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公开(公告)号：CN119670578A
公开(公告)日：2025-03-21
申请号：CN202510185614.X
申请日：2025-02-20
Applicant: 青岛哈尔滨工程大学创新发展中心 , 中国人民解放军海军大连舰艇学院
IPC: G06F30/27 , G06F30/15 , G06N3/0442 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于船舶与海洋工程技术领域，公开了一种直升机甲板起降安稳期状态判别方法及系统。该方法包括：构建基于动力学约束的多层长短期神经网络预测模型Multi‑LSTM‑Aero，船舶运动数据及环境风场数据读取与预处理；船舶三自由度运动包络线预测；环境风场数据预测；将船舶三自由度运动包络线预测结果以及环境风场数据预测结果，进行直升机动力学模型计算；基于获得的直升机操纵量预测结果、直升机姿态量预测结果，通过设定的相对应的直升机操纵限制及姿态限制，进行甲板起降安稳期判断与计算。本发明可以有效提高作业执行人员与指挥人员对于起降状态的把握能力，为提高起降作业效率以及起降作业安全性提供技术支持。
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公开(公告)号：CN111913803B
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202010708031.8
申请日：2020-07-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明是一种基于AKX混合模型的服务负载细粒度预测方法。本发明属于服务计算技术领域。采集服务运行监控过程中产生的数据进行预处理，对数据集进行白噪声和稳定性检测构建ARMA模型；建立ARIMA模型采用Kalman滤波方法对模型预测值进行在线实时校正，有效处理非线性残差；引入XGBoost方法对服务负载历史数据进行离线自回归预测训练分析，并与实际服务负载数据进行差值计算，将差值结果与基于混合模型的预测值进行拟合，获得最终的服务负载预测结果。本发明相对于现有预测方法，在资源受限和负载高发背景下，具有更高预测精度和较低时延，更好地满足的任务突发背景下指控系统对服务有效性、可靠性以及高资源利用率要求。
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公开(公告)号：CN112488181B
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202011357084.6
申请日：2020-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于MIDS‑Tree的服务故障高响应匹配方法。对多元融合数据集进行选取和去噪；进行面向特定服务故障和降级类型的标签处理，得到多元数据集；对数据集进行故障类型分类，形成多元微服务故障数据集；通过Apriori方法进行面向多类型服务故障的特征和属性提取；根据提取后的特征属性进行特征属性敏感度计算，得出最优特征属性并进行态势分析，得出服务故障特征属性的波动范围；根据态势分析以及服务故障类型信息，进行MIDS‑Tree的建立,并进行服务故障的预测，使得服务的资源利用率最大化。本发明提出的轻量级架构模型，为解决已有服务故障预测方法，存在的模型庞杂、冗余；同时该模型能够快速高响应的进行面向服务故障策略匹配，提高现有模型的响应时间。
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公开(公告)号：CN112525949A
公开(公告)日：2021-03-19
申请号：CN202011300483.9
申请日：2020-11-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种通过声信号和介质温度预测淬火温度场组织场的方法，1)使用淬火工件同种材料，加工制成圆柱形试样，在有机玻璃淬火槽中安装多个热电阻并编号；使用基于labview的淬火信号采集软件收集记录数据；2)使用编程软件对收集到的数据进行处理，区分淬火沸腾的不同阶段，计算试样不同位置的换热系数，并建立声信号与换热系数的联系；3)使用软件计算或实际测量得到材料的热力学参数，建立有限元模拟需要的材料模型；4)生产过程中，记录淬火时介质多点的温度和声信号并结合有限元模拟，建立淬火模型，得到全过程的温度场、组织场。本发明通过曲线拟合的方法计算得到的换热系数可以使淬火过程的数值模拟结果进一步提高精度。
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公开(公告)号：CN112488181A
公开(公告)日：2021-03-12
申请号：CN202011357084.6
申请日：2020-11-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供了一种基于MIDS‑Tree的服务故障高响应匹配方法。对多元融合数据集进行选取和去噪；进行面向特定服务故障和降级类型的标签处理，得到多元数据集；对数据集进行故障类型分类，形成多元微服务故障数据集；通过Apriori方法进行面向多类型服务故障的特征和属性提取；根据提取后的特征属性进行特征属性敏感度计算，得出最优特征属性并进行态势分析，得出服务故障特征属性的波动范围；根据态势分析以及服务故障类型信息，进行MIDS‑Tree的建立,并进行服务故障的预测，使得服务的资源利用率最大化。本发明提出的轻量级架构模型，为解决已有服务故障预测方法，存在的模型庞杂、冗余；同时该模型能够快速高响应的进行面向服务故障策略匹配，提高现有模型的响应时间。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111815468A
公开(公告)日：2020-10-23
申请号：CN202010498851.9
申请日：2020-06-04
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06Q50/00 , G06F16/9536 , G06K9/62
Abstract: 本发明的一种基于用户身份关联的多源社交网络构建方法，属于社交网络分析技术领域。首先定义伪超边的概念并构造伪超边超图模型，通过引入拓扑亲密值度量超图中节点间拓扑结构相似性，然后将超图中节点的用户名属性向量化进行相似度计算，进而提出基于联合锁定策略的用户身份关联方法实现跨社交网络用户匹配，最后基于用户匹配结果进行社交关系填补完成多源社交网络构建。本发明提出的基于用户身份关联的多源社交网络的构建方法最大化利用网络拓扑信息，综合利用结构特性和用户属性进行用户匹配，克服单一网络的局限性，构建的网络更加完备、精准，在种子节点有限的情况下也能获得较好地效果。
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公开(公告)号：CN103195626B
公开(公告)日：2015-03-11
申请号：CN201310099708.2
申请日：2013-03-26
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: F02M51/00
Abstract: 本发明的目的在于提供冗余电磁与压电组合双阀装置器，包括阀体外壳和安装在阀体外壳里的冗余高速电磁阀和冗余压电执行器，冗余高速电磁阀构成溢流控制阀，冗余压电执行器构成喷油控制阀，冗余高速电磁阀位于冗余压电执行器的上方，冗余高速电磁阀包括主电磁阀和从电磁阀，冗余压电执行器包括冗余压电晶体、液压耦合器，冗余压电晶体包括圆柱形的主压电执行器，液压耦合器包括相互连接的变换活塞和控制阀，冗余压电晶体与液压耦合器之间安装弹性金属垫片，主压电执行器压在弹性金属垫片上，弹性金属垫片与变换活塞相连，将冗余压电晶体的形变传递给液压耦合器。本发明能够实现对溢流油路和喷油针阀的配合控制，可灵活控制喷油压力和喷油规律。
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公开(公告)号：CN102678409A
公开(公告)日：2012-09-19
申请号：CN201210158058.X
申请日：2012-05-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明的目的在于提供相继增压式电控共轨喷油系统，包括油箱、油泵、共轨管、相继增压控制部分、电控喷油器、限压阀、压力传感器，油泵连接油箱和共轨管并将油箱里的燃油输送到共轨管里，共轨管上安装限压阀和压力传感器，共轨管通过限压阀连通油箱，电控喷油器、相继增压控制部分、共轨管依次相连。本发明利用两个增压单元电磁阀和电控喷油器上的电磁阀的配合控制，灵活快速地控制系统的喷油压力，克服了船用大中型柴油机共轨管容积大，压力改变速率慢的不足，能够灵活改变系统的喷油率，实现矩形和阶梯型喷射速率，可以满足柴油机在不同转速和工况下对喷油压力和喷油规律的要求，有效提高柴油机的经济性和动力性能，降低有害排放。
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公开(公告)号：CN112525949B
公开(公告)日：2023-08-15
申请号：CN202011300483.9
申请日：2020-11-19
Applicant: 哈尔滨工程大学
Abstract: 本发明提供一种通过声信号和介质温度预测淬火温度场组织场的方法，1)使用淬火工件同种材料，加工制成圆柱形试样，在有机玻璃淬火槽中安装多个热电阻并编号；使用基于labview的淬火信号采集软件收集记录数据；2)使用编程软件对收集到的数据进行处理，区分淬火沸腾的不同阶段，计算试样不同位置的换热系数，并建立声信号与换热系数的联系；3)使用软件计算或实际测量得到材料的热力学参数，建立有限元模拟需要的材料模型；4)生产过程中，记录淬火时介质多点的温度和声信号并结合有限元模拟，建立淬火模型，得到全过程的温度场、组织场。本发明通过曲线拟合的方法计算得到的换热系数可以使淬火过程的数值模拟结果进一步提高精度。
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公开(公告)号：CN111913803A
公开(公告)日：2020-11-10
申请号：CN202010708031.8
申请日：2020-07-21
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F9/50
Abstract: 本发明是一种基于AKX混合模型的服务负载细粒度预测方法。本发明属于服务计算技术领域。采集服务运行监控过程中产生的数据进行预处理，对数据集进行白噪声和稳定性检测构建ARMA模型；建立ARIMA模型采用Kalman滤波方法对模型预测值进行在线实时校正，有效处理非线性残差；引入XGBoost方法对服务负载历史数据进行离线自回归预测训练分析，并与实际服务负载数据进行差值计算，将差值结果与基于混合模型的预测值进行拟合，获得最终的服务负载预测结果。本发明相对于现有预测方法，在资源受限和负载高发背景下，具有更高预测精度和较低时延，更好地满足的任务突发背景下指控系统对服务有效性、可靠性以及高资源利用率要求。
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