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一种基于贝叶斯推理的湿木材热参数反演方法

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本发明公开了一种基于贝叶斯推理的湿木材热参数反演方法，首先，基于阿伦尼乌斯定律建立湿木材热分解本构模型,详细考虑了木材热解过程中的多个阶段；其次，基于贝叶斯方法建立木材热参数反演模型；再次，基于马尔科夫链蒙特卡罗方法(MCMC)给出所建立模型的求解算法，提出混合反演算法；最后为了更好的实际应用，还提出一种基于MATLAB、ABAQUS和Python的求解算法通用计算方案，该计算方案灵活调用多种计算软件，实现了复杂运算和数据的自动化处理。本发明与传统方法相比，所提方法与实际热解过程拟合较好，同时简单高效，具有较高的热参数反演精度，具备巨大的工程应用价值。

著录项

公开/公告号CN110489838A

专利类型发明专利
公开/公告日2019-11-22

原文格式PDF
申请/专利权人东南大学;
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申请/专利号CN201910728832.8
发明设计人张中文;何至立;徐赵东;
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申请日2019-08-08
分类号G06F17/50(20060101);
代理机构32204 南京苏高专利商标事务所(普通合伙);
代理人向文
地址 211100 江苏省南京市江宁区东南大学路2号
入库时间 2024-02-19 16:25:12

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2019-12-17

实质审查的生效 IPC(主分类):G06F17/50 申请日:20190808

实质审查的生效
2019-11-22

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1. 一种基于贝叶斯推理的湿木材热参数反演方法 [P] . 中国专利： CN110489838A . 2019-11-22
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3. THE PRESENT INVENTION RELATES TO A BONE SUBSTITUTE COMPRISING A CORE BASED ON HYDROXYAPATITE (HA), OBTAINED FROM AT LEAST ONE POROUS WOOD, OR BASED ON COLLAGEN FIBRES AND HYDROXYAPATITE, AND A SHELL, BASED ON HYDROXYAPATITE (HA) OR SILICON CARBIDE (SIC), OBTAINED FROM AT LEAST ONE WOOD HAVING A LOWER POROSITY THAN THE AT LEAST ONE WOOD OF THE CORE. THE POROUS WOOD HAS A TOTAL POROSITY OF BETWEEN 60 AND 95, PREFERABLY BETWEEN 65 AND 85, AND IT IS SELECTED FROM AMONGST THE CHOICES OF RATTAN, PINE, ABACHI AND BALSA WOOD. THE WOOD OF THE SHELL HAS A POROSITY OF BETWEEN 20 AND 60, PREFERABLY BETWEEN 30 AND 50. THE BONE SUBSTITUTE IS UTILIZED FOR THE SUBSTITUTION AND REGENERATION OF BONE, PREFERABLY FOR BONES SUBJECTED TO MECHANICAL LOADS, SUCH AS LONG BONES OF THE LEG AND ARM, PREFERABLY THE TIBIA, METATARSUS, FEMUR, HUMERUS OR RADIUS. [P] . 世界知识产权组织专利： WO2012063201A1 . 2012-05-18

机译：本发明涉及包含基于羟基磷灰石（HA）的核心的骨替代物，所述核心取自至少一种多孔木材，或者基于胶原纤维和羟基磷灰石，以及基于羟基磷灰石（HA）的壳，是从至少一木材获得的，其孔隙率比核心的至少一木材低。多孔木材的总孔隙率在60％和95％之间，最好在65％和85％之间，并且可以从藤，松木，ABACHI和BALSA木材中选择。外壳的木材的孔隙率在20％和60％之间，最好在30％和50％之间。骨骼替代物可用于骨骼的替代和再生，尤其适用于承受机械载荷的骨骼，例如腿和手臂的长骨，通常是胫骨，变角肌，股骨，肱骨或RADIUS。
4. Estimation method to analyze parameter and prediction uncertainty of River Storage Mode using the Bayesian inference and segment mixture likelihood [P] . KR20210048948A . 2021-05-04

机译：利用贝叶斯推理和分段混合阶段分析河流存储模式参数和预测不确定性的估计方法
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