一种数字化种植辅助正畸支抗制备方法

    公开(公告)号:CN117838340A

    公开(公告)日:2024-04-09

    申请号:CN202410150742.6

    申请日:2024-02-02

    Abstract: 本发明公开了一种数字化种植辅助正畸支抗制备方法。方法包括:获取患者的口内扫描数据,使用隐形矫治的数字化技术,在患者的缺牙区安置假牙空泡并设计隐形矫治的牙齿移动终末位方案;获取口内CBCT影像数据,建立患者的隐形矫治模型,重叠后获得缺牙区种植体植入的位置和角度;进行3D打印后获得种植导板和修复体,使用种植导板将修复体植入患者口内,将修复体作为隐形矫治的支抗对患者进行辅助正畸,最终完成数字化种植辅助正畸支抗的制备。本发明方法利用数字化技术联合正畸与种植,实现了隐形矫治对牙齿移动的精准预测以及种植导板对种植体植入位置、方向的精确把控,为解决了缺牙患者正畸治疗周期长、治疗程序难的问题提供可行方案。

    三端口电力电子变压器的多重移相模型预测控制方法

    公开(公告)号:CN112366677B

    公开(公告)日:2022-04-08

    申请号:CN202011165993.X

    申请日:2020-10-27

    Abstract: 本发明涉及直流微电网和电力电子技术领域,旨在提供一种三端口电力电子变压器的多重移相模型预测控制方法。三端口电力电子变压器应用于直流微电网中,可以减小直流微电网的复杂性,降低建设成本,提升能量管理的灵活性。但是变换器端口功率存在耦合,某一端口的功率波动会干扰另外两个端口的功率传输,且连接储能设备的端口电压波动会导致隔离变压器电流增大,变换器效率降低。本发明在传统的移相调制策略基础上,在储能端口侧H桥加入桥内移相,实现损耗最小的优化目标,提高效率,并采用模型预测控制实现负载端口的电压控制和储能端口的SOC,在提高端口动态性能的同时实现端口功率的解耦。

    一种多有源桥电力电子变压器及其软启动方法

    公开(公告)号:CN112234828B

    公开(公告)日:2022-04-01

    申请号:CN202010982531.0

    申请日:2020-09-17

    Abstract: 本发明涉及直流配用电技术领域,旨在提供一种多有源桥电力电子变压器及其软启动方法。是利用辅助电源和软启动策略对输出侧端口电容进行预充电,使得端口电压基本达到额定值,然后在辅助电源的切除和分布式电源的接入的过程中,通过控制模式的切换实现变压器平滑进入稳态控制模式。在多模式控制策略中有三个自由度,分别控制高压端口向中低压端口的传输功率的大小和方向。本发明能在保证端口电压稳定启动的同时,从高压侧实行的预充电成功限制电感电流峰值的大小,避免系统冲击电流的出现。多种控制模式均只需采用PI控制器,控制方法简单,能够保证模式切换后输出的连续性。

    交直流互联隔离型双向DC-AC变换器及其双向分担控制方法

    公开(公告)号:CN112398349B

    公开(公告)日:2021-10-15

    申请号:CN202011115538.9

    申请日:2020-10-19

    Abstract: 本发明涉及电力电子领域,旨在提供一种交直流互联隔离型双向DC‑AC变换器及其双向分担控制方法。该DC‑AC变换器由DC‑DC模块和DC‑AC模块相连而成;前者包括隔离变压器、两组由四个开关管组成的原副边H桥、两个端口稳压电容,以及谐振电感;后者包括由六开关管组成的三相半桥变流器、端口稳压电容,以及滤波电感。本发明将整个隔离型两级式DC‑AC变换器看作整个模块,主要采集两端口的电信号;采集信号简单,模块化程度高,易于封装。本发明首先对DC‑DC模块进行恒定变比控制,使其表现出直流变压器的特性。在此基础上再通过两级式变换器两端口的电力测量信号控制DC‑AC模块的控制,从而使得整个变换器具有双向功率分担功能。

    三端口电力电子变压器的多重移相模型预测控制方法

    公开(公告)号:CN112366677A

    公开(公告)日:2021-02-12

    申请号:CN202011165993.X

    申请日:2020-10-27

    Abstract: 本发明涉及直流微电网和电力电子技术领域,旨在提供一种三端口电力电子变压器的多重移相模型预测控制方法。三端口电力电子变压器应用于直流微电网中,可以减小直流微电网的复杂性,降低建设成本,提升能量管理的灵活性。但是变换器端口功率存在耦合,某一端口的功率波动会干扰另外两个端口的功率传输,且连接储能设备的端口电压波动会导致隔离变压器电流增大,变换器效率降低。本发明在传统的移相调制策略基础上,在储能端口侧H桥加入桥内移相,实现损耗最小的优化目标,提高效率,并采用模型预测控制实现负载端口的电压控制和储能端口的SOC,在提高端口动态性能的同时实现端口功率的解耦。

    一种基于神经网络的用于医疗垃圾分类的方法

    公开(公告)号:CN111160412A

    公开(公告)日:2020-05-15

    申请号:CN201911268605.8

    申请日:2019-12-11

    Abstract: 本发明涉及一种基于神经网络的用于医疗垃圾分类的方法,包括:获取待识别的图像;将所述图像输入预先训练的神经网络模型,输出所述图像的类别:确定初始神经网络模型的网络结构以及初始化所述初始神经网络模型的网络参数;获取样本集;从所述样本集中选取样本,以及执行以下训练步骤:将选取的样本图像输入初始神经网络模型,得到样本的预测类别;将样本的预测类别与标注信息中的类别进行比较;根据比较结果确定所述初始神经网络模型是否达到预设的达标条件;响应于确定出所述初始神网络模型达到所述达标条件,将所述初始神经网络作为训练好的神经网络。

    一种基于图神经网络的商品信息自动补全方法

    公开(公告)号:CN115269878A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202211025367.X

    申请日:2022-08-25

    Applicant: 浙江大学

    Inventor: 陈华钧 李娟 张文

    Abstract: 本发明公开了一种基于图神经网络的商品信息自动补全方法,在构建头实体‑关系图和尾实体‑关系图的基础上,通过图神经网络和聚合操作更新实体表示和关系表示,这样得到的实体表示和关系表示更加准确,在此基础上,对于给定的商品头实体,通过基于头实体表示与关系表示之间的粘合度来筛选候选关系,基于尾实体表示与候选关系表示之间的粘合度来筛选候选尾实体,不需要遍历所有的(关系,尾实体)组合,即能够快速过滤关系和尾实体,得到由候选关系、候选尾实体以及头实体组成候选商品信息三元组,再基于该候选商品信息三元组的知识表示分数来确定可靠的候选商品信息三元组,实现了快速准确的商品信息的自动补全。

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