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公开(公告)号：CN116722424A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310700576.8
申请日：2023-06-13
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)(哈尔滨工业大学深圳科技创新研究院) , 深圳市杰普特光电股份有限公司
Abstract: 本申请公开了一种光纤剥模器冷却模组及其制作方法，涉及光纤剥模器冷却的技术领域。光纤剥模器冷却模组包括光纤剥模器、第一冷却室、第二冷却室及至少两个导通室，第一冷却室具有密封腔体，密封腔体上开设两个第一连通孔，光纤剥模器的一端从一个第一连通孔穿入并从另一个第一连通孔穿出，第一密封腔体内设有冷却介质，密封腔体还开设有至少两个间隔设置的第二连通孔；第二冷却室具有冷却通道，冷却通道上开设有至少两个第三连通孔；每个导通室连通一个第二连通孔和一个第三连通孔，以使冷却介质在密封腔体和冷却通道之间流通。本申请提供的光纤剥模器冷却模组冷却效率高且密封性好，尤其适用于高功率光纤激光器。
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公开(公告)号：CN106298414B
公开(公告)日：2018-05-11
申请号：CN201610659049.7
申请日：2016-08-10
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: H01J37/317 , H01L21/266
Abstract: 本发明提供了一种离子注入技术控制合成后钙钛矿光学特性的方法，所述钙钛矿为单晶钙钛矿微结构，所述单晶钙钛矿微结构含有第一卤素离子；对所述单晶钙钛矿微结构，采用第二卤素用离子注入方法进行离子注入，将第一卤素离子进行部分取代；其中，所述第二卤素不同于第一卤素。采用本发明的技术方案，制备简单，采用离子注入的方法可以选择性地调谐光致发光和调谐一个卤化铅钙钛矿器件上的不同位置的激射行为，实验的操作以及验证比较容易，方法简单、可行，应用前景广阔，为微纳光电领域和光子器件领域的发展提供新思路。
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公开(公告)号：CN103396667B
公开(公告)日：2016-02-10
申请号：CN201310316859.9
申请日：2013-07-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种具有界面自修复性能的碳纤维/银纳米粒子/聚醚砜复合材料的自修复方法，本发明涉及复合材料的自修复方法。本发明是要解决传统的碳纤维复合材料界面易产生裂纹，降低材料的机械性能，并难以修复的问题。方法：一、制备碳纤维/银纳米粒子纤维；二、制得碳纤维/银纳米粒子复合材料；三、制得具有界面自修复性能的碳纤维/银纳米粒子/聚醚砜复合材料。本发明制备的碳纤维/银纳米粒子/聚醚砜复合材料具有界面自修复性能，并且光照可以修复碳纤维/银纳米粒子/聚醚砜复合材料的界面。本发明用于制备具有界面自修复性能的碳纤维/银纳米粒子/聚醚砜复合材料及受损碳纤维/银纳米粒子/聚醚砜复合材料的自修复。
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公开(公告)号：CN103744780A
公开(公告)日：2014-04-23
申请号：CN201310738214.4
申请日：2013-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 考虑排错等待延迟的基于FSQ的软件可靠性增长模型的建立方法，涉及一种考虑排错等待延迟的基于FSQ的软件可靠性增长模型。为为了解决现有的基于FSQ的软件可靠性增长模型没有考虑排错等待延迟和故障不完美排除对软件可靠性的影响。所述模型包括故障检测过程中的均值函数模型和故障修正过程中的均值函数模型，所述方法包括：一：确定建立该模型的条件；二：根据所述条件，建立微分方程，并根据微分方程，求取FSQ-RWD模型的故障检测过程中的均值函数模型；三：根据故障修正时间、故障排错等待时间和获得的故障检测过程中的均值函数模型，求取FSQ-RWD模型的故障修正过程中的均值函数模型。它用于测试软件的可靠性。
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公开(公告)号：CN102306123B
公开(公告)日：2014-01-22
申请号：CN201110312104.2
申请日：2011-10-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于CSTM模型测试数据转换的构件软件可靠性分析方法，本发明涉及一种软件可靠性分析方法。它为了解决现有黑盒方法的忽略了组成系统的构件的测试以及可靠性信息，没有考虑软件的体系结构的缺点，本发明是测试数据转换的方法来实现黑盒方法和白盒方法的结合。它首先采用白盒方法实现构件软件测试剖面到运行剖面的映射，建立NHPP模型需要的可靠性数据集，然后采用黑盒方法建立构件软件应用的NHPP模型。测试数据转换的目的是将分阶段实现的、异构的构件软件灰盒测试过程转换成满足NHPP模型假设的单调统一的黑盒测试过程，把所有构件的单元测试数据和集成测试中构件之间的接口失效数据转换成整个应用基础上的黑盒测试数据，建立满足NHPP模型假设的可靠性数据集。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118879110A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202411113628.2
申请日：2024-08-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种具有温度自适应热辐射调控性能的动态热管理涂料及其制备方法和应用，它属于节能减排智能材料及红外伪装材料制备领域。本发明要解决现有VO2涂料仅能实现在辐射制冷方面的幅度调控或仅能实现在热伪装方面的调控问题。具有温度自适应热辐射调控性能的动态热管理涂料由棒状VO2微纳粉末、溶剂、分散剂、消泡剂、粘结剂、增稠剂及流平剂制备而成；制备方法：一、棒状VO2微纳粉末的制备；二、VO2涂料制备。应用：当涂覆于高反射基底上时，实现热驱动自适应热控制；当涂覆于高发射基底上时，实现热驱动自适应热伪装。
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公开(公告)号：CN110533726B
公开(公告)日：2021-05-04
申请号：CN201910802065.0
申请日：2019-08-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出一种激光雷达场景三维姿态点法向量估计修正方法，所述方法包括步骤一：利用局部平面拟合的方法求得点云中各点的点法向量ni，计算出点法向量的质心并求得所有ni与的夹角θi；步骤二：根据点云中点法向量与质心向量之间夹角的分布，在夹角直方图中选出频次f大于阈值λ的夹角区间，选定区间的数量即为聚簇数量k；步骤三：初步选取代表法向量；步骤四：选取待拟合的点集对代表法向量进行修正；步骤五：采用随机抽样一致算法得到最优拟合平面，计算最终代表法向量。本发明针对真实场景距离像，通过随机抽样一致算法对聚类中的点法向量进行筛选，修正了代表法向量的偏差，获取最优代表法向量，三维姿态估计更精确。
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公开(公告)号：CN103761183A
公开(公告)日：2014-04-30
申请号：CN201310738213.X
申请日：2013-12-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 考虑FDE和FCE的基于ISQ的软件可靠性增长模型的建立方法，涉及软件故障检测和故障修正领域。解决了现有软件可靠性增长模型都没有考虑到故障检测工作量和故障修正工作量对软件可靠性的影响，降低了模型的实际意义和结果可信度的问题。首先根据待建立的ISQ-FDEFCE软件可靠性增长模型的条件建立微分方程，并获得ISQ-FDEFCE软件可靠性增长模型的故障检测过程的均值函数模型；然后根据软件故障被完全修正的概率、故障修正时间和故障检测过程的均值函数模型，获得ISQ-FDEFCE软件可靠性增长模型的故障修正过程的均值函数模型，完成基于ISQ的软件可靠性增长模型的建立。本发明适用于提高软件的可靠性。
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公开(公告)号：CN102393833A
公开(公告)日：2012-03-28
申请号：CN201110315100.X
申请日：2011-10-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于HFSQM排队模型考虑排错资源局限性的构件软件可靠性分析方法，本发明涉及软件可靠性分析方法，它解决了实际中不可能拥有无限的排错资源，当所有排错人员都被占用时，新检测到的故障必须排队等待的缺陷。实现由三步组成：资源分配，故障检测过程和故障排除过程。资源分配为HFSQM中等待排错资源的故障分配合适的资源。故障检测过程基于构件软件应用的运行剖面对整个应用执行集成测试。故障排除过程对HFSQM中占有排错资源的故障进行修复。这能为软件发布和测试资源的合理配置提供依据，使软件既能按计划准时发布，又能满足用户的可靠性需求，降低软件的总成本。因此，基于HFSQM的仿真方法对于构件软件测试，进一步对于软件市场决策具有着重要指导意义。
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公开(公告)号：CN102306123A
公开(公告)日：2012-01-04
申请号：CN201110312104.2
申请日：2011-10-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F11/36
Abstract: 基于CSTM模型测试数据转换的构件软件可靠性分析方法，本发明涉及一种软件可靠性分析方法。它为了解决现有黑盒方法的忽略了组成系统的构件的测试以及可靠性信息，没有考虑软件的体系结构的缺点，本发明是测试数据转换的方法来实现黑盒方法和白盒方法的结合。它首先采用白盒方法实现构件软件测试剖面到运行剖面的映射，建立NHPP模型需要的可靠性数据集，然后采用黑盒方法建立构件软件应用的NHPP模型。测试数据转换的目的是将分阶段实现的、异构的构件软件灰盒测试过程转换成满足NHPP模型假设的单调统一的黑盒测试过程，把所有构件的单元测试数据和集成测试中构件之间的接口失效数据转换成整个应用基础上的黑盒测试数据，建立满足NHPP模型假设的可靠性数据集。
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