首页> 中国专利> 基于偏微分方程模型学习的磁流体系统的控制方法

基于偏微分方程模型学习的磁流体系统的控制方法

页面导航

摘要
著录项
法律信息
相似文献

摘要

基于PDE模型学习的磁流体系统的控制方法，该方法包括以下步骤：构建通道中磁流体系统的拓扑结构，磁流体系包括两端封闭的通道，通道内的磁流体流体，和垂直于磁流体流动方向的外加电磁场；设定磁流体雷诺数的上下界；用控制参数近似外部可调的感应磁场；获得初始时刻的磁流体速度，获得初始时刻的磁流体感应强度；用控制参数和流体的雷诺数作为输入，T时刻的磁流体流速值为输出；构造用于近似磁流体速度的多项式混沌展开模型；本发明的优点：考虑参数不确定性的磁流体系统，由于模型不确定参数与控制参数均满足均匀分布，使得多项式混沌展开的近似得到保证。

著录项

公开/公告号CN111650833A

专利类型发明专利
公开/公告日2020-09-11

原文格式PDF
申请/专利权人宁波大学;
展开▼

申请/专利号CN202010498179.3
发明设计人卢荣华;陈特欢;
展开▼

申请日2020-06-04
分类号G05B13/04(20060101);
代理机构33100 浙江杭州金通专利事务所有限公司;
代理人徐关寿
地址 315000 浙江省宁波市江北区风华路818号
入库时间 2023-06-19 08:14:27

法律信息

法律状态公告日

法律状态信息

法律状态
2022-11-01

授权

发明专利权授予

相似文献

专利
中文文献
外文文献

1. 基于偏微分方程模型学习的磁流体系统的控制方法 [P] . 中国专利： CN111650833A . 2020-09-11
2. 一种基于耦合偏微分方程模型的超分辨率图像重建方法 [P] . 中国专利： CN103473752A . 2013-12-25
3. DEEP LEARNING FOR PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATION (PDE) BASED MODELS [P] . 美国专利： US2020074295A1 . 2020-03-05

机译：基于偏微分方程（PDE）模型的深度学习
4. LEARNING-BASED PARTIAL DIFFERENTIAL EQUATIONS FOR COMPUTER VISION [P] . 美国专利： US2010074551A1 . 2010-03-25

机译：基于学习的计算机视觉偏微分方程
5. DEEP LEARNING BASED SELF-DRIVING CAR, DEEP LEARNING BASED SELF-DRIVING CONTROL DEVICE, AND DEEP LEARNING BASED SELF-DRIVING CONTROL METHOD [P] . KR102342143B1 . 2021-12-23

机译：基于深度学习的自动驾驶汽车，基于深度学习的自动驾驶控制装置，以及基于深度学习的自动驾驶控制方法