根据《中华人民共和国促进科技成果转化法》等国家法律法规，现将如下科技成果许可进行公示。公示期15天，自2021年6月2日至2021年6月16日。如有任何异议，请于公示期内向科研院实名反映。

联系方式：025-84892757

专利号：ZL201910428484.2

专利名称：广义多项式动载荷识别的频域定阶方法

专利简介：本发明公开了一种广义正交多项式动载荷识别的频域定阶方法。本发明方法首先根据广义正交多项式理论将载荷进行级数展开，选择Legendre多项式作为正交展开的基函数，把无限维的载荷化为有限维的问题来处理，从而得到频域定阶的分析模型。所谓频域定阶法，就是通过FFT，求出各阶基函数的频谱图，这些频谱图具有一定的规律，根据这一规律，仅需知道待识别载荷的最高频率，就可以确定拟合阶次。本方法所需的条件简单，仅需使用FFT得到待识别载荷的最高频率即可。方法简单易行，相较于传统方法更节约时间，具有很高精度且易于实现。运用此方法得到了合适的正交多项式阶次，在一定程度上避免了求解问题的病态，为后面正交多项式动载荷识别做了良好的铺垫。

发明人：姜金辉、唐宏志、罗淑一、孔黄飞、陈建鼎、屈艺丹

专利权人：南京航空航天大学

专利授权日：2020.5.19

专利号：ZL202010654576.5

专利名称：一种基于卷积神经网络的动载荷时域识别方法

专利简介：本发明提出了一种基于卷积神经网络的动载荷时域识别方法。首先通过试验/理论分析得到大量动力学系统的振动响应数据，将振动响应数据分为训练集、验证集、测试集。随后基于卷积神经网络理论搭建动载荷识别的逆向模型，建立系统响应与外载荷之间的内在关系，采用梯度下降算法更新逆向模型参数，进一步提高动载荷的识别精度。而后利用训练集数据对模型进行训练，建立预测载荷与试验室标准载荷的损失函数，采用梯度下降算法对CNN模型的参数进行更新，引入dropout算法提升模型的泛化能力。相较于传统的动载荷识别方法，本发明方法在仅有系统响应信息即双盲的情况下仍可识别出动载荷，改善了现有的动载荷识别方法识别精度不好、不适定性等问题。

发明人：姜金辉、杨泓基、罗淑一、唐宏志、张方

专利权人：南京航空航天大学

专利授权日：2020.10.9

受让方：江苏东华测试技术股份有限公司

转让/许可方式：普通许可

拟交易价格及价格形成过程：经双方协商，交易价格拟定为12万元。