，测试刀盘扭矩的预测精度。本发明实现了高精度的刀盘扭矩实时多步预测，有助于指导司机提前调整盾构机的操作参数，实现盾构机的高效安全推进，从而提升盾构机的自动化和智能化水平。
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公开(公告)号：CN115602863A
公开(公告)日：2023-01-13
申请号：CN202211268150.1
申请日：2022-10-17
申请人： 上海交通大学(CN)
摘要： 本发明属于电池领域，具体涉及一种镁/亚硫酰氯一次电池及其制备和回收方法。本发明采用负载有碳材料的金属材料作为正极，亚硫酰氯/金属氯化物作为电解液，镁箔或镁合金作为负极，制备了一系列具备优异电化学性能的镁/亚硫酰氯一次电池。通过对电极材料和电解液组分的优化调控，实现了电池放电容量和搁置性能的提升。此外，获得的电池在服役后可以通过简便的方法对正负极进行回收及循环利用，显著提升了电池的经济效益和环境友好性。本发明提出的镁/亚硫酰氯一次电池具有高性能、可持续和低成本等特点，为发展高性能一次电池提供全新的思路和方案。
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公开(公告)号：CN113435055B
公开(公告)日：2022-11-22
申请号：CN202110775453.1
申请日：2021-07-08
申请人： 上海交通大学
摘要： 本发明提供了一种盾构刀盘扭矩领域自适应迁移预测方法和系统，主要包括以下步骤：采集盾构机地质和机械系统相关状态参数以及驱动系统相关状态参数，采用零均值规范化方法预处理所选取的状态参数，建立RLSTM盾构机扭矩预测神经网络，对神经网络的输入样本进行分类，对网络权值参数进行更新，引入领域自适应技术，得到自适应RLSTM盾构机扭矩预测网络模型，对预设未来时刻的刀盘扭矩数值进行预测；根据预设未来时刻的刀盘扭矩数值分别计算均方误差、平均绝对误差和平均绝对百分误差，测试刀盘扭矩的预测精度。本发明实现了盾构刀盘扭矩领域自适应迁移预测，实现了盾构机的高效安全推进，提升盾构机的自动化和智能化水平。
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公开(公告)号：CN114048958A
公开(公告)日：2022-02-15
申请号：CN202111216259.6
申请日：2021-10-19
申请人： 上海交通大学 , 上海智能制造功能平台有限公司
摘要： 本发明提供一种基于深度卷积残差收缩网络的刀具磨损预测方法和系统，包括：采集机床振动、切削力以及电机电流信号；对采集的信号进行降采样、截断和归一化预处理，作为刀具磨损预测模型的输入信号；构建残差收缩单元，提取输入信号的深层次特征并过滤噪声干扰；构建深度卷积残差收缩网络刀具磨损预测模型融合多种传感器信号并进行训练；通过训练后的刀具磨损预测模型，使用采集的传感器信号对刀具磨损量进行预测；计算均方根误差、平均绝对误差和决定系数，测试刀具磨损的预测精度。本发明实现高精度且具有良好抗噪性能的刀具磨损预测，有助于指导机械加工过程中刀具的更换，实现机床刀具的预测性维护，从而提升机床的自动化和智能化水平。
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公开(公告)号：CN107699624A
公开(公告)日：2018-02-16
申请号：CN201711008654.9
申请日：2017-10-25
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： C12Q1/6888 , C12Q1/6869 , C12N15/11
CPC分类号： C12Q1/6888 , C12Q1/6869 , C12Q2600/156 , C12Q2535/101
摘要： 一种小梅山猪及生肉制品的SNP标记组合和鉴定方法，通过提取生猪肉或肉制品的基因组DNA，经PCR扩增后进行琼脂糖凝胶电泳和Sanger测序，根据测序结果特点位点的SNP基因型鉴定小梅山猪及其肉制品；所述的Sanger测序，其鉴定位点为：SNP6、SNP12、SNP16、SNP71、SNP79位点处出现特异突变；本发明解决现有技术中尚未有小梅山猪及其肉制品相关的鉴定方法的问题。
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公开(公告)号：CN106081104A
公开(公告)日：2016-11-09
申请号：CN201610574891.0
申请日：2016-07-20
申请人： 上海交通大学
IPC分类号： B64C33/02
摘要： 本发明提供了一种昆虫尺度压电驱动扑翼微飞行器，包括：一个压电驱动器，一体成型的机身和传动机构，两个翅膀，两个被动扭转铰链，以及辅助结构；压电驱动器在通电的情况下产生周期的往复振动；传动机构将压电驱动器的微小振动放大，转化为两个翅膀的拍打运动；两个翅膀的根部分别与一个被动扭转铰链连接，在气动力和惯性力的作用下，两个翅膀发生扭转，从而产生飞行所需要的升力。本发明微飞行器体积和重量达到昆虫尺度；在压电驱动器与翅膀之间，设计了一种柔性铰链放大的传动机构，与压电驱动器配合可以实现翅膀的高频率大幅度往复拍打运动；通过将传动机构与机身设计成一体，避免了传动机构和机身之间的装配，大大提高了装配精度。
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