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115厂申请一种应用于EVTOL垂直起降飞行器的一体化电推进电机专利

；后端盖组件包括后端盖（2），后端盖（2）具有朝向所述转子组件的容纳腔，容纳腔内安装有盘状的定子铁芯（4）及定子绕组（3）；前端盖组件包括前端盖（10），前端盖（10）朝向转子组件的一侧安装有驱动板（18），另一侧安装有控制器罩（12）；驱动板（18）具有控制电路。

2024年04年05日

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赛峰飞机发动机（苏州）有限公司申请飞行器涡轮机专利

专利摘要显示，飞行器涡轮发动机（10），飞行器涡轮发动机包括：‑两个同轴环形壁，两个同轴环形壁在它们之间限定了用于主空气流（18）的流动的主环形通道（16）；‑转子叶片装置（30），转子叶片装置径向延伸穿过第一通道（16）；‑环形分离器（24），环形分离器被布置在转子叶片装置（30）的下游并且被构造成将主空气流（18）分成两部分以形成次级空气流（20，22）；‑第一可变引导轮叶（40），第一可变引导轮叶围绕轴分布并且每个第一可变引导轮叶包括位于分离器

2024年07年19日

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五角大楼订购配备隐形战斗机的航空母舰前往中东

亚伯拉罕·林肯号航空母舰抵达后将配备包括三个中队的F/A-18E超级大黄蜂及一个中队的F-35C隐形战斗机在内的强大火力。此外，舰载机联队还包含一个EA-18G电子攻击机中队。

2024年08年12日

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赛峰飞机发动机（苏州）有限公司申请用于飞行器的涡轮机专利

专利摘要显示，本发明涉及一种涡轮机（1），该涡轮机具有低压轴（8），该低压轴具有：用于第一空气流（A1）的内部通道（18）；以及第一区段（8a）；包括第一截头圆锥形部分（8b’）的第二区段（8b）；其中布置有至少一个轴承至少部分地由第一截头圆锥形部分（8b’）和围绕第一区段（8a）安装的径向分隔壁（80a）轴向地界定，第一截头圆锥形部分（8b’）还具有开口（19），以使得第一空气流（A1）能够从空气室（25）传递到内部通道（18

2024年09年24日

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新建蚌埠民用机场工程民航专业设备采购安装项目中标候选人公示

公示期为2024年12月20日18:00至2024年12月23日18:00。

2024年12年20日

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临汾供应站改扩建项目施工中标候选人公示

各候选单位的投标报价分别为18,463,350.78元、18,082,877.83元和19,138,665.82元，工期均为661日历天。

2024年12年30日

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南京航空航天大学申请一种基于三维点云的牵引编织芯模同心度检测方法专利

专利摘要显示，本发明涉及一种基于三维点云的牵引编织芯模同心度检测方法，包括:通过三维点云采集设备采集编织芯模与芯模导向环的点云数据；通过构建编织芯模同心度特征点云分割网络模型，提取编织芯模及芯模导向环同心度计算特征，利用分割数据集完成编织芯模同心度特征点云分割网络模型的训练；利用训练后的编织芯模同心度特征点云分割网络模型，从采集数据中分割出编织芯模点云与芯模导向环点云；对编织芯模与芯模导向环点云特征进行几何特征拟合

2024年05年28日

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羚控科技取得基于深度强化学习的无人机集群侦查对抗方法及装置专利

西安羚控电子科技有限公司取得一项名为"基于深度强化学习的无人机集群侦查对抗方法及装置"的专利，授权公告号CN117707219B，申请日期为2024-02-05。专利摘要显示，本申请公开了一种基于深度强化学习的无人机集群侦查对抗方法及装置，该方法包括：构建对抗空间；基于改进的深度强化学习算法构建对抗网络模型，设置经验缓存区；为无人机设置自身状态与执行动作，设置无人机集群的全局奖励函数获取无人机集群的当前观测值，确定各无人机的执行动作构成无人机集群的联合动作；在三维对抗环境中执行联合动作，得到全局奖励值与下一时刻的观测值，将对抗经验存入经验缓存区；随机采样一组对抗经验作为样本训练对抗网络模型，评估训练后的对抗网络模型的性能。

2024年05年17日

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东方汽轮机申请一种大型汽轮机水汽循环系统故障诊断方法专利

专利摘要显示，本发明公开了一种大型汽轮机水汽循环系统故障诊断方法，包括：S1：水汽循环系统工况切分；S2：构建水汽循环系统的正常数据集、故障数据集；S3：水汽循环系统循环神经网络训练，对不同的工况按照水汽循环系统的回路串联关系建立RNN循环神经网络模型；S4：水汽循环系统循环神经网络预测，得到整个系统的预测结果；S5：故障输出，预测值和正常数据集相似计算，如果相似度结果大于阈值，则认为系统正常；预测值和故障数据集相似计算，如果系统当前正常

2024年05年24日

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羚控科技申请基于深度强化学习的无人机集群侦查对抗方法及装置专利

专利摘要显示，本申请公开了一种基于深度强化学习的无人机集群侦查对抗方法及装置，该方法包括：构建对抗空间；基于改进的深度强化学习算法构建对抗网络模型，设置经验缓存区；为无人机设置自身状态与执行动作，设置无人机集群的全局奖励函数获取无人机集群的当前观测值，确定各无人机的执行动作构成无人机集群的联合动作；在三维对抗环境中执行联合动作，得到全局奖励值与下一时刻的观测值，将对抗经验存入经验缓存区；随机采样一组对抗经验作为样本训练对抗网络模型，评估训练后的对抗网络模型的性能。

2024年03年15日

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