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本發(fā)明公開了一種基于配電網(wǎng)物理模擬的故障指示器檢測平臺 的建模方法，該方法包括如下步驟：(1)建立雙電源模型；(2)建立線路 模型，并在每條線路的末端接入故障模擬單元和模擬負(fù)載；(3)利用經(jīng) 過所述步驟(1)中的電源模型和經(jīng)過所述步驟(2)中獲得的線路模型組 網(wǎng)搭建低壓配電網(wǎng)模型；(4)在所述步驟(3)中獲得的配電網(wǎng)模型中的模 擬電纜線路、模擬架空線路上加裝升壓器、升流器，將線路運(yùn)行參數(shù) 轉(zhuǎn)化為實(shí)際配電網(wǎng)運(yùn)行參數(shù)，由此完成故障指示器檢測平臺的建模。 按照本發(fā)明實(shí)現(xiàn)的基于配電網(wǎng)物理模擬的故障指示器檢測

機(jī)載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機(jī)載LiDAR點(diǎn)云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點(diǎn)云語義分割、點(diǎn)云影像配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機(jī)交互等功能模塊，實(shí)現(xiàn)高效率、（半）自動(dòng)的城市實(shí)體三維模型重建，具備全自動(dòng)大測區(qū)城市建模、半自動(dòng)城市高精度精細(xì)實(shí)體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動(dòng)化程度，推進(jìn)實(shí)景三維中國建設(shè)進(jìn)程。 一、項(xiàng)目分類 關(guān)鍵核心技術(shù)突破 二、技術(shù)分析 創(chuàng)新性： 機(jī)載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)（LiDARPro）主要以機(jī)載LiDAR點(diǎn)云及多視航空影像作為輸入數(shù)據(jù)，通過點(diǎn)云語義分割、點(diǎn)云影像配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、建筑物單體結(jié)構(gòu)化模型重建、人機(jī)交互等功能模塊，實(shí)現(xiàn)高效率、（半）自動(dòng)的城市實(shí)體三維模型重建，具備全自動(dòng)大測區(qū)城市建模、半自動(dòng)城市高精度精細(xì)實(shí)體模型重建等多種解決方案，致力于提高智慧城市建設(shè)的自動(dòng)化程度，推進(jìn)實(shí)景三維中國建設(shè)進(jìn)程。系統(tǒng)主要由兩部分功能模塊組成：自動(dòng)化模型重建模塊及三維可視化交互管理系統(tǒng)模塊。其中自動(dòng)建模模塊由點(diǎn)云影像自動(dòng)配準(zhǔn)、實(shí)景三維模型重建、點(diǎn)云濾波、點(diǎn)云分類、建筑物單體化分割、建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建等軟件子模塊構(gòu)成。系統(tǒng)支持DEM、DOM、實(shí)景三維模型、建筑物L(fēng)oD1至LoD3模型等多種產(chǎn)品生產(chǎn)；支持多核、多CPU、多GPU架構(gòu)的任務(wù)并行化管理，支持搭建點(diǎn)云、影像、模型數(shù)據(jù)庫，支持人機(jī)交互進(jìn)行語義分割、模型編輯、紋理編輯等功能。 軟件解決的關(guān)鍵問題： LiDAR點(diǎn)云與傾斜影像異源異構(gòu)數(shù)據(jù)配準(zhǔn)問題，點(diǎn)云影像數(shù)據(jù)難以聯(lián)合應(yīng)用； 單一數(shù)據(jù)源三維信息與紋理信息不全，高質(zhì)量模型結(jié)果依賴高精度數(shù)據(jù)輸入，導(dǎo)致數(shù)據(jù)獲取成本昂貴、效率較低； 城市級實(shí)景三維模型重建自動(dòng)化程度低，低精度自動(dòng)結(jié)構(gòu)化模型成果難復(fù)用，而手動(dòng)模型繪制難度高、工藝繁瑣； 實(shí)景三維數(shù)據(jù)制作單位高度依賴國外軟件，國產(chǎn)化難。 先進(jìn)性： 當(dāng)前，國內(nèi)90%以上地形級實(shí)景三維數(shù)據(jù)制作測繪單位都基于國外軟件進(jìn)行三維重建，而城市級實(shí)景三維模型則重度依賴全人工手動(dòng)勾繪且需調(diào)用國外專業(yè)三維建模軟件，模型重建學(xué)習(xí)成本極高、軟件針對性不強(qiáng)而效率低下。 機(jī)載LiDAR與航空影像聯(lián)合城市三維建模系統(tǒng)軟件系統(tǒng)以高精度、高效率、高自動(dòng)化程度城市級實(shí)景三維模型重建為首要目標(biāo)。軟件系統(tǒng)具備高精度點(diǎn)云影像配準(zhǔn)模塊提供異源數(shù)據(jù)聯(lián)合應(yīng)用基礎(chǔ)；采用LiDAR點(diǎn)云約束的多視影像密集匹配策略實(shí)現(xiàn)高精度、全覆蓋三維數(shù)據(jù)輸入以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量實(shí)景三維模型重建；采取地面點(diǎn)濾波、非地面點(diǎn)地物分類、目標(biāo)地物單體實(shí)例分割遞進(jìn)式流程得到建筑物等地物單體化三維數(shù)據(jù)；優(yōu)化自動(dòng)結(jié)構(gòu)化模型重建與人工干預(yù)的結(jié)構(gòu)化建模流程，無需額外依賴專業(yè)建模軟件；提供針對建筑物結(jié)構(gòu)化建模的模型編輯、紋理編輯模塊，不達(dá)標(biāo)的自動(dòng)模型可復(fù)用，三維點(diǎn)云端、二維影像端可獨(dú)立或聯(lián)合編輯，具備交互友好的參照式、勾繪式、半自動(dòng)編輯模式。 獨(dú)占性： 系統(tǒng)主要搭建兩條生產(chǎn)路線，以適應(yīng)不同地域模型精度要求差異、不同應(yīng)用時(shí)間響應(yīng)要求。其一是以LiDAR點(diǎn)云為主的快速建筑物結(jié)構(gòu)化模型重建，經(jīng)過點(diǎn)云分類、建筑物實(shí)例分割、結(jié)構(gòu)化模型重建等步驟構(gòu)建人工地物結(jié)構(gòu)化模型，并利用配準(zhǔn)后多視影像對模型紋理映射，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括DOM、DEM、 LoD2為主的建筑物結(jié)構(gòu)化模型、典型地物真實(shí)色彩點(diǎn)云等輕量基礎(chǔ)數(shù)據(jù)；其二是在LiDAR點(diǎn)云約束下生成高精度密集匹配點(diǎn)云構(gòu)造高質(zhì)量實(shí)景三維模型，并在此基礎(chǔ)上提取建筑物單體三角網(wǎng)數(shù)據(jù)，經(jīng)過模型簡化抽象得到建筑物L(fēng)oD3模型，此生產(chǎn)線主要產(chǎn)品包括實(shí)景三維模型、建筑物L(fēng)oD3模型等城市級實(shí)景三維數(shù)據(jù)要素。 此外，軟件系統(tǒng)支持在Windows (Win7/10)、Ubuntu (16.04/18.04/ 20.04)、國產(chǎn)麒麟(V4/V10)等多操作系統(tǒng)中運(yùn)行，已階段性實(shí)現(xiàn)國產(chǎn)化。

"本項(xiàng)目屬工程裝備設(shè)計(jì)制造技術(shù)領(lǐng)域。我國是地下施工最多，全斷面隧道掘進(jìn)裝備需求量最大和發(fā)展速度最快的國家。由于引進(jìn)裝備不適應(yīng)我國復(fù)雜多變的地質(zhì)情況，導(dǎo)致可靠性差，嚴(yán)重影響施工效率與效益，因此亟需發(fā)展相關(guān)設(shè)計(jì)技術(shù)并自主研制。掘進(jìn)裝備的關(guān)鍵核心部件是刀盤，缺少地質(zhì)適應(yīng)性好與可靠性高的刀盤設(shè)計(jì)技術(shù)是困擾掘進(jìn)裝備自主研制的瓶頸問題。項(xiàng)目組圍繞國家重大隧道工程需求，攻克了刀盤地質(zhì)適應(yīng)性與高可靠性設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù)，促進(jìn)了我國掘進(jìn)裝備自主設(shè)計(jì)能力跨越式發(fā)展。 本項(xiàng)目技術(shù)發(fā)明一為提出了廣譜地質(zhì)適應(yīng)性掘進(jìn)載荷建模新理論。創(chuàng)建了掘進(jìn)裝備總載荷預(yù)測模型，突破了現(xiàn)有建模理論僅適用于單一地質(zhì)的局限性，降低了總載荷預(yù)測誤差，為刀盤地質(zhì)適應(yīng)性與高可靠性設(shè)計(jì)提供了載荷條件；本項(xiàng)目技術(shù)創(chuàng)新二為發(fā)明了軟土類刀盤地質(zhì)適應(yīng)性設(shè)計(jì)新技術(shù)。建立了掘進(jìn)裝備刀盤高精度參數(shù)化建模新方法，實(shí)現(xiàn)了復(fù)雜地質(zhì)條件下掘進(jìn)過程全物理仿真及刀盤結(jié)構(gòu)強(qiáng)度優(yōu)化設(shè)計(jì)，突破了刀盤輕量化設(shè)計(jì)關(guān)鍵技術(shù)，降低了設(shè)計(jì)制造成本；本項(xiàng)目技術(shù)創(chuàng)新三為發(fā)明了硬巖類刀盤高可靠性設(shè)計(jì)新技術(shù)。提出了隨機(jī)動(dòng)態(tài)載荷作用下刀盤強(qiáng)度設(shè)計(jì)方法“

本發(fā)明公開了一種面向個(gè)性化虛擬試衣的真實(shí)人體三維建模方法。該算法以視頻作為輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過特征匹配、關(guān)鍵幀選取、三維點(diǎn)云生成、模板映射、紋理映射等幾個(gè)步驟，得到人體表面三維模型。采用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)的技術(shù)大大簡化了重建過程，減輕了數(shù)據(jù)采集者和被采集者的負(fù)擔(dān)，降低了對儀器和設(shè)備的要求，同時(shí)能獲得較為精確的重建結(jié)果。利用模板映射能獲得完整的人體表面模型，使算法對于人體紋理信息缺失和自身遮擋更加魯棒。

本發(fā)明公開了一種靜電激發(fā)袋式除塵器的脈沖清灰性能數(shù)學(xué)建模方法，涉及一種新型的以壓力損失 系數(shù)（pressure?reduction?factor,?[PRF]）為核心的非穩(wěn)態(tài)軸對稱數(shù)學(xué)模型，通過試驗(yàn)測試數(shù)據(jù)與數(shù)值模 擬計(jì)算相結(jié)合的方法對在靜電激發(fā)條件下動(dòng)態(tài)脈沖清灰過程進(jìn)行影響因素簡化，確定清灰周期與 PRF、 壓力損失、濾袋靜壓與脈沖壓力等清灰定性參數(shù)之間的關(guān)系。克服了僅通過有限的測試數(shù)據(jù)與影響因素 考慮不周所致的清灰性能分析的局限性，描述了在靜電激發(fā)條件下影響因素更趨復(fù)雜的動(dòng)態(tài)清灰過程。 

本發(fā)明公開了一種面向個(gè)性化虛擬試衣的真實(shí)人體三維建模方法。該算法以視頻作為輸入數(shù)據(jù)，經(jīng)過特征匹配、關(guān)鍵幀選取、三維點(diǎn)云生成、模板映射、紋理映射等幾個(gè)步驟，得到人體表面三維模型。采用運(yùn)動(dòng)恢復(fù)結(jié)構(gòu)的技術(shù)大大簡化了重建過程，減輕了數(shù)據(jù)采集者和被采集者的負(fù)擔(dān)，降低了對儀器和設(shè)備的要求，同時(shí)能獲得較為精確的重建結(jié)果。利用模板映射能獲得完整的人體表面模型，使算法對于人體紋理信息缺失和自身遮擋更加魯棒。按照本發(fā)明，從數(shù)據(jù)輸入到

本發(fā)明涉及一種表征太赫茲量子級聯(lián)激光器多模效應(yīng)的電路建模仿真方法，首先建立表征 THzQCL 有源層內(nèi)部載流子輸運(yùn)特性的多模速率方程組；接著建立表征ThzQCL內(nèi)部多模態(tài)效應(yīng)的物理方程模型； 然后通過變量代換和化簡得到相應(yīng)的等效電路模型；建立表征 THzQCL 輸入端電氣特性的等效電路模型； 建立表征 THzQCL 輸出端光功率特性的等效電路模型；最后建立電路宏模型，包括一個(gè)電氣端口和一個(gè) 光功率輸出端口，基于電路宏模型進(jìn)行光電性能仿真和輸出光譜性能測試。本發(fā)明可測試溫度對 THzQCL 各種光電性能的影響；可支持實(shí)現(xiàn)對 THzQCL 光電性能和輸出多模效應(yīng)的模擬和仿真。 

本發(fā)明公開了一種不相關(guān)并行機(jī)混合流水車間調(diào)度的建模方法， 該建模方法以最小化最大完工時(shí)間為目標(biāo)。針對不相關(guān)并行機(jī)混合流 水車間調(diào)度自身的特點(diǎn)，基于機(jī)床位置關(guān)系、同一機(jī)器兩工件先后關(guān) 系、同一機(jī)器兩相鄰工件間先后關(guān)系、同一加工階段兩工件先后關(guān)系、 加工階段位置關(guān)系等 5 種建模思想，提出了多個(gè)混合整數(shù)線性規(guī)劃模 型。接著，對所提出模型從建模過程、模型尺寸復(fù)雜度、計(jì)算復(fù)雜度 等方面進(jìn)行了詳細(xì)的對比評估。使用CPLEX求解器對HFSP調(diào)度實(shí)例 進(jìn)行求解，驗(yàn)證了本文 MILP&

本發(fā)明公開了一種螺旋立銑刀正交車銑加工三維穩(wěn)定性建模方 法，包括以下步驟:(1)將機(jī)床-刀具-工件系統(tǒng)簡化為質(zhì)塊-彈簧-阻尼器 連接的振動(dòng)系統(tǒng)，建立坐標(biāo)系 xFyFzF，建立振動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程;(2) 利用錘擊法模態(tài)試驗(yàn)分別得到振動(dòng)系統(tǒng)分別在 xF，yF，zF 每個(gè)方向的 頻響函數(shù)，辨識出振動(dòng)系統(tǒng)的模態(tài)質(zhì)量、剛度和阻尼，計(jì)算振動(dòng)系統(tǒng)的慣性力、彈簧力、阻尼力;(3)計(jì)算螺旋立銑刀的動(dòng)態(tài)切削力;(4)求 解振動(dòng)系統(tǒng)動(dòng)力學(xué)方程得到振動(dòng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性葉瓣圖。本發(fā)明考慮了

西湖大學(xué)李子青團(tuán)隊(duì)與廈門大學(xué)、德睿智藥合作，首創(chuàng)研發(fā)了能夠刻畫蛋白質(zhì)構(gòu)象變化與親和力預(yù)測的AI模型ProtMD。這是第一個(gè)嘗試解析蛋白質(zhì)動(dòng)態(tài)構(gòu)象的AI方法，可輔助藥物化學(xué)專家更加精準(zhǔn)的篩選出高活性小分子，從而加速臨床前藥物研發(fā)。