本发明涉及一种基于 RBF 神经网络的电缆接头导线温度预测方法。本发明主要分以下 4 个步骤：1） 样本数据采集：实时测量与电缆接头导线温度有联系的关联因素（环境湿度、环境温度、护套温度、接 头处绝缘层温度、触头温度和各种表皮温度）；2）网络训练：首先对 1）采集的数据进行预处理，划分 训练数据和预测数据，然后设置各种参数，创建网络，最后进行数据预测；本发明将神经网络技术应用 到电缆接头导线温度预测中，对电缆接头导线温度在线实时监测与故障分析有较好的作用。 

本发明公开了一种基于多元数据增强超图神经网络的抗癌药物协同预测方法，涉及生物医学数据挖掘领域，该方法包括将包含全部的药物‑药物‑细胞系三元组数据集分为第一集合和第二集合，然后执行训练阶段和测试阶段；所述训练阶段用于基于第一集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习并完成对协同效应预测器的训练；所述测试阶段用于基于第二集合得到分子图的药物结构数据，以及细胞系的基因表达数据，进行嵌入的学习以获得节点嵌入，并根据获得节点嵌入和训练完成的协同效应预测器完成预测。本发明不仅可以帮助临床医学发现用于癌症治疗的新型协同药物组合，而且能够助力发现抗癌药物协同作用的潜在机制。

产品介绍 CK-M1超高频RFID读写模块是小型化的UHF RFID 读写器 ，核心部件采用 R2000 为核心平台，R2000是一款高性能高度集成的读写器 IC,集成了模拟射频前端与基带数字信号处理模块等功能。用户只需要在模块的基础上作电源处理即可，可以很方便的通过 API 函数库控制模块工作适合各种应用场景用户开发。  产品特点 支持多种协议：ISO 18000-6C/EPC C1G2 、 ISO 18000-6B、国标GB/T29768-2013(可拓展支持)。 密集读取：端口最大输出33dBm，可根据需要设置功率，可应对非常密集的使用环境，多标签识别算法，行业内最强，每秒可识别超过600张以上。 能够定频或跳频工作。 输出功率可调,调节步进:1dBm。 支持标签数据过滤、支持防碰撞协议、支持多标签识别。 全频段、大功率、灵敏度高、功率准、零配置即可获得最佳性能。 规格参数 主要规格参数 产品型号 CK-M1 性能参数 频率范围 840MHz～960MHz 空口协议 EPC C1G2、ISO18000-6B/C、GB/T29768-2013（可选配） RFID主芯片 Impinj R2000 功能特点 支持密集读写、多标签识别、支持标签数据过滤、支持RSSI：可感知信号强度 通道数 1通道 RF输出功率（端口） 33dbm±1dbm（MAX） 输出功率调节 ±1dbm 前向调制方式 DSB-ASK、PR-ASK 连续读标签距离（读EPC码） 0-10米，连续读100次，读取成功率大于95%（无干扰环境）（8dBi圆极化天线@H3） 连续写标签距离（写EPC码） 0〜4米(与标签芯片性能有关)，连续写100次，写成功率大于90%（8dBi圆极化天线@H3） 标签识别速度 >600次/秒 通讯口 TTL串口 物理接口 15PIN端子 1.25mm间距 读卡功耗 （33dbm）：8W 物理参数 外观尺寸 42*76*8mm 外壳材质 铝型材外壳 安装方式 通过四个螺丝孔固定 电源 工作电压   操作环境 工作温度 -20°C~+70°C 储存温度 -40°C~+85°C 工作湿度 <95% (+25°C)

本实用新型公开了一种用于超高层建筑风洞实验的多自由度气弹模型骨架，主要由多根立柱将至少 三层水平钢板串联组成，水平钢板为多边形框架，多边形框架的中间设有方孔，所述方孔与多边形框架 的侧边之间设有横梁，立柱包括一根方形粗柱和多根异形细柱，所述方形粗柱穿过每一层水平钢板上的 方孔并与方孔通过粘接方式相对固定，每一层多边形框架的横梁上设有多个凸块，异形细柱上设有与每 一层横梁上的凸块相配合的卡孔，所述异形细柱与横梁通过凸块和卡孔定位，所述多层水平钢板根据实 验需要以一定间隔在方形粗柱上下排列。本装置振型、频率可调范围大，能模拟通常的实际超高层建筑， 异形细柱调节方便易行、精度高。 

本发明提供了一种高转矩密度多盘-多气隙轴向磁通磁场调制永 磁电机，其中该永磁电机具有多盘多气隙结构，由沿轴向方向上依次 交错排列的若干定子与转子构成而成，若定子数目为 Ns，转子数目为 Nr，定子与转子数目满足：Ns＝Nr+1(Nr＝2，3，4...)，最外侧两定子 不放置绕组，内侧定子放置环形绕组。按照本发明实现的调制永磁电 机，降低了绕组端部长度，减小了电机铜耗，提高了效率，两侧外定 子作为辅助磁路，保留了磁场调制电机的高电磁转矩密度、高功率因 数等特点，提高了电机的整体转矩密度，同时两侧外定子

一种基于风电场数据预处理的风电功率组合预测方法，包括以下步骤：利用小波去噪原理对风电场的历史风速数据和历史功率数据进行处理，分别得到光滑的风速序列和功率序列；对风速序列和功率序列的特征指标分别进行频繁项集分析和关联规则挖掘，得到风速强关联规则和功率强关联规则，利用强关联规则找出与待修正的当前预报相似的历史预报；并利用历史相似预报对待修正的当前预报进行误差修正；利用统计方法对修正后的当前风速预报进行训练并建立预测模型；利用预测模型进行功率预测，并利用历史相似预报对预测后的功率进行二次预测，最后得到最终的组合预测结果。

编织结构陶瓷基复合材料由于其耐高温、抗氧化的特点，是高推重比航空发动机高温部件最有应用前景的候选材料。在此背景下，研究开发了编织结构陶瓷基复合材料力学性能预测和结构强度分析技术。 项目通过稳态热固耦合平衡方程推导建立了热固耦合双尺度渐进均匀化分析方法，得到宏细观物理量间的对应关系偏微分方程。利用变分原理推导得到宏细观物理量对应关系方程的有限单元形式，完成热固耦合双尺度渐进均匀化分析程序的开发；针对编织结构复合材料的多尺度结构特点，完成了复合材料的细观、微观多尺度RVE建模方法研究。最后，通过引入材料分布模型描述复合材料构件局部材料坐标，建立了复合材料构件宏细微观多尺度热固耦合分析体系。 此项技术通过多尺度RVE建模、热固耦合双尺度均匀化分析能够较为准确的预测陶瓷基复合材料及其构件的热力学性能，得到相关材料参数，为材料的应用提供分析方法。应用此项技术，复合材料热力学性能预测值与材料单位提供的实验值相吻合，预测的宏观弹性模量与拉伸实验测量值最大相对误差12%以内。同时开展陶瓷基复合材料发动机典型结构实验研究，应变预测值与实验测量值最大相对误差7%以内。

本发明公开了一种基于有限测试点的构件残余应力场的预测方 法，包括：1、结构离散化；2、单元节点进行分类，建立位移形函数 矩阵、单元应力函数矩阵，然后求解单元矩阵；3、根据单元矩阵，建 立应力形质点残余应力向量列阵、整体节点载荷列阵、求解整体矩阵； 4、根据整体矩阵的秩确定实验测试点个数、分布及测试；5、根据所 测残余应力实验结果，作为残余应力边界条件，求得所有应力形质点 残余应力；6、根据应力形质点残余应力和单元应力函数矩阵，求解到 非应力形质点残余应力，从而可得构件的残余应力场。本发明可精确 预测

本发明公开了一种风电机组部件维修及备品备件需求预测方法。本发明公开的方法包括获取部件可靠度函数、设置部件维修参数、确定检测维修措施、部件运行寿命计算和备品备件需求预测五大步骤。其中，设置部件维修参数采用周期性预防维修方式，并考虑随机故障的影响；维修措施包括更换维修、不完全维修和最小维修，并以部件可靠度作为维修决策阈值。本发明提供的维修方法可以真实的反映部件实际运行维修情况，并可根据风电场情况作出应对调整，具有较强

本发明公开了一种机械零件表平面残余应力场的预测方法，包 括以下步骤:1)建立主残余应力分量的二元 n 阶三角级数多项式模型; 2)初步测试分析确定模型阶数 n 值;3)根据模型阶数 n，确定测试点个 数及测试方案并进行测试;4)根据预测模型和测试结果，对模型进行 矩阵形式整理求解模型系数;5)根据残余应力分量测试结果、已求的 模型系数和自平衡条件，求解其它残余应力分量预测模型系数;6)表 平面残余应力场形象表征。本发明方法避免了测试的盲目性