-
公开(公告)号：CN114913674B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210444828.0
申请日：2022-04-26
申请人： 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
IPC分类号： G08B21/18
摘要： 本发明公开了一种大跨斜拉桥拉索风雨振监测预警方法，步骤如下：制定降雨量预警阈值；建立拉索加速度响应与风速的线性回归模型，剔除风速的影响，建立风速归一化的拉索加速度响应时程曲线；获取拉索加速度功率谱，提取功率谱多阶频率及对应谱幅值；计算能量集中系数；对能量集中系数进行预警判定，当两个系数中的任一个小于能量集中系数阈值且雨量超出预警值时，判定拉索发生风雨振并报警。本发明通过监测拉索的振动加速度，在剔除风速的影响后通过前三阶主模态的能量集中系数分析可以快速判定拉索风雨振的发生并报警，克服了传统方法通过拉索大振幅监测所存在的预警滞后的问题，为桥梁健康监测的自动化告警与灾害评估提供技术基础。
-
公开(公告)号：CN114935450A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210406354.0
申请日：2022-05-27
申请人： 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
IPC分类号： G01M13/00
摘要： 本发明公开了一种大跨斜拉桥拉索阻尼器的失效监测报警方法，属于桥梁结构性能监测领域技术领域，本发明包括如下步骤：(1)采集布设测点截面处的加速度响应；(2)计算不同截面的加速度功率谱；(3)进行高斯聚类分析，得到高斯混合模型；(4)获取最大功率谱值，形成最大功率谱值时程曲线；(5)建立最大功率谱值和桥梁环境温度的线性回归模型、温度归一化的最大功率谱值时程曲线；(6)进行极值分析，得到99％保证率的最大功率谱值的极大值；(7)监测脉冲突变，做出拉索阻尼器失效的报警。本发明利用主梁的加速度响应与拉索的加速度响应之间关联性，实现阻尼器失效预警，方便维护人员及时感知并及时检查。
-
公开(公告)号：CN114858375A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210544483.6
申请日：2022-05-19
申请人： 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
摘要： 本发明公开了一种大跨悬索桥主梁涡激振动监测预警方法，该方法通过监测主梁的多点振动加速度功率谱，确定主梁发生多模态涡激振动的起始和结束时刻，运用主成分分析评价不同模态对应的能量集中系数的比重，遴选涡激振动的多阶模态频率，从而实时判定悬索桥主梁的多模态涡激振动结果；解决了现有技术中无法解决监测主梁涡激振动中的多模态涡激振动问题，导致运用主梁功率谱数据很难实现主梁异常振动状态感知。
-
公开(公告)号：CN114777910A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210342564.8
申请日：2022-04-02
申请人： 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
IPC分类号： G01H17/00
摘要： 本发明公开了一种拉索多模态涡激振动监测方法，包括获取拉索加速度功率谱，提取功率谱多阶频率fi及对应谱幅值Ai，i取1至N；计算能量集中系数Aj/A1，j取2至N；当能量集中系数A2/A1和A3/A1，同时满足0.1>A2/A1>0.01和0.05>A3/A1>0.005时，标记为多模态涡激振动起始时间；不能同时时，标记为多模态涡激振动结束时间；对多模态涡激振动持续时间内的N‑1个能量集中系数Aj/A1进行主成分分析，选取主成分贡献度超过95％的排名靠前的能量集中系数，记录累计贡献度超过95％的能量集中系数的数量为n，n即参与多模态涡激振动的模态数量，构成数量n的模态即拉索异常振动模态。本发明能够实现拉索涡激振动起振时间、振动结束时间以及振动多模态的识别。
-
公开(公告)号：CN114777910B
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202210342564.8
申请日：2022-04-02
申请人： 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
IPC分类号： G01H17/00
摘要： 本发明公开了一种拉索多模态涡激振动监测方法，包括获取拉索加速度功率谱，提取功率谱多阶频率fi及对应谱幅值Ai，i取1至N；计算能量集中系数Aj/A1，j取2至N；当能量集中系数A2/A1和A3/A1，同时满足0.1>A2/A1>0.01和0.05>A3/A1>0.005时，标记为多模态涡激振动起始时间；不能同时时，标记为多模态涡激振动结束时间；对多模态涡激振动持续时间内的N‑1个能量集中系数Aj/A1进行主成分分析，选取主成分贡献度超过95％的排名靠前的能量集中系数，记录累计贡献度超过95％的能量集中系数的数量为n，n即参与多模态涡激振动的模态数量，构成数量n的模态即拉索异常振动模态。本发明能够实现拉索涡激振动起振时间、振动结束时间以及振动多模态的识别。
-
公开(公告)号：CN115266063A
公开(公告)日：2022-11-01
申请号：CN202210912032.3
申请日：2022-07-29
申请人： 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
IPC分类号： G01M13/00
摘要： 本发明公开了一种大跨桥梁塔梁结合部阻尼器失效监测报警方法，该方法根据风荷载作用下大跨桥梁塔梁阻尼器的速度和脉动风的相关性是判断阻尼器性能的重要指标，通过监测分析塔梁纵向速度的特征频率，获取该特征频率对应的风速功率谱幅值的平方，提升了风速数据的阶次，增强了数据敏感性，将其作为等效脉动风荷载，进而建立等效脉动风荷载和速度的相关性模型，就可以快速地对塔梁阻尼器的性能失效进行敏感快捷的监测报警，方便维护人员及时检查塔梁阻尼器的使用状态。
-
公开(公告)号：CN115660305A
公开(公告)日：2023-01-31
申请号：CN202210882487.5
申请日：2022-07-26
申请人： 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/063 , G06Q10/20 , G06Q50/26 , G06F16/25 , G06F16/80 , G06F16/30
摘要： 本发明公开了一种交通基础设施建管养一体化数据管理平台，包括该系统包括数据接入层、基础设施层、数据管理层、服务支撑层与应用层；数据接入层：用于交通基础设施建管养全过程监控终端数据的接入与转发，基础设施层：用于为平台提供IT资源的支撑，保障平台整体的正常运行，数据管理层：用于存储用于交通基础设施建管养全过程监控数据的存储于加工处理，服务支撑层：用于与数据管理层建立数据通信，应用层：用于对交通基础实施建管养一体化需求功能开发。本发明，是大数据理念、技术和方法在基础设施领域的实践，涉及到路、桥、隧全过程的建设与管养环节的业务管理，利用辅助决策系统能够帮助建设与管理单位提升交通基础设施建设与管养水平。
-
公开(公告)号：CN114913674A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210444828.0
申请日：2022-04-26
申请人： 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
IPC分类号： G08B21/18
摘要： 本发明公开了一种大跨斜拉桥拉索风雨振监测预警方法，步骤如下：制定降雨量预警阈值；建立拉索加速度响应与风速的线性回归模型，剔除风速的影响，建立风速归一化的拉索加速度响应时程曲线；获取拉索加速度功率谱，提取功率谱多阶频率及对应谱幅值；计算能量集中系数；对能量集中系数进行预警判定，当两个系数中的任一个小于能量集中系数阈值且雨量超出预警值时，判定拉索发生风雨振并报警。本发明通过监测拉索的振动加速度，在剔除风速的影响后通过前三阶主模态的能量集中系数分析可以快速判定拉索风雨振的发生并报警，克服了传统方法通过拉索大振幅监测所存在的预警滞后的问题，为桥梁健康监测的自动化告警与灾害评估提供技术基础。
-
公开(公告)号：CN111860106B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202010464928.0
申请日：2020-05-28
申请人： 江苏东印智慧工程技术研究院有限公司 , 东南大学 , 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明提供了一种无监督的桥梁裂缝识别方法，该方法首先利用无人机等收集混凝土裂缝图片，包括裂缝图片与正常图片；利用K‑Means聚类方法对数据集进行聚类，按照聚类后的结果对裂缝进行标签标记；按照8:1:1的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集；运用图像增强方法，增加数据集的数量；建立深度学习分类网络，进行训练，得到训练模型；利用训练好的模型进行混凝土裂缝自动识别。本发明效率高，成本低，相对于传统的人工标记标签训练法，更具有明显的自动化和高效性。
-
公开(公告)号：CN111860106A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010464928.0
申请日：2020-05-28
申请人： 江苏东印智慧工程技术研究院有限公司 , 东南大学 , 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
摘要： 本发明提供了一种无监督的桥梁裂缝识别方法，该方法首先利用无人机等收集混凝土裂缝图片，包括裂缝图片与正常图片；利用K-Means聚类方法对数据集进行聚类，按照聚类后的结果对裂缝进行标签标记；按照8:1:1的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集；运用图像增强方法，增加数据集的数量；建立深度学习分类网络，进行训练，得到训练模型；利用训练好的模型进行混凝土裂缝自动识别。本发明效率高，成本低，相对于传统的人工标记标签训练法，更具有明显的自动化和高效性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
搜索结果
10 条记录 (耗时 0.049 秒)
