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公开(公告)号：CN119026487B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202411514571.7
申请日：2024-10-29
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06F111/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种爆炸冲击威胁下区域攻防一体智能决策方法，包括如下步骤：构建爆炸毁伤效应数据库和爆炸冲击结构力学响应数据库，得到攻防一体智能决策数据库；构建爆炸冲击结构力学响应数物驱动智能模型；构建调度、防护、打击区域网络流量模型；由区域网络流量模型获取区域网络流量；构建区域关键设施抢修调度决策模型；构建区域薄弱点及易损性评估模型；构建区域防护方案决策模型；构建区域打击方案决策模型；根据实时通讯获取的决策需求和现场决策参数，调用相应决策模型进行决策，得到攻防一体智能决策结果。本发明的智能决策方法，决策全面、精准。
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公开(公告)号：CN119622897B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510155239.4
申请日：2025-02-12
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F119/14 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种基于力学响应模型的隧道结构响应预测、防护寻优方法，该方法利用爆炸结构力学响应预测数据库对爆炸结构响应神经网络进行训练和优化，获取隧道爆炸结构力学响应模型；基于隧道爆炸结构力学响应模型，获取不同隧道抗爆几何防护手段下的隧道结构响应，通过计算隧道物理毁伤、功能毁伤，构建几何防护毁伤数据集；利用几何防护毁伤数据集对几何防护毁伤神经网络进行训练和优化，获取几何防护毁伤模型；基于几何防护毁伤模型，根据毁伤最小原则实现几何防护手段优选。本发明的方法效率高，泛化能力强，精度高。
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公开(公告)号：CN119579797B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510114699.2
申请日：2025-01-24
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T17/00 , G06N3/042 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/09
Abstract: 本发明公开一种基于深度学习的砖混结构爆炸毁伤重建及可视化方法，通过数值模拟，获得砖混结构在多场景爆炸下的毁伤数据集，通过数据处理和转换，构建训练数据库，建立基于图神经网络的双阶段砖混结构毁伤预测模型。对模型进行误差评估和参数调优，提升毁伤预测模型的预测能力，根据双阶段砖混结构毁伤预测模型预测的节点位移和节点应力，实现对砖混结构在多种类爆炸冲击下的毁伤效应可视化。本发明能够快速获取不同当量、不同爆炸位置下冲击波的毁伤结果，进行爆炸毁伤效应可视化，在保证了计算精度的同时，极大地提高了计算效率。
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公开(公告)号：CN119622897A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510155239.4
申请日：2025-02-12
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/0499 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F119/14 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开一种基于力学响应模型的隧道结构响应预测、防护寻优方法，该方法利用爆炸结构力学响应预测数据库对爆炸结构响应神经网络进行训练和优化，获取隧道爆炸结构力学响应模型；基于隧道爆炸结构力学响应模型，获取不同隧道抗爆几何防护手段下的隧道结构响应，通过计算隧道物理毁伤、功能毁伤，构建几何防护毁伤数据集；利用几何防护毁伤数据集对几何防护毁伤神经网络进行训练和优化，获取几何防护毁伤模型；基于几何防护毁伤模型，根据毁伤最小原则实现几何防护手段优选。本发明的方法效率高，泛化能力强，精度高。
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公开(公告)号：CN119129393A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202411163843.3
申请日：2024-08-23
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/0464 , G06N3/0985 , G06F111/10 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开一种基于元学习的多芯片模型温度分布预测方法，包括如下步骤：(10)任务空间数据集构建：通过数值模拟获得训练数据集，利用符号距离函数构建输入矩阵，通过标准化处理，得到芯片功率数据集和芯片数量数据集，构成任务空间数据集；(20)温度分布预测模型获取：采用模型无关元学习方法，利用任务空间数据集，训练卷积神经网络，得到基于元学习的温度分布预测模型；(30)多芯片模型温度分布预测：根据芯片功率、芯片数量，构建预测输入数据集，结合基于元学习的温度分布预测模型，预测得到多芯片模型温度分布。本发明的多芯片模型温度分布预测方法，准确度高、效率高。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118933928A
公开(公告)日：2024-11-12
申请号：CN202411205046.7
申请日：2024-08-29
Applicant: 南京理工大学
IPC: E21D19/00
Abstract: 本发明公开一种瞬态卸荷装置，所公开的瞬态卸荷装置包括多个第一支撑件、多个第二支撑件、多个第三支撑件、拆解装置和安装基部，多个第一支撑件和多个第二支撑件依次交替设置以围成环形结构，第一支撑件在环形结构的环绕方向的两端具有搭接部，第二支撑件具有支撑凸部和位于支撑凸部两侧的支撑肩部，支撑肩部低于支撑凸部，支撑凸部朝向背离环形结构的中心的一侧，第一支撑件的两个搭接部分别搭接于相邻的两个第二支撑件的支撑肩部；安装基部穿设于环形结构内，第三支撑件支撑于安装基部与第二支撑件之间。上述方案可以解决相关技术中的瞬态卸荷装置在对洞室的内壁进行支撑时存在的岩体内部应力集中的问题。
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公开(公告)号：CN119622898A
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202510155242.6
申请日：2025-02-12
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种半密闭空间建筑结构力学响应预测、动态损伤追踪方法，该方法基于城市建筑数字孪生技术，结合数值仿真方法，进行结构力学响应模拟，构建初始结构力学响应数据库；构建时空状态矩阵，利用序列蒙特卡洛方法，结合知识约束优化实现未来状态模拟，构建动态结构力学响应数据库；构建结构力学响应预测网络，结合动态结构力学响应数据库，通过数据训练与优化，构建结构力学响应模型；构建服役寿命预测模型，借助结构力学响应模型，结合毁伤判定方法、数据动态重构方法，实现半密闭空间建筑动态损伤追踪。本发明的方法效率高，泛化能力强，精度高。
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公开(公告)号：CN119559352A
公开(公告)日：2025-03-04
申请号：CN202510114717.7
申请日：2025-01-24
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06T17/05 , G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于多源数据融合的掌子面数字化重建方法，通过采集地质、地形、地貌勘探数据、随钻实时数据、激光扫描点云数据和无人机拍摄图像红外数据等多源数据，对多源数据预处理与融合，实现多源数据融合与数字化技术的深度集成，以多源数据实时采集为基础，通过几何建模与力学分析的结合，构建裂缝扩展模型，构建掌子面数字化重建技术，通过可视化动态展示掌子面的形貌和受力状态，实现掌子面的精确重构与动态跟踪。
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公开(公告)号：CN119026489A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411516983.4
申请日：2024-10-29
Applicant: 南京理工大学
IPC: G06F30/27 , G06N3/042 , G06N3/09 , G06N3/0985 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种爆炸冲击下区域结构力学响应工况自适应评估方法，包括如下步骤：爆炸冲击结构力学响应数据库建立：整合、处理多渠道数据源，得到多组爆炸冲击输入数据与对应的结构力学响应数据，组合得到爆炸冲击结构力学响应数据库；数物驱动智能模型构建：将数据库划分为训练数据集和验证数据集，用训练数据集对物理信息嵌入的图神经网络进行训练，用验证数据集进行优化，得到爆炸结构力学响应数物驱动智能模型；区域爆炸结构力学响应评估：构建现场区域爆炸案例，输入到爆炸结构力学响应数物驱动智能模型，得到现场区域爆炸结构力学响应。本发明的评估方法，能在任意爆炸冲击工况下对设施结构力学响应进行高精度评估。
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公开(公告)号：CN119026387A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411514578.9
申请日：2024-10-29
Applicant: 南京理工大学
Abstract: 本发明公开一种基于区域武器打击的关联关键设施网络损失评估方法，包括如下步骤：关联关键设施网络构建：通过GIS信息系统实时采集武器打击前后区域信息，分析网络构成，构建关联关键设施网络；区域毁伤数据集构建：根据关键设施武器打击前后几何参数，评估区域各关键设施功能损失，将所述区域各关键设施功能损失映射到关联关键设施网络，得到区域毁伤数据集；区域功能损失评估：量化关键设施网络流量，获取区域关联网络流量数据集，结合所述区域毁伤数据集，构建区域武器打击前后网络流量模型，利用所述网络流量模型，评估区域功能损失。本发明的关联关键设施网络损失评估方法，评估更准确、更全面。
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