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公开(公告)号：CN114741827A
公开(公告)日：2022-07-12
申请号：CN202210380870.0
申请日：2022-04-11
Applicant: 华中科技大学 , 平顶山市公路工程公司
Inventor： 罗辉 , 郭欢歌 , 彭祖胜 , 韩国耀 , 刘卫献 , 赵静 , 李彦辰 , 王永见 , 王跃斌 , 晏富恒 , 马桂杰 , 闫小峰 , 吴克宝 , 王胜楠 , 杨泽亮 , 刘亚丽 , 徐峰 , 郭巧玲 , 司玲玲 , 吴磊磊 , 张书贤 , 许青华 , 刘爱霞 , 何耀辉 , 鲁博 , 闫绍峰
Abstract: 本发明公开一种超长线状区间的传感器布置方法及系统，包括：基于互信息理论将所述超长线状区间划分为线性排列的多个等间距子区间，并假设每个子区间内有一个传感器，相邻两个传感器之间距离相等；获取所述超长线状区间内传感器的数量，所述传感器的数量为传感器的第一数量；采用猴群算法优化传感器的第一数量，使得优化后的传感器的第一数量能够采集完整信息且传感器的数量最少。本发明基于互信息理论，将超长线状区间划分为线性排列的子区间，将子区间的划分问题归结为传感器的优化布置问题，并引入猴群算法，能够减少试算过程，提高计算精度。
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公开(公告)号：CN111985796B
公开(公告)日：2021-06-18
申请号：CN202010787552.7
申请日：2020-08-07
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明属于混凝土结构抗渗性预测技术领域，并具体公开了一种基于随机森林和智能算法预测混凝土结构耐久性的方法。包括：构建混凝土抗渗性指标体系，建立原始样本集，将训练数集作为随机森林回归模型的输入，对抗渗性指标体系的影响因素进行重要性评价，选出随机森林回归模型误差最小的影响因素集合，将最优特征变量集作为所述最小二乘支持向量机模型的输入变量，混凝土氯离子扩散系数预测结果作为输出变量，对最小二乘支持向量机模型进行训练，然后采用所述测试数集验证训练后的最小二乘支持向量机模型的预测结果；对所述预测结果进行分析，验证最小二乘支持向量机模型预测混凝土结构抗渗性的效果。本发明方法预测速度快，预测结果精准可靠。
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公开(公告)号：CN112417573B
公开(公告)日：2024-04-12
申请号：CN202011457041.5
申请日：2020-12-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及盾构下穿既有隧道施工多目标优化技术领域,公开了基于GA‑LSSVM与NSGA‑Ⅱ盾构下穿既有隧道施工多目标优化的方法，其主要包括如下步骤:S1、基于盾构施工参数，搜集既有隧道拱底水平位移和沉降位移的数据；S2、采用GA改进的最小二乘支持向量机(GA‑LSSVM)建立既有隧道拱底水平位移和沉降位移的高精度预测模型，获取两个回归预测函数；S3、将两个非线性预测函数作为适应度函数，联合各影响因素的应用约束条件，利用NSGA‑Ⅱ进行多目标优化获取最优配合比。本发明利用建立的GA‑LSSVM与NSGA‑Ⅱ模型，不仅实现了拱底水平位移和沉降位移的高精度预测，也实现了盾构施工参数的多目标智能优化。
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公开(公告)号：CN113375597A
公开(公告)日：2021-09-10
申请号：CN202110721439.3
申请日：2021-06-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明提供了一种基于RF‑NSGA‑II的结构件三维激光扫描方法及设备。所述方法包括：对收集的样本数据进行范化，采用范化样本数据训练并得到RF预测模型；根据RF预测模型构建适应度函数，对扫描参数设置约束条件，采用NSGA‑II算法对所述扫描参数进行优化，得到扫描参数的全局最优解；将所述全局最优解输入RF预测模型，根据输出结果确定全局最优解为三维激光扫描仪的实用扫描参数；采用所述全局最优解调整三维激光扫描仪，对结构件进行扫描；其中，RF预测模型为随机森林预测模型；NSGA‑II算法为非支配排序遗传算法。本发明可以减小三维激光扫描结构件得到的点云数据的测量误差，提高结构件的设计精度和安装效率。
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公开(公告)号：CN110926439B
公开(公告)日：2021-08-31
申请号：CN201911198814.X
申请日：2019-11-29
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM技术的运营隧道结构健康监测系统，属于隧道健康监测领域。该系统通过数据采集与传输单元采集传感器网络自动化监测数据和人工巡检检测数据，利用数据通信干网发送至数据处理与分析单元；通过数据采集模块收集隧道现场布置的传感器采集到的传感器数据并上传至数据监测模块及数据处理与分析单元；通过数据监测模块根据接收到的传感器数据生成实时曲线或报表；数据处理与分析单元基于采集的不同类型、不同体量的传感器数据，实时评估隧道结构的损伤模态与健康情况；通过数据储存单元采用统一数据格式或者设置相应的格式转换协议对传感器数据进行储存。本发明将运营隧道健康监测网络化、参数化，实现健康状态实时监测。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110847026B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN201911338693.4
申请日：2019-12-23
Applicant: 华中科技大学 , 武汉华中科大土木工程检测中心
Inventor： 罗辉 , 朱宏平 , 龙晓鸿 , 何忠宇 , 杨泽亮 , 陶江峰 , 李彦龙 , 徐文胜 , 张敬雷 , 吴克宝 , 刘伟 , 喻启源 , 艾同 , 克高果 , 林占峰 , 张利利 , 葛慧芝
IPC: E01D19/04
Abstract: 本发明公开了一种大行程可调支座，包括上支座板、中间钢衬板、承压橡胶板、中间调高构件、下支座板；所述中间调高构件安装在下支座板上，承压橡胶板置于中间调高构件上，中间钢衬板置于承压橡胶板上，上支座板与中间钢衬板之间设有平面滑动机构，中间调高构件与下支座板配合组成高度调节装置；所述上支座板与桥梁的底面接触并接受桥梁上部结构传递的荷载，所述下支座板与桥墩相连。本发明解决了桥梁支座在安装和运营过程中支座高度需要调整的问题，操作便捷，无需借助工具顶起梁体，可直接进行高度调节，并使支座的承载能力得到提升。
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公开(公告)号：CN112417573A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011457041.5
申请日：2020-12-10
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06F111/06
Abstract: 本发明涉及盾构下穿既有隧道施工多目标优化技术领域,公开了基于GA‑LSSVM与NSGA‑Ⅱ盾构下穿既有隧道施工多目标优化的方法，其主要包括如下步骤:S1、基于盾构施工参数，搜集既有隧道拱底水平位移和沉降位移的数据；S2、采用GA改进的最小二乘支持向量机(GA‑LSSVM)建立既有隧道拱底水平位移和沉降位移的高精度预测模型，获取两个回归预测函数；S3、将两个非线性预测函数作为适应度函数，联合各影响因素的应用约束条件，利用NSGA‑Ⅱ进行多目标优化获取最优配合比。本发明利用建立的GA‑LSSVM与NSGA‑Ⅱ模型，不仅实现了拱底水平位移和沉降位移的高精度预测，也实现了盾构施工参数的多目标智能优化。
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公开(公告)号：CN114969953B
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202210900578.7
申请日：2022-07-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/12 , G06N5/00 , G06N20/20 , G06N7/02 , G06F111/04 , G06F111/06
Abstract: 本发明属于盾构施工技术领域，并具体公开了一种基于CatBoost‑NSGA‑Ⅲ的盾构下穿隧道优化设计方法及设备。所述方法包括：确定管片优化设计的敏感因素，建立指标体系，采集盾构掘进过程中的实际监测数据并结合地质勘查，构建样本数据集；利用CatBoost算法进行学习训练，以构建基于CatBoost算法的隧道拱顶沉降、拱底竖向位移、拱底水平位移、拱底沉降量预测模型；将预测模型所得的非线性映射关系函数作为目标优化适应度函数，构建基于CatBoost‑NSGA‑Ⅲ的多目标优化模型，以获取盾构管片参数最优设计。本发明不仅实现了隧道拱顶沉降、拱底竖向位移、拱底水平位移、拱底沉降量的高精度预测，也实现了盾构下穿隧道优化设计的多目标智能优化。
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公开(公告)号：CN115081749A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210900027.0
申请日：2022-07-28
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯优化LSTM的盾构掘进载荷超前预测方法及系统，该方法包括以下步骤：获取盾构施工参数的监测数据，进行数据预处理；利用Pearson相关分析进行冗余参数分析过滤，并采用随机森林算法进行特征选择，得到最优参数集；基于最优参数集，进行贝叶斯优化LSTM的盾构掘进载荷预测。对于采集的初始数据进行预处理，过滤了停机数据、异常值和缺失值等无关数据，通过相关性分析过滤了高度耦合参数，在此基础上利用RF进行重要性排序和特征选择，得到了最优参数集，用贝叶斯优化确定了LSTM预测模型的最优超参数，基于选择的超参数构建刀盘扭矩和总推进力预测模型，实现准确的掘进载荷超前预测，为盾构机的运行操作提供参考。
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公开(公告)号：CN112418683A
公开(公告)日：2021-02-26
申请号：CN202011347500.4
申请日：2020-11-26
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种盾构下穿既有构筑物施工风险评价方法，其主要包括如下步骤:基于相关文献与工程经验,建立盾构下穿既有构筑物的施工安全风险评价指标模型；采集检测数据，基于监测数据对评价指标进行最优边缘分布识别；基于贝叶斯网络构建PCBN模型，进行风险推理，确定工程施工风险等级；在构建的PCBN模型基础上，进行基于百分位蛛网图和相关系数的评价指标相关性分析，确定工程的关键风险因素。本发明将Pair‑Copula理论和贝叶斯网络相结合，对不确定风险信息进行推理分析，有效确定了工程的施工风险状态和潜在的关键风险因素，实现了更加准确合理的盾构下穿既有构筑物的施工安全风险综合评价。
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