一种用于圆柱式桥墩的智能钢塑组合轻型模板

    公开(公告)号:CN110670484B

    公开(公告)日:2021-01-12

    申请号:CN201910868547.6

    申请日:2019-09-16

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于圆柱式桥墩的智能钢塑组合轻型模板,包括横向与竖向连接板、横向与竖向加劲肋、横向与竖向嵌固板、维护板与应变传感器,其中维护板由PPE塑料板、PTFE内膜组成。所述连接板、加劲肋和嵌固板共同构成模板骨架,PPE塑料板填充模板骨架形成模板整体结构。所述横向加劲肋端部设有运动机构,可使横向加劲肋沿竖向运动;所述维护板内埋有应力传感器,横向加劲肋可根据应力传感器监测结果智能调节其位置,实现模板刚度的最优化分布。PTFE内膜固结于PPE塑料板内壁,保证模板内壁光滑性,有利于脱膜。本发明具有质量轻、强度高、几何尺寸稳定性好、无需脱模机施工等特点,可适用于在各种环境下施工,保证混凝土成型的稳定性。

    一种用于圆柱式桥墩的智能钢塑组合轻型模板

    公开(公告)号:CN110670484A

    公开(公告)日:2020-01-10

    申请号:CN201910868547.6

    申请日:2019-09-16

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种用于圆柱式桥墩的智能钢塑组合轻型模板,包括横向与竖向连接板、横向与竖向加劲肋、横向与竖向嵌固板、维护板与应变传感器,其中维护板由PPE塑料板、PTFE内膜组成。所述连接板、加劲肋和嵌固板共同构成模板骨架,PPE塑料板填充模板骨架形成模板整体结构。所述横向加劲肋端部设有运动机构,可使横向加劲肋沿竖向运动;所述维护板内埋有应力传感器,横向加劲肋可根据应力传感器监测结果智能调节其位置,实现模板刚度的最优化分布。PTFE内膜固结于PPE塑料板内壁,保证模板内壁光滑性,有利于脱膜。本发明具有质量轻、强度高、几何尺寸稳定性好、无需脱模机施工等特点,可适用于在各种环境下施工,保证混凝土成型的稳定性。

    一种双向桥梁振动监测装置

    公开(公告)号:CN110470373A

    公开(公告)日:2019-11-19

    申请号:CN201910758867.6

    申请日:2019-08-16

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种双向桥梁振动监测装置,包括竖向振动拾取装置、横向振动拾取装置、高精度力传感器、GPRS无线信息传输装置、供电装置、外壳和金属底板。所述竖向与横向振动拾取装置由对应的质量单元、导向杆、弹簧、质量单元固位器和保护壳组成;所述高精度力传感器一端与对应的弹簧端部连接,另一端固接于金属底板。在动力激励下,质量单元带动弹簧共同振动产生弹力,并由高精度传感器捕获弹簧弹力;GPRS无线信息传输装置与高精度传感器连接,将弹簧的受力信息传输至后台,通过数据处理获得桥梁振动特性。通过竖向与横向两个振动拾取装置,本发明可实现桥梁结构竖向与横向振动的独立拾取,适用于强风、地震以及车辆等动力作用下的桥梁振动监测。

    一种基于交叉模态置信准则矩阵的桥梁模态参数智能更新方法

    公开(公告)号:CN113159282B

    公开(公告)日:2022-04-22

    申请号:CN202110331967.8

    申请日:2021-03-29

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于交叉模态置信准则(CMAC)矩阵的桥梁模态参数智能更新方法,该方法以CMAC矩阵为基础,结合自适应性卷积运算层和全连接分类层构成模态频谱响应智能提取神经网络对CMAC矩阵进行分类重构,从而提取桥梁结构物理模态频谱响应区间;进一步的,基于初始模态频谱响应区间与有限元模型模态参数理论值建立桥梁振动数据功率谱密度与模态信息强度的代理模型,从而确定最大化模态信息频谱响应区间,据此开展桥梁结构模态参数识别。本发明结合CMAC矩阵与自适应卷积神经网络开展结构模态参数的智能分析与识别,网络训练效率高,且能够较好地提取弱激励模态的响应,可应用在桥梁结构健康状态监测中开展模态参数的自动更新。

    一种基于交叉模态置信准则矩阵的桥梁模态参数智能更新方法

    公开(公告)号:CN113159282A

    公开(公告)日:2021-07-23

    申请号:CN202110331967.8

    申请日:2021-03-29

    Applicant: 东南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于交叉模态置信准则(CMAC)矩阵的桥梁模态参数智能更新方法,该方法以CMAC矩阵为基础,结合自适应性卷积运算层和全连接分类层构成模态频谱响应智能提取神经网络对CMAC矩阵进行分类重构,从而提取桥梁结构物理模态频谱响应区间;进一步的,基于初始模态频谱响应区间与有限元模型模态参数理论值建立桥梁振动数据功率谱密度与模态信息强度的代理模型,从而确定最大化模态信息频谱响应区间,据此开展桥梁结构模态参数识别。本发明结合CMAC矩阵与自适应卷积神经网络开展结构模态参数的智能分析与识别,网络训练效率高,且能够较好地提取弱激励模态的响应,可应用在桥梁结构健康状态监测中开展模态参数的自动更新。

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