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公开(公告)号：CN113935094A
公开(公告)日：2022-01-14
申请号：CN202111242589.2
申请日：2021-10-25
Applicant: 中国水利水电科学研究院 , 深中通道管理中心
Inventor： 李松辉 , 钟辉虹 , 宋神友 , 张长亮 , 张龑 , 刘瑞强 , 彭英俊 , 杨福林 , 孙龙 , 刘健 , 刘迪 , 白冰 , 雒翔宇 , 韩莎莎 , 袁宁宁 , 刘勋楠 , 薛圆月 , 刘玉
Abstract: 本发明提供了一种基于三明治结构沉管隧道的隔舱优化设计方法及系统，属于隧道技术领域。该方法包括：采集与分析三明治结构沉管隧道脱空缺陷检测数据；根据采集与分析的检测数据，对三明治结构沉管隧道采用不同的隔舱进行分类；根据所述分类结果，对不同隔舱的脱空缺陷概率进行统计；根据统计结果，对脱空缺陷规律进行分析，得到最优隔舱设计策略。本发明基于冲击映像法和中子法对三明治结构沉管的脱空缺陷检测结果，综合考虑季节温度、泵送距离、隔舱尺寸、浇筑孔设置、自密实混凝土流动性等因素分析影响沉管隧道浇筑质量的因素，并通过优化隔舱设计，解决了此沉管隧道结构在自密实混凝土预制浇筑过程中易出现脱空缺陷的问题。
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公开(公告)号：CN116187153B
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202211422092.3
申请日：2022-11-14
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F18/20 , G06F17/11 , G06F111/08 , G06F119/10 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于层次贝叶斯的水工结构数字孪生模型更新方法，包括S1、开展不同结构损伤程度监测试验，获取振动响应数据；S2、根据不同结构损伤程度监测试验，提取试验数据的模态参数；S3、根据试验结构的参数，构建有限元模型，并计算得到有限元模型的模态参数；S4、根据试验数据的模态参数和有限元模型的模态参数，构建误差方程；S5、进行改进的贝叶斯模型不确定性更新，输出更新后的最优建模参数以及建模参数的概率分布；S6、提取模型模态参数，进行模型参数不确定性更新，更新模型对于结构参数的敏感性，验证模型精度。本发明采用潜在的联合概率分布对结构构件的特性进行建模，使有限元模型可以真实的反映实际结构的变化，实现数字孪生。
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公开(公告)号：CN116297007A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202211105680.4
申请日：2022-09-09
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明公开一种大坝灌浆智能监测方法，应用于灌浆设备，灌浆设备包括浆液罐和输浆管，浆液罐的出料口连接所述输浆管的进浆口，输浆管的出浆口通向被灌结构；该方法包括：获取浆液罐内的浆液密度ρ和浆液压力р1，以及出浆口对应的浆液压力p2和灌浆流量Q；利用第一验证式进行上述各项参数之间的准确性验证。如此，可以有效预测出灌浆过程中的不合理参数并进行预警，在发出预警时可以及时指导人员对进行施工工艺更正，避免灌浆作业中的作弊行为出现，提高施工质量。
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公开(公告)号：CN118261001B
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202410401333.9
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F30/23 , H04N7/18 , G01H1/00 , G06F18/213 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种融合视频微振动监测和传感器的视频振动校准方法，其包括将水工监测结构划分为若干分区视场，设置一级监测点和二级监测点，布置振动传感器；对水工监测结构施加激励信号，获取水工监测结构的视频信息和振动传感器的振动信号时程；根据视频信息，计算所有一级监测点和二级监测点对应的像素点的位移信息，并进行傅里叶变换得到频谱；采用集合经验模态分解和BP神经网络对所有一级监测点对应的像素点进行校准；根据二级监测点的传递函数和频谱，对二级监测点对应的像素点进行校准；采用一级监测点和二级监测点校准前后的视频对神经网络进行训练，并采用训练后的神经网络对非一级监测点和二级监测点的像素点进行校准。
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公开(公告)号：CN116187153A
公开(公告)日：2023-05-30
申请号：CN202211422092.3
申请日：2022-11-14
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06F18/20 , G06F17/11 , G06F111/08 , G06F119/10 , G06F119/14 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于层次贝叶斯的水工结构数字孪生模型更新方法，包括S1、开展不同结构损伤程度监测试验，获取振动响应数据；S2、根据不同结构损伤程度监测试验，提取试验数据的模态参数；S3、根据试验结构的参数，构建有限元模型，并计算得到有限元模型的模态参数；S4、根据试验数据的模态参数和有限元模型的模态参数，构建误差方程；S5、进行改进的贝叶斯模型不确定性更新，输出更新后的最优建模参数以及建模参数的概率分布；S6、提取模型模态参数，进行模型参数不确定性更新，更新模型对于结构参数的敏感性，验证模型精度。本发明采用潜在的联合概率分布对结构构件的特性进行建模，使有限元模型可以真实的反映实际结构的变化，实现数字孪生。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114821415B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202210436023.1
申请日：2022-04-24
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的视频微振动放大校准和实时提取方法，其包括以下步骤：获取微振动信息；选取敏感点并布置振动传感器；同时获取振动传感器的时程数据和敏感点的视频时程数据；对视频时程数据进行校准并获取校准后的相位信息放大参数；通过校准后的相位信息放大参数对被监测结构的视频时程数据中未设置振动传感器的测点的相位信息进行放大；通过完成基于机器学习的视频微振动放大校准的视频时程数据对卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络；采用训练后的卷积神经网络对目标对象的视频时程数据进行振动信息实时提取。本发明通过训练后的卷积神经网络可以直接对视频的振动信息进行实时提取，便于水工结构运行状态监测。
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公开(公告)号：CN117807846B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410009460.4
申请日：2024-01-03
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F30/23 , G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生模型的结构损伤识别方法，属于水利工程健康检测和水工模型的技术领域，针对实际工程，建立已知物理参数的有限元仿真模型，结合物理模型试验，建立已知损伤结构的确定性仿真模型，构建损伤参数数据底板，结合工程实际，通过正交试验计算结构不同部位、不同深度、不同开度、不同长度条件下的损伤结构模态参数，形成实际工程损伤识别模型库，完成结构损伤识别的数字孪生模型建设，利用虚拟仿真技术，将实际工程结构与数字模型进行对比分析，实现对结构损伤的快速、准确识别，有效解决传统无损检测方法在实际应用中存在的识别速度慢，准确率低的问题，提高水利工程结构的可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN117807846A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410009460.4
申请日：2024-01-03
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F30/23 , G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于数字孪生模型的结构损伤识别方法，属于水利工程健康检测和水工模型的技术领域，针对实际工程，建立已知物理参数的有限元仿真模型，结合物理模型试验，建立已知损伤结构的确定性仿真模型，构建损伤参数数据底板，结合工程实际，通过正交试验计算结构不同部位、不同深度、不同开度、不同长度条件下的损伤结构模态参数，形成实际工程损伤识别模型库，完成结构损伤识别的数字孪生模型建设，利用虚拟仿真技术，将实际工程结构与数字模型进行对比分析，实现对结构损伤的快速、准确识别，有效解决传统无损检测方法在实际应用中存在的识别速度慢，准确率低的问题，提高水利工程结构的可靠性和安全性。
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公开(公告)号：CN118261001A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410401333.9
申请日：2024-04-03
Applicant: 中国水利水电科学研究院
IPC: G06F30/23 , H04N7/18 , G01H1/00 , G06F18/213 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种融合视频微振动监测和传感器的视频振动校准方法，其包括将水工监测结构划分为若干分区视场，设置一级监测点和二级监测点，布置振动传感器；对水工监测结构施加激励信号，获取水工监测结构的视频信息和振动传感器的振动信号时程；根据视频信息，计算所有一级监测点和二级监测点对应的像素点的位移信息，并进行傅里叶变换得到频谱；采用集合经验模态分解和BP神经网络对所有一级监测点对应的像素点进行校准；根据二级监测点的传递函数和频谱，对二级监测点对应的像素点进行校准；采用一级监测点和二级监测点校准前后的视频对神经网络进行训练，并采用训练后的神经网络对非一级监测点和二级监测点的像素点进行校准。
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公开(公告)号：CN114821415A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210436023.1
申请日：2022-04-24
Applicant: 中国水利水电科学研究院
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的视频微振动放大校准和实时提取方法，其包括以下步骤：获取微振动信息；选取敏感点并布置振动传感器；同时获取振动传感器的时程数据和敏感点的视频时程数据；对视频时程数据进行校准并获取校准后的相位信息放大参数；通过校准后的相位信息放大参数对被监测结构的视频时程数据中未设置振动传感器的测点的相位信息进行放大；通过完成基于机器学习的视频微振动放大校准的视频时程数据对卷积神经网络进行训练，得到训练后的卷积神经网络；采用训练后的卷积神经网络对目标对象的视频时程数据进行振动信息实时提取。本发明通过训练后的卷积神经网络可以直接对视频的振动信息进行实时提取，便于水工结构运行状态监测。
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