大连理工大学

本发明属于生物信号处理与移动健康监测领域，涉及一种基于智能手机IMU的自适应心震信号测量与特征提取方法及设备。将智能手机贴于用户胸前，利用内置IMU同步采集三轴加速度信号和三轴角速度信号；预处理后，对六轴信号分别计算信噪比、周期性指标和峰度特征进行质量评估，质量达标后通过加权评分机制自适应选择最优信号轴或进行多轴加权融合，采用互补滤波融合加速度计与陀螺仪信号重构心震SCG信号；提取振幅包络，结合自适应阈值与心动周期约束实现AO特征点检测；基于AO点提取心震关键特征参数。本发明解决了智能手机心震测量中姿态变化导致信号轴选择困难和低信噪比下特征点检测不稳定的问题，实现了姿态无关的便捷心震测量。

本发明公开了一种基于颗粒迁移行为调控的多功能膜层协同涂布装置，包括上游涂布模块、下游涂布模块、润湿性调控基板、温度调控基板、上游垫片和下游垫片。本发明在上游与下游涂布模块中引入多级扰流结构与定向剪切场调控机制，通过上游第一扰流柱至下游第二扰流柱的组合布局，建立可控的局部剪切流场与颗粒导向力场，有效驱动悬浮颗粒在流动过程中实现空间迁移、界面富集与分层排布，显著提升多层膜结构的功能集成度与层间界面清晰度。本发明建立唇口区域至基板表面之间的可控温度梯度场，精准调节各功能层颗粒体系在涂布过程中的固化速率、界面黏附性与粒子分布行为，避免界面混层或迁移干扰，显著提升多层复合膜的结构稳定性与功能层协同性。

本发明涉及低介电高分子材料技术领域，尤其是涉及一种含四苯基乙烯侧基双酚单体及其制备方法、聚芳醚树脂及其制备方法和应用，所述含四苯基乙烯侧基双酚单体具有式Ⅰ或式Ⅱ所示结构：ⅠⅡ其中，R´代表‑H、‑CH、、、、或。以本发明提供的含四苯基乙烯侧基双酚单体和现有商用双酚单体以及双卤单体进行聚合，得到的聚芳醚树脂具有较低的介电常数。

本发明属于生物基可降解聚酯材料技术领域，具体涉及一种聚草酸酯用Sn‑Cs/TiO复合催化剂及其连续制备方法。所述复合催化剂包括纳米TiO载体、Sn‑Cs双金属活性组分以及表面稳定化修饰层。其中，Sn与Cs的摩尔比为1:(0.2‑0.8)，TiO载体比表面积为180‑320m²/g，表面修饰剂为有机硅烷类。本发明利用铯元素（Cs）与锡活性中心形成电子协同效应，搭配纳米TiO载体实现活性位点高分散。再通过表面稳定化修饰层抑制高温下金属离子迁移、阻断热氧化副反应，从源头抑制聚草酸酯高温裂解与发色基团生成。本发明解决了现有催化体系存在的催化活性与热稳定性不匹配、聚合黄变严重、连续聚合批次波动大等问题，适用于生物降解包装袋、高阻隔环保材料等应用场景。

本发明涉及海洋工程可再生能源利用技术领域，且公开了提高发电稳定性和消浪效果的嵌套双气室OWC防波堤，包括双气室整体外壳、移动侧壁、外室涡轮发电机组和内室涡轮发电机组，双气室整体外壳内双气室整体外壳由内气室和外气室组成，外气室同轴嵌套于内气室外侧，内气室和外气室共同构成嵌套双气室OWC防波堤单元，多个嵌套双气室OWC防波堤单元布置成排设置于海床上组成防波堤阵列，移动侧壁设置于双气室整体外壳上，用于调节外气室腔室面积和中轴线方向。本发明能够实现波浪能提取、功率输出稳定性和波浪消减效果的协同优化，为波浪能开发与海岸防护一体化应用提供更具适应性的结构方案。

面向航空发动机喘振预防的优化切换控制方法，属于航空发动机控制、发动机主动安全保护、模型预测控制及压气机喘振预防技术领域。该方法基于发动机当前状态及喘振先兆相关测量量或估计量，利用喘振预测模型生成喘振先兆预测概率，并根据该风险概率在传统燃油‑转速闭环控制模式与MPC风险控制模式之间进行切换。在MPC风险控制模式下，所述方法根据喘振风险概率在线修正喘振裕度安全边界回退量构建MPC预测时域内的逐步喘振裕度约束，进而求解模型预测控制优化问题，输出燃油流量和压气机可调导叶角度控制量。本发明能够在喘振风险形成早期主动干预，降低单纯依赖放气退喘造成的推力损失，在提高喘振裕度的同时改善推力保持能力。

本发明属于检测机器人结构设计技术领域，公开一种新型筒段同轴度检测装置，旨在解决焊接后圆柱筒段的同轴度测量问题。本发明以高精度与适配性为设计目标，采用履带行进运动模块与机械臂支撑结构相结合的架构，并由双电机驱动控制。其中，轴向驱动行走模块负责实现在精加工后的圆柱筒段内部平稳行进；径向支撑与测量模块负责在指定测量截面处实现径向展开与准确定位，通过对各待测截面进行圆度数据采集，进而实现对两个筒段间同轴度的精确评定。本发明同时满足了行进需求与机械臂支撑张开系统，并通过该系统最终实现高精度的同轴度测量。

用于多重检测方法的循环管道实验系统及检测方法，涉及油气输运管道的流动安全监测技术领域，为了解决全面提高管道堵塞检测的精度与效率的问题，要点是包括主体管道，以及设置在主体管道上的管道堵塞检测装置，其中，管道堵塞检测装置，包括超声波传感器，包括声波发射装置及第一声波接收装置、第二声波接收装置；压力波传感器，包括第一静压传感器、动压传感器以及第二静压传感器；光纤传感器，包括光纤以及光纤传感系统；ERT传感器，包括电阻层析成像模块；以及压力传感器和温度传感器；本发明通过构建传感器阵列，融合超声波、压力波、光纤传感与电阻层析成像等技术以及管道内的温度压力数据，实时监测管道状态，精准识别堵塞，全方位保障油气管道安全。

一种时序逻辑任务下基于抽象模型的多机器人分布式运动规划与控制方法，属于多机器人系统运动规划与控制技术领域，包括离线阶段和在线阶段。在离线阶段划分工作空间，构造无向图并设计离线阶段运动规划，对机器人局部符号模型进行建模。在离线阶段的基础上提出碰撞检测机制，基于优先级机制提出机器人在线重规划方法。基于离线阶段设计的局部符号模型，提出前馈在线搜索算法产生局部无碰撞轨迹，实现多机器人系统在线阶段控制。通过结合在线重规划和控制方法，保证多机器人系统能够完成既定的线性时序逻辑目标。本发明通过离线阶段和在线阶段设计完成多机器人分布式运动规划与控制方法，具有鲁棒性强、计算复杂度低、应用范围广、实时性高等特点。

基于冰晶融化相变动力学模型的精准温控与品质保持方法，属于食品冷冻解冻、相变传热建模、智能温度控制及食品品质保持技术领域。本发明通过焓法相变传热模型统一描述显热变化和冰晶融化潜热变化，能够更准确识别冰晶融化过程中的温升滞后。通过体平均冰晶融化比例、整体冰晶融化速率、相变区间停留时间和表里温差联合进行阶段识别，使分阶段温控策略能够围绕冰晶融化进程进行分段调节。通过同步采集多点温度数据和红外表面温度数据，能够同时获得食品核心温度、食品边缘温度、食品表面局部温度和解冻腔体环境温度，提高食品温度场估计精度以及食品表面最高温度、红外表面温度离散程度和高温区域占比的识别能力。

基于李雅普诺夫优化的深度强化学习跨链交易调度方法，其属于区块链技术与人工智能交叉领域。该方法综合考量节点的实时负载状态、信誉度、可用资源以及历史处理能力等多维信息，将跨链交易路由与底层共识算力切分联合建模为混合整数非线性规划问题。利用多头注意力机制提取节点信誉与动态负载特征，并引入李雅普诺夫优化框架，将长期的系统双队列强稳定性约束数学解耦为单时隙的漂移惩罚项，实现跨链路由决策与共识算力切分的联合收敛。在追求系统有效效用的过程中，有效规避了局部最优陷阱，降低了单节点的拥塞风险，该机制在保障全网负载均衡的前提下，实现了性能与排队延迟之间的合理平衡。

本发明公开了一种基于图的双重增强与知识引导对齐的法律判决预测方法，本发明首先通过端到端的部分微调策略保留司法文档的全局语义，促使编码器聚焦于具有法律判别性的信息，从而克服关键要素被稀释的缺陷。其次，引入一种知识引导的表示对齐机制，将案件事实描述文本与外部检索的法律知识描述进行显式对齐，弥补了传统离散标签建模的局限性。最后，结合大模型提取的结构化特征，通过门控机制协同融合相似案件的关联信息与结构化的法律特征。最终形成一种能够有效缓解语义稀释、实现文本全局语义与法律图结构深度融合，并在复杂司法场景中实现精准判决预测的方法。

本发明提供一种混合专家与原型对比学习的半监督时空序列分类方法，属于机器学习与人工智能技术领域。本发明通过引入基于不确定性感知的混合专家增强的时序上下文建模方法增强编码器的表示多样性，动态融合多个专家前馈网络以增强时空特征的表示能力；同时设计类别原型引导的对比学习机制，实现特征空间与类别结构的显式对齐，提升特征的判别性与类间分离性，最终在标记数据稀缺的条件下显著提升模型的分类准确率与泛化能力。本发明能够在标记数据稀缺的条件下，有效利用大量未标记数据，显著提升时空序列分类的准确率与模型泛化能力，适用于智能感知、工业监测、行为识别等多种实际场景。

本申请涉及三维温度场重建技术领域，提供一种基于网格拓扑与物理分区的三维温度估算方法及相关装置，该方法包括：获取目标物体的三维网格模型；将三维网格模型中的每个三角面片作为图结构中的图节点，根据每个三角面片之间的空间邻接关系构建网格拓扑图结构得到初始图结构；对初始图结构中的每个图节点进行物理分区标注处理得到物理分区图结构；对物理分区图结构中的邻接边进行跨组件边处理，得到物理分区跨组件边图结构；对物理分区跨组件边图结构中的图节点进行温度节点标记，得到标记温度图结构；基于物理分区跨组件边图结构中的邻接关系，对标记温度图结构中的每个待估算节点进行温度传播估算，得到每个待估算节点对应的温度估算值。

本发明提供了一种结构动力学模型修正方法、系统及介质，属于工程领域。所述方法包括：S100：建立初始有限元模型；S200：采用敏感性分析法筛选出模态和频响函数的敏感参数；S300：对筛选出的模态的敏感参数进行更新；S400：计算多重网格降阶模型的频响函数；S500：基于多重网格降阶模型的频响函数，对频响函数的敏感参数进行更新；S600：根据更新后的模态的敏感参数和频响函数的敏感参数，建立有限元模型，即为修正后的结构动力学模型。本发明通过参数敏感性分析筛选出模态和频响函数的敏感参数，逐级优化模型参数，并结合多重网格模型自适应降阶方法大幅提升计算效率，有效提升动力学模型精度和模型修正效率。

本发明公开了一种基于神经网络的裂纹扩展物理量预测方法。该方法建立含裂纹构件的扩展有限元模型，获得裂纹图像、裂纹最大张口位移及应力强度因子样本数据；对于未发生转角扩展的裂纹，建立裂纹最大张口位移与Ⅰ型、Ⅱ型应力强度因子的对应关系，并通过卷积神经网络识别裂纹图像中的最大张口位移以换算应力强度因子；对于发生转角扩展或复杂载荷作用下的裂纹，构建全连接神经网络，根据裂纹几何参数、载荷参数、扩展过程参数和裂纹端部类型预测应力强度因子。本发明能够提高裂纹扩展物理量预测效率，为工程结构裂纹扩展状态评价提供依据。

本发明属于工业过程优化与控制技术领域，涉及一种批次冷却结晶过程数据驱动建模与多目标优化方法。首先采集不同降温操作条件下的二维晶体尺寸分布、溶液浓度和溶液温度数据，构建融合卷积神经网络和循环神经网络的综合神经网络模型，以建立操作条件与二维晶体尺寸分布之间的动态映射关系；然后以初始溶液过饱和度和分段降温速率为决策变量，以晶体长宽比、二维晶体尺寸分布集中程度和单位产品收率为优化目标，开展离线多目标优化并获得帕累托最优降温轨迹；最后将离线优化结果构建为专家知识库，通过交叉注意力和动态模仿权重建立在线动态多目标优化策略，根据实时过程变量自适应调整降温操作。

本申请公开了一种智能约束过滤与多策略成本优化的排船方法及系统，涉及油品水路运输调度技术领域。该方法获取油船日排船基础数据并标准化，构建包含船舶对象和运输需求对象的日排船数据对象，生成当日运输需求序列；根据计划占用状态剔除未完成计划任务的船舶，根据锚地位置计算预计抵达装货港的时间并剔除超时船舶，生成当日可用船舶集合；基于多约束规则进行匹配判断，生成候选船舶集合；以运输需求序列为编码位置、以船名为基因值构建日排船方案编码并生成初始方案；构建成本最小化评价函数；调用元启发式优化算法迭代更新，得到目标日排船方案。本申请方案能够提高油船日排船方案的经济性和可执行性。

本发明公开了一种基于多目标评价与元启发搜索的油船智能排程方法及系统，涉及油品水路运输调度技术领域。该方法获取油船日排船基础数据及基础候选船舶集合作为可行搜索空间；构建排船业务目标评价函数和成本目标评价函数，分别对二者进行归一化处理后构建多目标融合评价函数，并根据当日排船场景动态调整目标权重；以运输需求为编码位置、以船名为基因值构建日排船方案编码，调用元启发式优化算法在可行搜索空间内进行迭代优化，以多目标融合评价值作为候选方案接受和方案更新的依据，将历史最优方案作为目标日排船方案输出。本发明能够生成兼顾业务可接受性、经济性和可复核性的当日油船排船方案。

一种密集小颗粒实时识别与粒径分析的异构知识蒸馏方法，属于工业机器视觉、深度学习模型压缩及颗粒粒径在线检测技术领域。针对现有密集小颗粒检测方法算力需求大、难以在边缘端实时运行的问题，本发明将流程解耦为离线训练阶段与边缘实时推理阶段：离线阶段调用检测教师模型与统计教师模型输出三类异构教师知识，结合区域复杂度矩阵确定区域差异化蒸馏权重，经多维度联合损失训练压缩得到轻量化学生模型，并建立实时复杂度映射函数与预设参数集合；边缘阶段基于前述模型与参数，通过单次前向传播完成密集小颗粒目标的检测、计数与多区间粒径分析。本发明在保持检测精度的同时显著降低边缘端计算开销，实现密集小颗粒的实时识别与粒径分析。