用于儲罐失效模擬及狀態(tài)監(jiān)測的集成實驗平臺 710     

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本發(fā)明涉及儲罐監(jiān)測技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種用于儲罐失效模擬及狀態(tài)監(jiān)測的集成實驗平臺，其包括儲罐，儲罐包括罐體、蓋板和底板，而罐體則包括上罐壁、下罐壁以及中間擋板；油氣泄漏監(jiān)測系統(tǒng)；罐壁變形模擬及監(jiān)測系統(tǒng)；底板腐蝕模擬及監(jiān)測系統(tǒng)；儲罐沉降模擬及監(jiān)測系統(tǒng)。此外，上罐壁內(nèi)設置有弧形分隔板，弧形分隔板、中間擋板與上罐壁共同形成環(huán)形的一次密封腔，弧形分隔板、中間擋板與蓋板共同形成二次密封腔。本發(fā)明將多個監(jiān)測系統(tǒng)集成在一個實驗平臺，這樣對儲罐的泄漏、變形、腐蝕以及沉降形成了全面且有效的監(jiān)測。

基于仿真技術(shù)的半導體器件電遷移失效測試方法 973     

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本發(fā)明是以半導體器件電遷移失效物理模型為基礎(chǔ)，建立了一種基于仿真技術(shù)的半導體器件電遷移失效測試方法。在進行測試時首先需要收集半導體器件的相關(guān)信息；其次通過EDA軟件SABER平臺建立每個晶體管EDA模型及器件晶體管級EDA系統(tǒng)模型，并仿真得到半導體器件每個管腳的電壓仿真值；然后基于器件版圖等信息通過有限元仿真軟件Abaqus建立有限元模型，并將管腳的電壓仿真值注入到模型中進行仿真，得到金屬互聯(lián)線上的電流密度值；最后將收集得到的器件相關(guān)信息及仿真得到的電流密度值帶入到電遷移BLACK模型中計算器件內(nèi)部的金屬互連線潛在故障點的失效時間，將其中最短的失效時間視為該器件的失效壽命。

觀測電極材料在壓縮/壓痕工況下變形失效的實驗平臺 935     

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本發(fā)明公開了一種觀測電極材料在壓縮/壓痕工況下變形失效的實驗平臺，電極材料為鋰離子電池電極材料，實驗平臺包括加載臺、上壓盤、下壓盤和觀測系統(tǒng)，加載臺用于施加壓縮載荷與計算壓縮位移；上壓盤由有機玻璃制成，上壓盤與加載臺連接；下壓盤由有機玻璃制成，下壓盤上設有用于放置待測電極樣品的上凹槽，下壓盤設置在加載臺上，上壓盤位于下壓盤的上凹槽的正上方；觀測系統(tǒng)用于實現(xiàn)實時觀測電極樣品的頂層上表面的變形、底層下表面的變形、沿厚度方向的變形與截面形貌以及待測電極樣品的失效過程。該平臺可實時觀測電極材料在壓縮/壓痕工況下變形失效的過程，實驗成本較低，可操作性強。

包含平均應力影響的金屬材料多軸高周疲勞失效預測方法 789     

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本發(fā)明建立了一種包含平均應力影響的金屬材料多軸高周疲勞失效預測方法，以單軸疲勞和純扭轉(zhuǎn)疲勞為邊界條件，計算出材料在疲勞加載過程中承受的最大損傷面并把它作為臨界面，選取該臨界面上的正應力和剪應力作為損傷參量，利用單軸疲勞獲得的平均應力影響系數(shù)對臨界面上的應力進行修正，最終建立了包含軸向平均應力和剪切平均應力影響的金屬材料多軸高周疲勞失效預測模型，同時也適用于不存在軸向平均應力和剪切平均應力時的情況。本發(fā)明較準確地預測存在軸向平均應力和剪切平均應力時材料在多軸高周疲勞加載下的疲勞壽命，以及疲勞裂紋萌生和初始擴展的方向。

儲氣庫注采管柱螺紋接頭密封失效風險測定系統(tǒng)和方法 1083     

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本發(fā)明公開了一種儲氣庫注采管柱螺紋接頭密封失效風險測定系統(tǒng)和方法，包括注采管柱信息模塊、注采管柱載荷計算模塊、參量概率分布函數(shù)確定模塊、注采管柱螺紋接頭密封失效風險計算模塊。注采管柱信息模塊用于確定注采管柱基本數(shù)據(jù)信息，注采管柱載荷計算模塊用于計算注氣和采氣過程中注采管柱承受的軸向載荷，參量概率分布函數(shù)確定模塊用于確定不確定性參量的概率分布函數(shù)，注采管柱螺紋接頭密封失效風險計算模塊用于計算螺紋接頭密封失效的概率。以注采管柱螺紋接頭密封失效風險測定系統(tǒng)和方法計算的概率形式表征了儲氣庫注采管柱螺紋接頭密封失效風險，解決了采用基于歷史數(shù)據(jù)統(tǒng)計的方法難以真實反映注采井的實際工況條件和螺紋實際性能情況。

基于數(shù)據(jù)挖掘的在役油管柱腐蝕失效預測方法 1030     

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本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的在役油管柱腐蝕失效預測方法，包括以下步驟：1)獲取油管的狀態(tài)信息，再將油管的狀態(tài)信息存儲到數(shù)據(jù)庫中或?qū)⒂凸艿臓顟B(tài)信息以arff文件形式存儲，其中，所述油管的狀態(tài)信息包括油管的鋼材材質(zhì)信息、油管所處環(huán)境信息及受力信息；2)訓練數(shù)據(jù)源從數(shù)據(jù)庫及arff文件獲取油管的狀態(tài)信息，然后對獲取的油管的狀態(tài)信息進行預處理，形成訓練數(shù)據(jù)集；3)油管失效預報器根據(jù)步驟2)得到的訓練數(shù)據(jù)集預測油管柱腐蝕失效時間。本發(fā)明能夠準確的預測油管柱腐蝕失效時間。

基于三參數(shù)特征曲線的復合材料多釘雙剪連接失效預測方法 810     

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一種基于三參數(shù)特征曲線的復合材料多釘雙剪連接失效預測方法：(1)根據(jù)復合材料多釘雙剪連接關(guān)鍵孔的幾何、材料和鋪層等參數(shù)，設計并制備拉伸、壓縮和剪切特征尺寸測試試驗件；(2)通過靜力拉伸試驗獲得開孔層壓板拉伸破壞載荷、受載孔層壓板擠壓破壞載荷及受載孔層壓板剪切破壞載荷；(3)根據(jù)破壞載荷計算拉伸、壓縮和剪切特征尺寸；(4)基于拉伸、壓縮和剪切特征尺寸得到三參數(shù)特征曲線，該曲線通過關(guān)鍵孔的拉伸特征點、擠壓特征點和剪切特征點；(5)基于三參數(shù)特征曲線預測復合材料多釘雙剪連接失效模式及破壞載荷。本發(fā)明適用于工程應用中的復合材料多釘雙剪連接結(jié)構(gòu)失效預測，考慮了剪切特征尺寸，能準確地預測連接結(jié)構(gòu)的失效模式和破壞載荷。

鉆頭失效預測方法及裝置 940     

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本發(fā)明公開了一種鉆頭失效預測方法及裝置，包括：通過井下振動測量工具，獲得預測范圍內(nèi)的鉆頭處的振動信號，其中，振動信號包括振動加速度和鉆頭轉(zhuǎn)速；對振動加速度進行降噪處理，獲得處理后的加速度信號；根據(jù)處理后的加速度信號和鉆頭轉(zhuǎn)速，計算獲得井下軸向振動強度、徑向振動強度和粘滑振動強度；對井下軸向振動強度、徑向振動強度和粘滑振動強度分別進行歸一化處理，獲得瞬時振動強度指數(shù)；依據(jù)瞬時振動強度指數(shù)，計算獲得累計振動強度指數(shù)，并依據(jù)累計振動強度指數(shù)對鉆頭失效風險進行預測。通過本發(fā)明實現(xiàn)了對井下瞬時振動強度的量化，并能夠有效預測鉆頭在振動工作狀態(tài)下的失效風險。

長尾POI的失效預測方法、裝置、設備和介質(zhì) 661     

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本公開提供了一種長尾POI的失效預測方法、裝置、設備、介質(zhì)和程序產(chǎn)品，涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及深度學習和計算機視覺技術(shù)領(lǐng)域，可應用于人臉圖像處理和人臉圖像識別等場景下。具體實現(xiàn)方案為：獲取待預測長尾POI的特征信息，其中，所述特征信息與長尾POI的屬性有關(guān)；利用預先訓練的預測模型，根據(jù)所述特征信息對所述待預測長尾POI的失效狀態(tài)進行預測。本公開基于預先訓練出的預測模型，根據(jù)長尾POI的特征信息實現(xiàn)對大量沒有情報可以感知的長尾POI進行失效狀態(tài)的預測，確保了長尾POI狀態(tài)的準確性。

驗證核安全級儀控平臺安全失效率的統(tǒng)計測試裝置及方法 659     

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本發(fā)明公開了一種驗證核安全級儀控平臺安全失效率的統(tǒng)計測試裝置，包括統(tǒng)計測試單元、驅(qū)動單元、信息采集單元和存儲單元，所述信息采集單元通過驅(qū)動單元與統(tǒng)計測試單元相連，所述統(tǒng)計測試單元與所述存儲單元交互數(shù)據(jù)。一種基于上述統(tǒng)計測試裝置的統(tǒng)計測試方法，在平臺研發(fā)階段開展系統(tǒng)級安全失效率測試，提前發(fā)現(xiàn)實際運行中可能引起拒動、誤動的缺陷，降低維護成本，避免安全風險，同時提供平臺能否滿足核電站安全級儀控系統(tǒng)安全失效率指標的實測證明，可以提高用戶信心。采用信號值隨機輸入的方法測試拒動率，打破固定的輸入組合方式，最大限度提高缺陷探測率。

基于終層失效的含不確定參數(shù)復合材料層合板的強度預測方法 972     

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本發(fā)明公開了一種基于終層失效的含不確定參數(shù)復合材料層合板的強度預測方法，步驟：(1)根據(jù)復合材料力學試驗，獲得單層板力學性能分布特征參數(shù)和數(shù)值模擬樣本點；(2)開始循環(huán)，利用剛度矩陣及鋪層角度，計算單層板轉(zhuǎn)換剛度矩陣；(3)根據(jù)層合板構(gòu)成形式，計算層合板拉伸、耦合及彎曲剛度；(4)基于本構(gòu)方程計算層合板中面應變及單層板主應力；(5)將主應力代入失效準則計算強度比，將最小強度比對應單層板性能退化；(6)重復步驟(2)～(5)，直到強度比小于1停止計算，輸出終層失效強度；(7)重復步驟(2)～(6)，直到循環(huán)結(jié)束，得到層合板強度分布范圍。本發(fā)明可以有效預測含不確定參數(shù)層合板的終層失效強度分布特征。

SRAM型FPGA單粒子軟錯誤與電路失效率關(guān)系快速測定方法 777     

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本發(fā)明涉及一種SRAM型FPGA單粒子軟錯誤與電路失效率關(guān)系快速測定方法，步驟如下：(1)選定初始向配置區(qū)注入的翻轉(zhuǎn)位數(shù)N；(2)隨機選擇FPGA配置區(qū)N位進行故障注入，運行FPGA，記錄FPGA輸出是否出現(xiàn)錯誤；(3)重復第(2)k次，直到失效率在30％到70％；(4)根據(jù)實際條件，按照最終選定的N，進行盡量多次的故障注入，獲得較好的統(tǒng)計性，推薦注入以N位隨機翻轉(zhuǎn)的故障注入試驗次數(shù)不的小于30次；(5)最終得到注入N位隨機故障后電路失效率為λN，然后用1?(1?λN)M/N估計電路的失效率上限，得到電路設計的SEU數(shù)目M?電路失效率λM評估結(jié)果。采用本發(fā)明的方法通過次數(shù)很少的故障注入，即可對FPGA電路設計抗SEU性能作出有效評價，大大減少了實驗的次數(shù)和評估的周期。

基于顆粒尺度效應預測顆粒增強金屬基復合材料失效機制的方法 913     

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本發(fā)明公開了一種基于顆粒尺度效應預測顆粒增強金屬基復合材料失效機制的方法，通過在宏觀拉應力條件下，對比顆粒承載的最大應力與顆粒臨界最大斷裂應力，從而判斷失效機制僅僅是界面脫粘還是會因為界面脫粘導致顆粒斷裂。如果顆粒增強金屬基復合材料的微觀失效機制先為界面脫粘后為顆粒斷裂，但因為顆粒斷裂微觀機制對顆粒增強金屬基復合材料的斷裂韌性是無益的，則需調(diào)整此時的工藝參數(shù)；如果預測的顆粒增強金屬基復合材料的微觀失效機制為界面脫粘，界面脫粘失效機制對顆粒增強金屬基復合材料的斷裂韌性是有益的，則只需繼續(xù)優(yōu)化工藝參數(shù)。

識別超低k介質(zhì)TDDB失效模式的測試結(jié)構(gòu) 1023     

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本實用新型提供一種識別超低k介質(zhì)TDDB失效模式的測試結(jié)構(gòu)，包括：TDDB測試結(jié)構(gòu)，包括間隔且并排設置的第一TDDB測試結(jié)構(gòu)、第二TDDB測試結(jié)構(gòu)和第三TDDB測試結(jié)構(gòu)；大塊源區(qū)域，對稱位于第二TDDB測試結(jié)構(gòu)的兩側(cè)，適于提供銅離子源或水汽源；其中，所述水汽源的外周設有環(huán)狀的隔水結(jié)構(gòu)，且所述隔水結(jié)構(gòu)面對所述第二TDDB測試結(jié)構(gòu)的一側(cè)均設有開口；偽柵結(jié)構(gòu)，分別位于大塊源區(qū)域與第一TDDB測試結(jié)構(gòu)之間以及大塊源區(qū)域與第三TDDB測試結(jié)構(gòu)之間，適于隔離各個TDDB測試結(jié)構(gòu)，使其獨立工作。本實用新型可同時識別銅離子擴散模式和水分滲透模式的超低k介質(zhì)TDDB失效問題，利于排除故障，節(jié)約時間；所述測試結(jié)構(gòu)適于電容測試、斜坡電壓測試、TDDB測試以及漏電流測試。

基于平均失效指數(shù)的復合材料π形膠接連接結(jié)構(gòu)拉伸強度預測方法 659     

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本發(fā)明涉及一種基于平均失效指數(shù)的復合材料π形膠接連接結(jié)構(gòu)拉伸強度預測方法，包括以下步驟：（1）根據(jù)復合材料π形膠接連接結(jié)構(gòu)幾何參數(shù)建立π接頭幾何模型；（2）根據(jù)整體化復合材料結(jié)構(gòu)的受力情況確定復合材料π接頭幾何模型的拉伸載荷和邊界條件；（3）基于π接頭幾何模型，通過網(wǎng)格加密獲得準確的π接頭三維有限元模型，同時保證關(guān)鍵連接面L&U及B上網(wǎng)格均勻，并計算該三維有限元模型在拉伸載荷下的應力分布；（4）提取π接頭關(guān)鍵連接面L&U及B上各節(jié)點的正軸應力分量值，并計算關(guān)鍵連接面上的失效指數(shù)Rij；（5）基于π接頭關(guān)鍵連接面L&U及B，分別計算其平均失效指數(shù)（6）根據(jù)拉伸載荷P0及平均失效指數(shù)的最大值，計算可得接頭的失效強度值P。本發(fā)明適用于工程應用，可以顯著縮短π接頭研制周期，降低試驗成本。

具有兩階段失效機制的長期貯存產(chǎn)品貯存壽命的測定方法 1093     

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本發(fā)明提供了一種具有兩階段失效機制的長期貯存產(chǎn)品貯存壽命的測定方法，該測定方法包括以溫度循環(huán)沖擊作為第一階段的加速應力，其后再以恒定的溫度和濕度作為第二階段的加速應力，利用溫度循環(huán)應力加速試驗和溫濕度應力加速試驗聯(lián)合測定長期貯存產(chǎn)品貯存壽命的步驟，其中該貯存產(chǎn)品具有兩階段失效機制，通過溫度循環(huán)應力對其中結(jié)構(gòu)產(chǎn)生破壞，而高溫高濕加速了產(chǎn)品的理化反應。本發(fā)明中兩階段加速試驗的貯存壽命測定方法，實現(xiàn)了有效確定產(chǎn)品貯存期與驗證產(chǎn)品貯存可靠性的目的，解決了產(chǎn)品貯存過程的可考核性和可評估性的技術(shù)問題，既能達到可靠性要求又能降低試驗費用和研制成本。

氣藏型儲氣庫注采管柱沖蝕失效風險測定方法 768     

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本發(fā)明公開了一種氣藏型儲氣庫注采管柱沖蝕失效風險測定方法，屬于地下儲氣庫風險評價技術(shù)領(lǐng)域。一種氣藏型儲氣庫注采管柱沖蝕失效風險測定方法，包括以下步驟：1)獲取待測定注采井的初始狀態(tài)參數(shù)；2)計算注采管柱微元段平均溫度和平均壓力；3)計算微元段平均溫度和平均壓力下天然氣流動速度；4)計算微元段沖蝕失效概率；5)計算全井段注采管柱沖蝕失效概率。本發(fā)明的氣藏型儲氣庫注采管柱沖蝕失效風險測定方法，以概率形式表征了氣藏型儲氣庫注采井沖蝕失效風險，并基于測井數(shù)據(jù)修正了注采井沖蝕失效概率，對于確保儲氣庫安全運行具有重要意義。

天然氣管道腐蝕失效時間預測方法及裝置 852     

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本發(fā)明提供一種天然氣管道腐蝕失效時間預測方法及裝置。所述方法包括以下步驟：通過建立管道腐蝕失效方程，確定影響管道腐蝕失效時間的管道參數(shù)；選取影響管道腐蝕失效時間的環(huán)境參數(shù)；對所述管道參數(shù)和環(huán)境參數(shù)基于相關(guān)性進行篩選；以篩選后的參數(shù)為輸入變量、以腐蝕失效時間為輸出變量，構(gòu)建預測模型，用訓練好的模型對管道腐蝕失效時間進行預測。本發(fā)明通過建立管道腐蝕失效方程確定影響腐蝕失效時間的管道參數(shù)，并增加管道的環(huán)境參數(shù)，而且以基于相關(guān)性進行篩選后的參數(shù)作為預測模型的輸入變量，可明顯提高預測模型的預測精度。

基于級聯(lián)失效的網(wǎng)絡功能端節(jié)點傳播預測方法 911     

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本發(fā)明提供一種基于級聯(lián)失效的網(wǎng)絡功能端節(jié)點預測方法，其步驟包括：一、對基礎(chǔ)設施網(wǎng)絡進行數(shù)據(jù)預處理，抽象實際網(wǎng)絡建立網(wǎng)絡模型；二、基于關(guān)鍵節(jié)點識別方法或歷史數(shù)據(jù)確定初始薄弱節(jié)點并建立負載容量模型；三、計算級聯(lián)失效時的網(wǎng)絡割點；四、根據(jù)過載級聯(lián)失效傳播距離，預測功能端節(jié)點的傳播距離。本發(fā)明能夠在失效前防護階段提前發(fā)現(xiàn)級聯(lián)失效過程中的功能端節(jié)點，事先在功能端節(jié)點處設計布置關(guān)鍵節(jié)點或不易修復節(jié)點。通過功能端節(jié)點的傳播預測，進行級聯(lián)失效過程階段的實時控制，有利于展開級聯(lián)失效控制與事后修復工作。

雷達傳感器失效監(jiān)測處理裝置 685     

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本實用新型提供一種雷達傳感器失效監(jiān)測處理裝置，包括：雷達傳感器、監(jiān)測器、控制器和清理裝置；所述雷達傳感器用于持續(xù)向周圍發(fā)出超聲波，并接收遇到障礙物后返回的反射波，以及在接收到所述反射波時發(fā)送工作信號至所述監(jiān)測器；所述監(jiān)測器用于接收來自所述雷達傳感器的工作信號，并根據(jù)所述工作信號判斷所述雷達傳感器是否被污物遮擋；所述監(jiān)測器還用于在判斷所述雷達傳感器被污物遮擋后，發(fā)送控制命令至所述控制器；所述控制器用于接收所述控制命令，并控制所述清理裝置對所述雷達傳感器的表面的污物進行清理操作。本實用新型提供的雷達傳感器失效監(jiān)測處理裝置，可清除污物，回復雷達的監(jiān)測功能。

自動門系統(tǒng)的潤滑失效在線預測方法 1119     

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本發(fā)明涉及自動門潤滑領(lǐng)域，公開了一種自動門系統(tǒng)的潤滑失效在線預測方法，包括模型訓練和在線監(jiān)測兩部分，模型訓練包括原始數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)預處理、數(shù)據(jù)分割、特征提取、特征歸一化、特征選擇、建立潤滑衰退趨勢模型和定義失效閾值；在線監(jiān)測部分包括數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)預處理，數(shù)據(jù)分割，特征提取，特征歸一化、計算健康度和潤滑失效報警。本發(fā)明通過實時在線監(jiān)測過程數(shù)據(jù)，以及完整的建模流程，實時計算潤滑衰退的健康指標，實現(xiàn)了在線監(jiān)測與預警，進而改變運維策略，從事后維護或過維護改為事前預測并視情維護。

確定觀測設備失效率區(qū)間的方法和裝置 802     

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本發(fā)明公開了一種確定觀測設備失效率區(qū)間的方法和裝置，涉及倉儲物流技術(shù)領(lǐng)域。該方法的一具體實施方式包括：基于觀測設備在預設時段內(nèi)的壽命數(shù)據(jù)，采用核密度估計方法生成所述觀測設備的虛擬壽命數(shù)據(jù)；根據(jù)所述虛擬壽命數(shù)據(jù)，確定所述觀測設備在所述預設時段內(nèi)的任一時間間隔點的多個失效率；依據(jù)所述觀測設備在任一時間間隔點的多個失效率，確定所述觀測設備在任一時間間隔點的失效率區(qū)間。該實施方式能夠在樣本數(shù)量較少的情況下準確確定觀測設備的失效率區(qū)間，并支持無放回抽樣，避免有放回抽樣所帶來的固有弊端。

風電機組葉片纖維間失效預測方法和裝置 899     

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本發(fā)明提供一種風電機組葉片纖維間失效預測方法和裝置，利用預先構(gòu)建的葉片有限元模型計算葉片在極限載荷作用下下各截面段產(chǎn)生的橫向應力和剪切應力；基于葉片在極限載荷作用下各截面段產(chǎn)生的橫向應力和剪切應力計算葉片的纖維間失效系數(shù)；基于葉片的纖維間失效系數(shù)對葉片的纖維間失效進行預測，通過葉片有限元模型最終得到纖維間失效系數(shù)，并通過纖維間失效系數(shù)實現(xiàn)葉片纖維間失效的預測，葉片的纖維間失效具有可預測性，節(jié)省了葉片有限元模型的計算時間，提高了預測效率和精確度。

失效故障下柔性機器人關(guān)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡觀測器設計方法 1126     

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本發(fā)明公開了一種失效故障下柔性機器人關(guān)節(jié)神經(jīng)網(wǎng)絡觀測器設計方法，包括：建立符合柔性機器人關(guān)節(jié)要求的雙慣量彈性系統(tǒng)的數(shù)學模型及狀態(tài)空間模型；根據(jù)雙慣量彈性系統(tǒng)的狀態(tài)空間模型與故障容錯控制規(guī)律，建立雙慣量彈性系統(tǒng)發(fā)生失效故障情況下的系統(tǒng)狀態(tài)空間方程；根據(jù)雙慣量彈性系統(tǒng)發(fā)生失效故障時預設的假設條件，設計自適應反饋容錯控制器；設計神經(jīng)網(wǎng)絡觀測器，以在雙慣量彈性系統(tǒng)發(fā)生失效故障時，為所述容錯控制器提供雙慣量彈性系統(tǒng)的準確測量參數(shù)。本發(fā)明可準確的觀測雙慣量彈性系統(tǒng)發(fā)生失效故障下的相關(guān)參數(shù)，并將其用于容錯控制器中，以便實現(xiàn)對期望輸出信號的跟蹤與控制。

訂單失效預測方法、裝置、介質(zhì)及電子設備 859     

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本發(fā)明實施例提供了一種訂單失效預測方法、裝置、介質(zhì)及電子設備，該訂單失效預測方法包括：獲取訂單失效預測模型對測試樣本的預測結(jié)果；根據(jù)所述預測結(jié)果和所述測試樣本的實際失效情況，確定所述測試樣本中預測為失效樣本的占比與預測結(jié)果準確率之間的對應關(guān)系；基于所述訂單失效預測模型預測各個待預測訂單的失效概率；根據(jù)所述對應關(guān)系、所述各個待預測訂單的失效概率和實際的訂單預測需求，對所述各個待預測訂單是否失效進行預測。本發(fā)明實施例的技術(shù)方案可以在預測結(jié)果準確率和預測的失效訂單數(shù)量之間尋求平衡點，以在減少訂單流失的前提下，降低相關(guān)人員維護訂單的工作量，提高整體的工作效率。

光傳輸設備在線失效預測方法和裝置 773     

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本發(fā)明公開了一種光傳輸設備在線失效預測方法和裝置，所述方法包括以下步驟：周期性地獲取所述光傳輸設備的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)，所述基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括模擬數(shù)據(jù)和失效影響因子數(shù)據(jù)；分別基于模擬數(shù)據(jù)和失效影響因子數(shù)據(jù)進行失效預測。本發(fā)明從多個維度進行單板的失效預測，能夠?qū)崿F(xiàn)失效提前預測，有助于可能故障的提前處理，提升網(wǎng)絡穩(wěn)定性。

基于數(shù)據(jù)挖掘的在役油管柱腐蝕失效預測系統(tǒng) 748     

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本發(fā)明公開了一種基于數(shù)據(jù)挖掘的在役油管柱腐蝕失效預測系統(tǒng)，包括油管工作環(huán)境、訓練數(shù)據(jù)源、油管失效預報器和用戶。訓練數(shù)據(jù)源通過連接數(shù)據(jù)庫或者訪問arff文件的方式獲取訓練數(shù)據(jù)；獲取訓練數(shù)據(jù)經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理形成訓練數(shù)據(jù)集；油管失效預報器調(diào)用所需的預測器模型，刷新油管失效預報器中的預測模型；當有新的預測數(shù)據(jù)輸入，油管失效預報器接收數(shù)據(jù)，調(diào)用模型進行預測給出預測結(jié)果。油管失效預報器可以調(diào)用一個預測器模型給出預測結(jié)果，或綜合多個預測器模型給出預測結(jié)果。本發(fā)明能準確預測當前環(huán)境對油管腐蝕速率的影響程度，并對其實用壽命進行預測，能大大提高油管柱使用的安全性和降低管柱泄漏事故的發(fā)生，節(jié)省企業(yè)用戶成本，避免環(huán)境污染。

半導體器件失效時刻預測方法、裝置、設備及介質(zhì) 854     

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本公開實施例公開了一種半導體器件失效時刻預測方法、裝置、設備及介質(zhì)。本公開實施例提供的半導體器件失效時刻預測方法，包括：獲取所述半導體器件的靜態(tài)參數(shù)的第一階段測試數(shù)據(jù)，其中，所述測試數(shù)據(jù)為時間序列數(shù)據(jù)；基于所述第一階段測試數(shù)據(jù)和預先構(gòu)建的差分整合移動平均自回歸ARIMA模型得到所述半導體器件的第二階段預測數(shù)據(jù)；基于所述半導體器件的第二階段預測數(shù)據(jù)確定所述半導體器件的失效時刻。本公開實施例的技術(shù)方案解決了現(xiàn)有的HCI測試耗時過長，無法滿足工業(yè)生產(chǎn)過程中產(chǎn)品數(shù)量大、工期緊的需求的技術(shù)問題，大幅縮短了半導體器件失效時刻的獲取時長，降低了測試成本，提高了測試效率。

壓接型IGBT器件的短路失效測試方法及裝置 774     

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本發(fā)明公開一種壓接型IGBT器件的短路失效測試方法及裝置，其中方法包括：獲取待測壓接型IGBT器件在短路失效狀態(tài)下的第一電壓和第一電流，第一電壓為待測壓接型IGBT器件的集電極與發(fā)射極之間的電壓，第一電流為待測壓接型IGBT器件的集電極電流；根據(jù)第一電壓和第一電流，計算待測壓接型IGBT器件在短路失效狀態(tài)下的失效電阻；在待測IGBT器件發(fā)生短路失效后的預設時間內(nèi)獲取失效電阻的變化率；根據(jù)失效電阻的變化率確定待測壓接型IGBT器件的短路失效特性。本發(fā)明通過短路失效測試可以確定出待測壓接型IGBT器件的失效電阻的電阻變化率，進而可以評估待測壓接型IGBT器件的短路失效特性，可實現(xiàn)待測壓接型IGBT器件投入到電力系統(tǒng)中進行可靠運行，并可以增強其使用壽命。

偶然性存儲卡失效事件的測試方法和系統(tǒng) 780     

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本發(fā)明提供一種偶然性存儲卡失效事件的測試方法和系統(tǒng),所述方法,包括:在測試因重啟電路存在問題造成存儲卡不能被檢測到的事件時,如果檢測到在啟動存儲卡的重啟電路后心跳信號有效,觸發(fā)新一輪啟動所述存儲卡中重啟電路的操作。