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基于Bayes信息更新的渦輪盤概率故障物理壽命預測方法
該發明充分考慮了航空發動機輪盤全壽命周期中的現有知識和信息，減少不必要的試驗次數和成本，避免了航空發動機輪盤的“小樣本”而導致故障信息少的問題； 揭示了航空發動機輪盤全壽命周期內不確定性的分散性和隨機性對其壽命和可靠性的影響規律，獲得了綜合考慮故障物理建模中的不同目標或不同程度的不確定因素 影響的預測壽命分布以及不確定性范圍，提高了試驗結果的精度，因此能顯著地提高航空發動機輪盤的壽命可靠性。
電子科技大學
2021-04-10
基于Bayes信息更新的渦輪盤概率故障物理壽命預測方法
該發明充分考慮了航空發動機輪盤全壽命周期中的現有知識和信息，減少不必要的試驗次數和成本，避免了航空發動機輪盤的“小樣本”而導致故障信息少的問題； 揭示了航空發動機輪盤全壽命周期內不確定性的分散性和隨機性對其壽命和可靠性的影響規律，獲得了綜合考慮故障物理建模中的不同目標或不同程度的不確定因素影響的預測壽命分布以及不確定性范圍，提高了試驗結果的精度，因此能顯著地提高航空發動機輪盤的壽命可靠性。
電子科技大學
2021-04-10
基于Bayes信息更新的渦輪盤概率故障物理壽命預測方法
成果簡介： 該發明充分考慮了航空發動機輪盤全壽命周期中的現有知識和信息，減少不必要的試驗次數和成本，避免了航空發動機輪盤的“小樣本”而導致故障信息少的問題； 揭示了航空發動機輪盤全壽命周期內不確定性的分散性和隨機性對其壽命和可靠性的影響規律，獲得了綜合考慮故障物理建模中的不同目標或不同程度的不確定因素 影響的預測壽命分布以及不確定性范圍，提高了試驗結果的精度，因此能顯著地提高航空發動機輪盤的壽命可靠性。
電子科技大學
2017-10-23
論壇觀點聚焦 | 平行論壇：城市與高校融合發展
5月23-25日，建設教育強國·高等教育改革發展論壇在長春舉行。高水平大學書記校長、頂尖專家學者、創新型企業家等，齊聚一堂，共同開展教育領域重點難點問題大討論，促進最活躍、最前沿思想的“交流碰撞”，實現“同題共答”、經驗共享。
中國高等教育學會
2025-06-05
【融合】高等職業教育產教融合發展論壇
第62屆中國高等教育博覽會——高等職業教育產教融合發展論壇
中國高等教育博覽會
2024-11-11
基于多傳感器信息融合的小型巴士空座檢測系統
成果描述：本實用新型公開了一種基于多傳感器信息融合的小型巴士空座檢測系統。其包括微處理器及分別與所述微處理器連接的檢測模塊、定位模塊和通訊模塊；所述檢測模塊用于檢測巴士車座占用情況數據,所述定位模塊用于采集巴士車輛的坐標位置數據；所述微處理器用于根據所述檢測模塊檢測的巴士車座占用情況數據計算巴士空座數據,并與巴士車輛坐標位置數據封裝成數據包；所述通信模塊將上述數據包發送到服務器。本實用新型具有設備安裝維護簡單,每臺小型巴士只需安裝一套設備的優點,通過與外部網絡的通訊,可以方便乘客約車、候車與乘車,方便駕駛員規劃行駛路線,方便調度員根據客流靈活調度,從而有效提高公交出行效率和營運成本。市場前景分析：本實用新型具有設備安裝維護簡單,每臺小型巴士只需安裝一套設備的優點,通過與外部網絡的通訊,可以方便乘客約車、候車與乘車,方便駕駛員規劃行駛路線,方便調度員根據客流靈活調度,從而有效提高公交出行效率和營運成本。與同類成果相比的優勢分析：國內領先
成都大學
2021-04-10
基于多信息融合的軌跡數據路網精確匹配方法
高校科技成果盡在科轉云
電子科技大學
2021-04-10
廣東順德宙思信息科技有限公司
廣東順德宙思信息科技有限公司成立于2016年，是一家三維虛擬仿真交互軟件研發設計的國家高新技術企業，致力于為各行業提供數字孿生、XR虛擬仿真教育實訓軟件、3D數字化營銷(3D動畫、3D虛擬展廳、3D產品展示、3D營銷小程序等)等系統開發綜合解決方案服務商。產品廣泛應用于數字化工廠、智慧城市、智慧園區、展覽展會、高職院校、工業培訓、產學研究等眾多領域。
廣東順德宙思信息科技有限公司
2025-06-02
基于信息融合的傳感器故障的智能在線診斷技術
該項目以基于信息融合的故障診斷技術為背景，研究傳感器故障診斷相對于一般故障診斷的特殊性及其已有的各種方法的內在聯系，建立能夠融合主要診斷方法、具有廣泛適應性的診斷框架體系。主要研究內容包括：故障診斷的對象由單個傳感器變為傳感器系統；故障診斷的技術由單一方法轉變為適應傳感器不同過程的相應方法共同作用；為傳感器故障的在線檢測與信號恢復提供一致的方法；對可能的故障傳感器，利用正常工作的傳感器信息，恢復其性能。
武漢工程大學
2021-04-11
一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法
本發明屬于圖像處理技術領域，涉及一種基于深度信息提取的多聚焦圖像融合方法，廣泛應用于目 標識別，顯微成像，軍事作戰，機器視覺等領域。本發明首先利用各向異性熱擴散理論建模多聚焦圖像 的成像過程，獲取原始的多聚焦圖像的深度信息，根據圖像信息確定聚焦區域，得到多聚焦圖像融合模 板，最后根據平滑的多層次融合模板圖進行多聚焦圖像的融合。本方法不僅能夠有效的提高融合圖像的 質量，并且具有良好的實用性和廣泛的適用性。
武漢大學
2021-04-13