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公开(公告)号：CN113128781B
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202110478283.0
申请日：2021-04-30
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种自动构建智能化模型与算法的分布式工业能源运行优化平台。该平台分为建模端、服务端与运行端三部分。建模端将数据预处理、能源产‑消‑储趋势预测与优化调度决策等算法模型封装为面向不同生产场景的可视化模块，通过模块拖拽的方式实现复杂功能模型与算法的便捷搭建。服务端对应各边缘侧的设备模型需求，自动构建训练样本与生产计划/制造信号等序列，通过对应的接口与训练好的智能化模型进行交互，输出计算结果并存储到指定的关系数据库中。运行端将计算结果通过友好的用户界面进行展示，并可通过人机互动调整工况的实时状态，反馈给云端服务器，云端服务则迅速触发各边缘侧模型的参数更新，使其迅速适应工况变更，从而实现平台的边云协同。
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公开(公告)号：CN118880748A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411084724.9
申请日：2024-08-08
Applicant: 中铁十一局集团有限公司 , 中铁十一局集团第一工程有限公司 , 大连理工大学
IPC: E01D21/00 , E01D19/16 , E01D19/14 , E01D11/04 , E01D101/32
Abstract: 本发明公开了一种旋入连接式斜拉索索力转换装置，涉及桥梁建造设备技术领域；其包括斜拉索的底端固定有梁端锚垫板和斜拉索锚头，斜拉索锚头外螺纹连接有工作螺母，内螺纹连接有螺纹接头；张拉杆的下端穿过千斤顶的内部通孔，由千斤顶后端的张拉螺母进行连接固定，千斤顶安装在张拉撑脚上，张拉杆的上端连接有连接装置，连接装置顶部螺纹连接有螺纹接头；连接装置的滑动件滑动安装在插入端上，插槽端与插入端相贴合的内壁面上设有限位槽。本发明通过连接装置连接螺纹接头和张拉杆，索力转换时，只需要拆除螺纹接头和连接装置的连接、拆除连接装置即可，易于安装和拆卸，节省操作人员的时间和精力。
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公开(公告)号：CN113128781A
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN202110478283.0
申请日：2021-04-30
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种自动构建智能化模型与算法的分布式工业能源运行优化平台。该平台分为建模端、服务端与运行端三部分。建模端将数据预处理、能源产‑消‑储趋势预测与优化调度决策等算法模型封装为面向不同生产场景的可视化模块，通过模块拖拽的方式实现复杂功能模型与算法的便捷搭建。服务端对应各边缘侧的设备模型需求，自动构建训练样本与生产计划/制造信号等序列，通过对应的接口与训练好的智能化模型进行交互，输出计算结果并存储到指定的关系数据库中。运行端将计算结果通过友好的用户界面进行展示，并可通过人机互动调整工况的实时状态，反馈给云端服务器，云端服务则迅速触发各边缘侧模型的参数更新，使其迅速适应工况变更，从而实现平台的边云协同。
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公开(公告)号：CN105528681A
公开(公告)日：2016-04-27
申请号：CN201510968907.1
申请日：2015-12-21
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/06
CPC classification number: Y02P90/82 , G06Q10/06313
Abstract: 本发明属于信息技术领域，涉及一种基于隐树模型的冶金企业副产能源系统实时调整方法。本发明旨在根据冶金企业现场已有的大量历史数据建立一种能够实现副产煤气系统实时调整的隐树模型。首先从副产能源系统大量的历史运行数据中有效地区分出调整点对应的数据，并与大量非调整点对应的数据搭配构建训练样本集；将训练样本集中的数据进行语义表达，形成新的可用于建立隐树模型的语义样本库；采用双重爬山法对语义样本库中的样本进行学习以建立隐树模型，结合专家经验对隐树模型进行修正，获得一个结合数据和专家经验的副产能源系统调整模型；根据工业现场实时的监控和预测数据，利用该模型可以确定副产能源系统在未来某段时间内的调整任务。
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公开(公告)号：CN119555749A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202411673642.8
申请日：2024-11-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于主动调控技术的快速响应湿度传感器，包括：敏感和加速脱湿复合结构、增湿喷雾装置、脱湿喷雾装置和控制系统，敏感和加速脱湿复合结构将环境中湿度变化转换为电信号输出至控制系统，当环境湿度增加时，控制系统启动增湿喷雾装置喷出液体蒸汽I覆盖敏感和加速脱湿复合结构表面，加速湿敏材料的吸湿响应；当环境湿度降低时，控制系统启动脱湿喷雾装置喷出液体蒸汽II覆盖敏感和加速脱湿复合结构表面，通过液体蒸汽II加速湿敏材料表面水分子蒸发，同时敏感和加速脱湿复合结构产生高频振动，快速移出表面水分子，实现高效的脱湿功能。本发明在湿度快速变化时仍能精准、快速地检测湿度，有效提升了响应速度、灵敏度和稳定性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118445081A
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202410613627.8
申请日：2024-05-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Serverless的多边缘智能牧场计算任务卸载方法及系统，包括预处理阶段：在具备多个边缘计算节点的牧场中构建函数卸载调度控制系统，选取边缘计算节点作为集中式调度器，并构建资源、传输、能量和拒绝模型；卸载决策阶段：集中式调度器通过能量和容器状态感知的卸载调度方法将函数卸载到最合适的节点上，同时利用NSGA2算法优化决策参数，从而联合优化系统的能耗和拒绝率；决策下发阶段：边缘计算节点对函数请求按照调度结果进行本地计算或转发。本发明不仅面向偏远牧场中网络受限、电力受限的场景，也适用于其他无服务器边缘计算的场景，可以显著降低能耗和请求拒绝率，在绿色计算领域有广泛的应用价值和使用前景。
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公开(公告)号：CN117376357A
公开(公告)日：2024-01-09
申请号：CN202311316495.4
申请日：2023-10-11
Applicant: 东南大学
IPC: H04L67/1004 , H04L67/1019 , H04L67/61 , G06F9/50 , G06F9/48
Abstract: 本发明公开了一种无服务器多边缘函数动态部署与任务卸载方法及系统，在初始化阶段，创建历史经验回放区和优质经验回放区保存预收集到的边缘系统的历史经验，聚类优质经验回放区的数据，初始化函数部署模型参数，并使用历史经验回放区的数据预训练；在函数动态部署和算法更新维护阶段中，收集边缘系统当前时刻的任务到达模式，输入至函数部署模型内的策略网络，经运算后得到函数部署动作，收集新经验，维护优质经验区并更新部署模型并周期性同步参数；最后以最小化任务平均时延为目标，根据当前的函数实例部署状态进行任务混合卸载。本发明通过多边缘协作部署函数实例与任务混合卸载，减少任务延迟，提升服务质量。
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公开(公告)号：CN117331621A
公开(公告)日：2024-01-02
申请号：CN202311316504.X
申请日：2023-10-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于Serverless冷启动问题的混用策略优化方法及系统，针对不同特征的调度函数，采用不同的调度策略，所述策略包括基于无工作流的时间序列模型调度策略和基于工作流的时间序列模型调度策略；针对高频函数，采用无工作流的时间序列模型调度策略，同时查询是否有初始化的实例，若有则执行，若没有则进入有工作流的时间序列模型调度策略；针对低频函数：进入有工作流的时间序列模型调度策略。本发明通过分析函数特征，对函数采取基于有无工作流的调度策略，对serverless的冷启动问题进行优化，对无服务器的性能提升有显著作用。
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公开(公告)号：CN117221951A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311217434.2
申请日：2023-09-20
Applicant: 东南大学
IPC: H04W28/084 , H04L67/10 , G06N3/092
Abstract: 本发明公开了一种车载边缘环境下基于深度强化学习的任务卸载方法，包括预处理阶段、解决方案阶段及卸载决策阶段，首先构建车载边缘网络系统架构，根据车载边缘网络系统架构建立通信、计算模型以及目标优化；再根据系统的动态性，对车辆调度、资源分配和任务卸载进行联合优化，优化过程被表述为马尔可夫决策过程(MDP)，开发强化学习框架，并根据强化学习框架构建和设置基于PA‑TODM‑DDPG的深度强化学习模型；最后使用训练好的PA‑TODM‑DDPG求解最优卸载策略。本发明将车辆移动性、时变信道状态、任务卸载决策和资源分配的混合动作空间要求进行联合考虑，从减少系统成本的角度考虑可分割的独立车载任务卸载问题，通过联合优化系统能耗和总体时延降低系统总成本。
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公开(公告)号：CN116634401A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310586317.7
申请日：2023-05-23
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种解决边缘计算下最大化车载用户满意度的任务卸载方法，属于边缘计算与优化算法领域，该方法分为3个阶段：模型构建阶段、目标优化设计阶段、任务卸载阶段。模型构建阶段是为车辆边缘计算建立一个具有资源约束的三层模型架构，包括云、路边单元和车辆，其中车辆中携带多个即将卸载的独立任务；目标优化设计阶段深度考虑任务的截止期限、资源需求量、各个节点的资源约束和任务截止期约束，以最大化用户满意度为优化目标；任务卸载阶段提出一种基于改进粒子群的任务卸载算法，旨在降低任务执行延迟和提高任务最大截止期限内被完成的比率，最大化用户满意度。
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