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公开(公告)号：CN108764601B
公开(公告)日：2021-07-16
申请号：CN201810290291.0
申请日：2018-04-03
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉和深度学习技术的结构健康监测异常数据诊断方法，是为了解决现有方法难以处理具有多种异常模式的情形，容易产生过处理和欠处理的问题，且人工专家干预的自动化程度低，成本昂贵的缺点而提出的，包括：将待诊断监测数据由时间序列数据通过数据可视化处理转换为时域响应图像数据和频域响应图像数据；根据同一个数据段对应的时域响应图像数据和频域响应图像数据组成双通道时频响应图；从双通道时频响应图中选取样本并标注样本的异常类型，构成训练集；将训练集输入至卷积神经网络模型中，将训练后的模型作为异常数据诊断器；将待诊断监测数据输入至异常数据诊断器中得到诊断结果。本发明适用于结构健康数据监测。
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公开(公告)号：CN108090614B
公开(公告)日：2021-05-18
申请号：CN201711365759.X
申请日：2017-12-18
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种基于相关系数的空间风场预测模型建立方法，利用少量观测点资料预测整个空间风场信息。根据CFD数值模拟空间风场结果，首先计算各空间点位置与观测点位置的相关性系数；然后依据两相邻观测点信息求解空间任一点风速。对于相关系数，如果两相邻观测点与空间任一点相关系数均超过临界值，则认为两观测点在同一个涡旋内，两者相关性很大，此时选取与空间任一点相关性系数较大的观测点作为预测模型分析的依据；若观测点与空间任一点相关系数小于临界值，则同时利用两观测点资料对空间任一点风速进行叠加求解。按上述方法能够预测空间任一点的风速时程，得到整场的风场资料。本发明具有预测效率高，结果准确，真实以及全面的优势。
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公开(公告)号：CN108346144B
公开(公告)日：2021-03-16
申请号：CN201810089404.0
申请日：2018-01-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开一种基于计算机视觉的桥梁裂缝自动监测与识别方法，通过构建训练深度网络模型，以拍摄得到的图像为输入，经过各隐藏层的运算，最终输出得到图像的分类标签，实现裂缝识别，完成计算机对输入图像内容的理解。本发明针对桥梁裂缝的自动监测与识别问题，实现了对于包含复杂背景干扰信息的真实钢箱梁裂缝图像的模型训练、裂缝识别、结果展示的全过程自动化处理。本方法便捷、准确，提升了桥梁裂缝检测的效率以及检测结果的准确度和稳定性。
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公开(公告)号：CN110319990B
公开(公告)日：2021-01-22
申请号：CN201910461900.9
申请日：2019-05-30
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
IPC: G01M5/00 , G06F30/13 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出了一种基于倾角仪优化布置的桥梁动挠度监测方法，包括：建立倾角‑动挠度转化方程，在桥梁有限元模型中模拟桥面过车，提取出倾角仪布设候选节点的倾角时程数据与桥梁关键断面的位移时程数据作为遗传算法优化训练的数据集，优化过程中采用信息熵作为适应度函数，从而得到固定数量下的倾角仪最优布设位置以及相对应的信息熵。以预测的有限元模型中桥梁关键断面时程位移的相对误差等于5％为界限确定出临界信息熵，在倾角仪最优布置下的各传感器数量所对应的信息熵中找出小于等于临界信息熵的传感器数量的最小值即为最优传感器数量，最优传感器数量对应的最优布设位置即为倾角仪的布设位置。本方法能够对桥梁的动挠度进行准确的预测。
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公开(公告)号：CN109918819B
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN201910196914.2
申请日：2019-03-15
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/18 , G06F111/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明提出了一种基于贝叶斯网络的大规模桥梁网络评估方法，运用ORDER‑II和Dijkstra算法与易损性思想，利用网络中桥梁的技术状况评定等级以及城市间距离信息，实现了大规模桥梁网络整体可靠度评估以及关键路段桥梁识别。将求解大规模桥梁网络可靠度的NP‑hard问题转化为在要求精确度下求解桥梁最可能的失效组合与网络连通状态问题。本通过对包含1772座桥梁的某国道桥梁网络的评估，证明了本发明所提出的方法与易损性指标能够对大规模桥梁网络整体可靠度进行评估，并能有效辨识出各路段桥梁相对重要性。本发明能够直接高效的对大型桥梁网络进行评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108490079B
公开(公告)日：2020-12-11
申请号：CN201810226134.3
申请日：2018-03-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于超声换能器的波束成形方法，本发明涉及基于超声换能器的波束成形方法。本发明的目的是为了解决现有导波换能器无法产生沿某一特定方向传播超声导波，导致通过信号定位损伤检测难度大的问题。具体过程为：一、根据被检测结构的材料特征和几何特征，得到被检测结构中传播的超声导波的频散曲线；所述材料特征为材料密度和拉梅常数；所述几何特征为结构的厚度；二、根据频散曲线计算激发频率下的导波波长λ；三、将两个超声换能器以中心间距为λ/2放置，对两个超声换能器分别施加同幅值，反相位的激励信号，得到沿两个超声换能器中心连线所在直线的正负方向的两个方向性波束。本发明属于基于超声波方法的结构无损检测领域。
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公开(公告)号：CN110568084B
公开(公告)日：2020-07-24
申请号：CN201910888792.3
申请日：2019-09-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种适用于导波换能器阵列的低信噪比导波信号达到时刻的提取方法，涉及超声无损检测领域。本发明是为了解决现有导波阵列信号处理方法无法从低信噪比的接收信号中提取信息，从而限制了导波检测范围的问题。本发明超声导波换能器阵列中各阵元接收的信号中，损伤散射信号成分具有高度相关性，而损伤散射信号成分与噪声不具有相关性，从而实现从低信噪比的阵列接收信号中提取所需要的损伤散射信号成分，大大提高了导波的有效检测范围以及对小损伤的检测能力。
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公开(公告)号：CN109556551B
公开(公告)日：2020-05-22
申请号：CN201910029909.2
申请日：2019-01-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01B21/08
Abstract: 一种基于界面温度的覆冰厚度监测方法，涉及结构监测和无损检测技术领域。本发明是为了满足各种不同的结构体表面结冰厚度和时间的监测。本发明所述的一种基于界面温度的覆冰厚度监测方法，实时采集被监测结构体的表面温度，并将获得的表面温度绘制成随时间变化的温度曲线，在温度曲线中提取特征持续时间，将特征持续时间与覆冰厚度建立映射关系，根据该映射关系获得特征持续时间内任一时刻的覆冰厚度。可实现结构物表面覆冰的长期在线监测，及时为除冰行动提供准确覆冰信息。
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公开(公告)号：CN111062080A
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201911322716.2
申请日：2019-12-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种斜拉索索力与主梁竖向位移时空相关深度学习建模方法，对实测索力及主梁竖向位移监测数据进行预处理和归一化；根据需求构建包括所有位移通道作为输入、所有索力通道作为输出的整体双向长短时记忆网络模型，或者根据Sobol灵敏度选取部分位移通道作为输入、一个目标索力通道作为输出的局部双向长短时记忆网络模型，将训练集输入至相应的网络模型中进行训练，使用的损失函数为带权重项的最小相对均方误差函数，优化算法为带动量的随机梯度下降算法，并使用默认的初始化学习速率、动量参数和权重参数。本发明提出的整体和局部网络模型均能很好地实现由主梁竖向位移识别索力，且局部网络模型能达到与整体网络模型相近的预测效果。
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公开(公告)号：CN107765722B
公开(公告)日：2020-03-31
申请号：CN201710895782.3
申请日：2017-09-28
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G05D19/02
Abstract: 一种大跨度桥梁钢箱梁颤振主动吹气流动控制装置，包括两侧吹气支管、吹气总管、吹气动力控制设备和风速风向传感器，每侧箱梁结构轴线内布置吹气总管，在箱梁风嘴对来流风影响最小处布置风速风向传感器，每侧吹气支管分别与各吹气端口连接，多个吹气端口在每侧箱梁展向方向、以一定间隔，具体位置布置如下：箱梁上缘处开有吹气端口，风嘴上缘处开有吹气端口，箱梁下缘处开有吹气端口，风嘴下缘处开有吹气端口；采用风速风向传感器进行来流风风速与风向的测量。本发明结构简单，控制原理清晰，能够很好地提高大跨度桥梁钢箱梁的颤振稳定性。
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