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公开(公告)号：CN113317085B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202011224888.9
申请日：2020-11-05
申请人： 北京工业大学 , 南京慧筑信息技术研究院有限公司
IPC分类号： A01G9/16
摘要： 本发明公开了一种可拆卸不锈钢温室大棚，大棚结构骨架材料采用不锈钢钢管，骨架上部为通风、供水灌溉、农药喷洒管道，由最高处纵管为入水管，横梁上钻小孔为出水口；骨架下部柱管和侧向支撑横管为供热管道组成的循环管网。供水管道和供热管道不相连。本发明中大棚骨架的连接方式为施工现场全螺栓连接，具有可拆卸性能，骨架钢管材料可重复使用，灵活机动地适用于地址的更换；大棚骨架使用的不锈钢材料具有优良的耐腐蚀性能，适用于温室温暖、潮湿的环境，使大棚具有优良的使用寿命，具有较好的经济效益；本结构体系的骨架集通风、供水灌溉、农药喷洒、供热等功能于一体，省去这些功能的管网设置，使大棚内具有更大的空间。
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公开(公告)号：CN113317085A
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN202011224888.9
申请日：2020-11-05
申请人： 北京工业大学 , 南京慧筑信息技术研究院有限公司
IPC分类号： A01G9/16
摘要： 本发明公开了一种可拆卸不锈钢温室大棚，大棚结构骨架材料采用不锈钢钢管，骨架上部为通风、供水灌溉、农药喷洒管道，由最高处纵管为入水管，横梁上钻小孔为出水口；骨架下部柱管和侧向支撑横管为供热管道组成的循环管网。供水管道和供热管道不相连。本发明中大棚骨架的连接方式为施工现场全螺栓连接，具有可拆卸性能，骨架钢管材料可重复使用，灵活机动地适用于地址的更换；大棚骨架使用的不锈钢材料具有优良的耐腐蚀性能，适用于温室温暖、潮湿的环境，使大棚具有优良的使用寿命，具有较好的经济效益；本结构体系的骨架集通风、供水灌溉、农药喷洒、供热等功能于一体，省去这些功能的管网设置，使大棚内具有更大的空间。
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公开(公告)号：CN109816008A
公开(公告)日：2019-05-28
申请号：CN201910050810.0
申请日：2019-01-20
申请人： 北京工业大学
摘要： 本发明公开一种基于长短期记忆网络(LSTM)的天文大数据光变曲线异常检测方法，该方法旨在解决天文数据中光变曲线的异常由于其瞬时性导致不好检测问题。该方法以地面广角相机阵列(GWAC)通过观测获得的大量光变曲线数据为基础作为训练样本和测试样本，同时构建由LSTM单元链接而成的神经网络，通过不断的训练网络模型从而得到以该网络特有的方式得到的输出值。本发明通过迭代训练不断更新各单元的权重，使得全局达到最优；训练完毕后，只需将测试样本输入网络就能得到该样本序列的下一个预测值。
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公开(公告)号：CN113529947A
公开(公告)日：2021-10-22
申请号：CN202110669059.X
申请日：2021-06-17
申请人： 北京工业大学
摘要： 本发明公开了一种可拆卸重复使用全螺栓‑销轴连接钢结构梁柱节点，包括上、下法兰钢柱、柱座、耳板、销轴、主梁、狗骨式耗能连接板。所述上、下法兰钢柱与柱座全螺栓连接，主梁通过耳板和销轴与柱座铰接，所述狗骨式耗能连接板通过高强螺栓分别与主梁和柱座连接，采用全螺栓‑销轴连接具有可拆卸性能；采用集中耗能塑性可控的狗骨式耗能连接板，实现主体梁柱构件在地震作用下保持弹性，震后实现拆卸下的梁柱构件可重复使用，拆卸的梁柱构件可再次应用到下次建造过程中；狗骨式耗能连接件根据设计要求采用耗能能力强，保证节点的抗震承载力要求；本发明的梁、柱及柱座构件均可工厂预制加工，现场模块化安装，可以提高施工效率和施工质量。
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公开(公告)号：CN114198379A
公开(公告)日：2022-03-18
申请号：CN202111450539.3
申请日：2021-11-30
申请人： 北京工业大学 , 南京慧筑信息技术研究院有限公司
摘要： 本发明公开了一种可拆卸三角头螺栓连接的单边拧紧装置。该装置由三角头螺栓、待连接板件、垫圈和螺母组成，将待连接板件的两块连接板的螺栓孔对齐，然后三角头螺栓的螺栓头经螺栓孔依次穿过两块连接板，再将三角头螺栓旋转60°后下移一定距离进入第一块连接板所设的凹槽，将垫圈和螺母与三角头螺栓连接，拧紧螺母实现装置单边拧紧。本发明采用三角头螺栓可以实现螺栓的单边施拧，且三角头螺栓生产简便，易于批量化生产，可用于闭口截面构件之间全螺栓连接，既能满足连接要求又能保证施工的便捷性、经济性、可靠性和可拆卸性。
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公开(公告)号：CN110879874A
公开(公告)日：2020-03-13
申请号：CN201911116694.4
申请日：2019-11-15
申请人： 北京工业大学
摘要： 本发明公开一种光变曲线异常检测方法，该方法旨在解决天文数据中光变曲线的异常现象由于其瞬时性导致不好检测问题，提高模型对未来观测数据的鲁棒性。该方法包括：获取光变曲线数据的时间、亮度，作为历史时间序列；对获取到的数据进行数据预处理和特征工程，分别构造训练集和测试集；使用GRU神经网络搭建模型，分别添加Dropout优化方法和BN优化方法，使用网格搜索法调整网络超参数，得到两个子模型，根据精度和稳定性进行混合优化，得到最终模型；使用训练好的模型进行预测，输出预测序列，使用格拉布斯方法进行光变曲线异常检测。
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