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中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请一种倾转旋翼无人机旋翼短舱气动力测量系统及方法专利

中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请一项名为"一种倾转旋翼无人机旋翼短舱气动力测量系统及方法"的专利，申请日期为2024-09-05。专利摘要显示，本发明属于无人机试验技术领域，公开了一种倾转旋翼无人机旋翼短舱气动力测量系统及方法，包括试验台架、六分量应变天平、短舱支座及数据采集与处理模块；六分量应变天平设置在试验台架的顶端，短舱支座设置在六分量应变天平的顶端，待测旋翼短舱安装在短舱支座的顶端侧边；六分量应变天平包括天平本体和八个测量元件；天平本体设置在试验台架的顶端，短舱支座安装在天平本体的顶端中心；其中四个测量元件分别设置在天平本体的四个角部，剩余四个测量元件分别设置在天平本体的四个侧边；八个测量元件和数据采集与处理模块均相连；本发明实现对待测旋翼短舱在不同工况下的气动力参数的精确测量，有效提高了测量系统的实用性和适应性。

2024年11年01日

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中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请一种舰载垂直起降无人机辅助着舰装置及方法专利

中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请一项名为"一种舰载垂直起降无人机辅助着舰装置及方法"的专利，申请日期为2024-09-05。专利摘要显示，本发明公开了一种舰载垂直起降无人机辅助着舰装置及方法，属于舰载无人机技术领域。该装置包括设置在舰船甲板上的减摇装置和格栅装置，以及设置在无人机上的鱼叉机构；减摇装置安装在舰船甲板内，包括若干个伺服电动缸和伺服电机，格栅装置通过螺栓安装在减摇装置上方，由格栅和格栅底座等部件组成，鱼叉机构安装在舰载垂直起降无人机机身下方。通过减摇装置和格栅装置组合成为无人机着舰平台，为舰载垂直起降无人机在高海况条件下起降作业提供安全平稳的起降平台，无人机着舰后通过鱼叉机构与格栅装置迅速建立刚性连接，确保舰载垂直起降无人机着舰后的系留安全，以解决高海况条件下舰载垂直起降无人机舰上起降作业困难的问题。

2024年11年01日

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中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请消除奥氏体不锈钢焊缝中的铁素体的热处理方法及应用专利

中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请一项名为"消除奥氏体不锈钢焊缝中的铁素体的热处理方法及应用"的专利，申请日期为2024-08-30。专利摘要显示，本发明公开了一种消除奥氏体不锈钢焊缝中的铁素体的热处理方法及应用。所述热处理方法包括：提供焊接结构；采用还原性焰对焊缝进行往复扫描加热，以使焊缝的温度到达1200℃以上，并维持120s以内，然后立即使焊缝在还原性气氛下吹扫冷却脱离1200℃以上的温度区间，以使焊缝中的铁素体消除。本发明基于发明人的独特发现，利用针对焊缝的局部还原性焰加热实现焊缝中的铁素体的消除，避免整体加热对焊接件整体结构的影响；同时采用局部加热的方式通过严格控制保温时间即可完成铁素体的消除，避免了长时间的高温导致的组织晶粒粗大的问题，更加突破了本领域中对于奥氏体不锈钢焊缝中铁素体消除需要较长时间的固有认知。

2024年11年01日

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中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请一种高玻璃化转变温度低热膨胀系数低延迟值的聚酰胺酰亚胺薄膜及其制备方法和应用专利

中国科学院宁波材料技术与工程研究所申请一项名为"一种高玻璃化转变温度低热膨胀系数低延迟值的聚酰胺酰亚胺薄膜及其制备方法和应用"的专利，申请日期为2024-08-16。专利摘要显示，本发明公开一种高玻璃化转变温度低热膨胀系数低延迟值的聚酰胺酰亚胺薄膜及其制备方法和应用，所述聚酰胺酰亚胺结构如下：其中，n是大于0的整数，m是大于0的整数；m:n＝（5‑1）:1；R1、R2是二胺的残基；所述R1、R2为式I‑1、I‑2所示结构和式I‑3、I‑4所示结构中至少一种的组合物，本发明通过氢化均苯四甲酸二酐、含酰胺的二胺和含芴结构的二胺之间分子结构的匹配，获得同时兼具低热膨胀系数、高玻璃化转变温度、低光学延迟、高透明性和良好拉伸模量的聚酰亚胺酰亚胺薄膜，综合性能优异，可应用于电子及柔性显示等领域。

2024年11年01日

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中国科学院大连化学物理研究所申请一种包覆型催化剂及其在CO或CO2与聚烯烃类废塑料耦合转化制芳烃中的应用专利

中国科学院大连化学物理研究所申请一项名为"一种包覆型催化剂及其在CO或CO2与聚烯烃类废塑料耦合转化制芳烃中的应用"的专利，申请日期为2024-07-19。专利摘要显示，本发明公开了一种包覆型催化剂及其在CO或CO2与聚烯烃类废塑料耦合转化制芳烃中的应用，属于二氧化碳耦合聚烯烃类塑料转化制芳烃技术领域。所述催化剂为金属或金属氧化物与分子筛组成的双功能催化剂，金属或金属氧化物与分子筛采用原位封装的方式复合。双功能催化剂兼具分子筛酸性位和金属、金属氧化物活性位点，具有空间近邻特征，有利于二氧化碳和聚烯烃类塑料制芳烃反应所涉及的氢溢流、芳构化等过程，实现CO或CO2和聚烯烃类塑料的高效资源化利用，获得高收率芳烃产物，产物收率可达60％‑80％，其中苯、甲苯和二甲苯占比大于50％；另外催化剂具有良好的稳定性，可重复使用，是一种优秀的CO或CO2耦合聚烯烃类废塑料转化制芳烃催化剂，具有很好的应用前景。

2024年11年01日

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中国科学院大连化学物理研究所申请一种不对称双层宽温域不易燃复合固态电解质制备方法及低温应用专利

采用静电纺丝技术制备纤维薄膜基板，强极性官能团（‑CN）改善了锂离子传输动力学，并利用原位聚合过程选择性吸附，在陶瓷氧化物颗粒上形成了局部共轭聚合物固态电解质纳米层。

2024年11年01日

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中国科学院沈阳自动化研究所申请一种检测金属材料微观结构各向异性的超声无损检测方法专利

中国科学院沈阳自动化研究所申请一项名为"一种检测金属材料微观结构各向异性的超声无损检测方法"的专利，申请日期为2024-07-29。专利摘要显示，本发明属于超声无损检测技术领域，特别涉及一种检测金属材料微观结构各向异性的超声无损检测方法，包括以下步骤：1）设置多个相同的超声探头聚焦在待检测材料内部同一位置以及探头参数，对待检测样品试块进行扫描，采集多个反射回超声探头的超声散射信号；2）将样品试样收集的多个超声背散射波信号进一步划分成若干个小的区域；3）分别从时域和频域两个范围上对不同方向上收集的超声散射信号中每个区域进行处理，获取金属材料各向异性变化，以及材料各向异性在二维平面上的分布成像。4）将超声测量结果与金相法等方法的检测结果相比较，验证测量结果的准确性。本发明实现了对金属材料复杂微观结构各向异性的快速无损检测，检测精度高。

2024年11年01日

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中国科学院沈阳自动化研究所申请基于序列建模的多尺度工业关键参数长时间预测方法专利

中国科学院沈阳自动化研究所申请一项名为"基于序列建模的多尺度工业关键参数长时间预测方法"的专利，申请日期为2024-07-26。专利摘要显示，本发明针对具有时滞特性的工业过程的优化控制需求，提供基于序列建模的多尺度工业关键参数长时间预测方法。该方法首先利用分组卷积对原始序列进行多次下采样，以获得工业数据在不同时间尺度上的特征。然后，将这些特征输入多层网络中分别进行趋势季节分解，以分离模式复杂的季节项特征和模式简单的趋势项特征。随后，将完整的季节项特征输入多头注意力机制（Multi‑Head Attention）中基于序列建模变量维度的依赖关系。接着，提出跨尺度冗余优化机制来缓解多尺度网络固有的信息重叠问题并将以变量为中心的特征依次输入到双向门控循环单元（BiGRU）和卷积网络（CNN）中建模序列之间和序列内的时间维度依赖关系。最后，利用多层感知机（MLP）挖掘趋势项特征并与季节项特征结合来获得工业关键参数数据的潜在特征并进行预测。通过本发明提高了工业关键参数的长时间预测精度，为具有时滞特性的工业过程的优化控制提供了技术支撑。

2024年11年01日

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中国科学院沈阳自动化研究所申请基于时空图神经网络的多通道时间序列预测方法专利

中国科学院沈阳自动化研究所申请一项名为"基于时空图神经网络的多通道时间序列预测方法"的专利，申请日期为2024-07-26。专利摘要显示，本发明公开了基于时空图神经网络的多通道时间序列预测方法。首先利用数据提取到的时间信息通过时间嵌入生成器和自适应图卷积生成一个潜在时间图，同时利用数据本身通过自适应图卷积和随机图注意力，并与潜在时间图结合生成的动态空间模型。再利用门控增广的神经常微分方程将生成的动态空间模型嵌入到时间维度，随后通过时间注意力完成对整个时间维度的建模。本方法解决了现有方法难以捕捉动态空间相关性的问题。提出的基于门控增广的神经常微分方程的连续时间建模方法，解决了现有方法因数据自身分辨率和维度限制导致的模型性能下降问题。通过本发明提高了模型提取动态空间信息和多尺度时间信息的能力，提高了多通道时间序列数据的预测精度。

2024年11年01日

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中国科学院沈阳自动化研究所申请一种基于耦合数值计算与机器学习的陶瓷烧结收缩预测方法专利

中国科学院沈阳自动化研究所申请一项名为"一种基于耦合数值计算与机器学习的陶瓷烧结收缩预测方法"的专利，申请日期为2024-07-15。专利摘要显示，本发明公开了一种基于耦合数值计算与机器学习的陶瓷烧结收缩预测方法，涉及陶瓷增材制造领域，包括步骤S1，获取陶瓷材料的材料参数以及烧结过程中的工艺参数；步骤S2，确定烧结模型参数值，建立陶瓷烧结的有限元分析模型，开展数值仿真与准确度的验证；步骤S3，对陶瓷烧结过程中的工艺参数进行采样，并进行有限元数值计算，构建工艺参数‑收缩率数据库；步骤S4，对工艺参数‑收缩率数据库进行机器学习，确定映射关系，得到均匀收缩预测模型。利用该方法预测光固化陶瓷烧结后产生的收缩量，能有效提高陶瓷零件制造精度，大大减少试验次数，节省实验计算，仿真计算量大等问题，本发明在陶瓷精密制造领域具有广泛的应用场景。

2024年11年01日

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