一种基于激光测距原理的大坝测压装置

    公开(公告)号:CN114323409A

    公开(公告)日:2022-04-12

    申请号:CN202111422277.X

    申请日:2021-11-26

    Abstract: 本发明涉及一种基于激光测距原理的大坝测压装置包括:管体;激光传感器安装于管体的顶部,包括朝向管体内部设置的收发部;浮球漂浮于管体内的液面上;平台安装于浮球上,且呈水平设置;反射件安装于平台朝向激光传感器的一侧表面上,用以反射收发部发射的激光;第二平衡件设置于平台远离反射件的一侧。本发明技术方案中浮球漂浮液面上,使得平台及反射件能始终处于管体的液面以上,延长平台和反射件的使用寿命;激光传感器通过反射件反射激光进行测距,提高了测量数据的可靠性和稳定性;激光传感器通过反射件反射激光进行测距,较好的避免影响激光传感器使用寿命和精度,第二平衡件使得平台及反射件能保持平衡,较好的防止平台发生翻转的情况。

    一种用于水工建筑物非规则渗漏点的引排装置

    公开(公告)号:CN221219037U

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202323086832.3

    申请日:2023-11-15

    Abstract: 本实用新型涉及一种用于水工建筑物非规则渗漏点的引排装置,包括:形变集水器、引排管,所述形变集水器包括敞口和引排口,所述敞口对应水工建筑物的渗流通道设置,并与渗流通道的周边紧密贴合,所述引排管与所述引排口连通;将形变集水器的敞口对应水工建筑物的渗流通道设置,收集水工建筑物渗流通道的渗流水,并通过引排管与形变集水器的引排口之间的连通关系对形变集水器中收集的渗流水进行引排,以减少渗流水在廊道壁面和地面的无序流动;基于形变集水器所具有的多种形变状态,以自由应对不同形状和结构的水工建筑物,继而对形状各异渗流点进行有效覆盖,不仅解决了水工建筑物的引排工作的设计难题,还为水工建筑物的安全性提供了保障。

    一种水电设备异常检测方法

    公开(公告)号:CN114065802B

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202111205888.9

    申请日:2021-10-15

    Abstract: 本发明公开了一种水电设备异常检测方法,设定时长为N,按照以下步骤完成水电设备异常检测:S1,通过传感器获得设定时长内水电设备的监测物理量的时间序列数据f(t),1≤t≤N;S2,对时间序列数据f(t)进行变分模态分解,得到K个子信号f1(t),f2(t),…,fK(t);S3,对每一个子信号都应用独立的HTM模型进行异常检测;如果有一个子信号的检测结果为异常,则输出异常,否则输出正常;S4,转到第一步,进行下一个时长为N'的时间序列的异常检测。本发明采用变分模态分解方法,把传感器测量得到的复杂信号进行分解,得到子信号,子信号相对简单,通过对子信号应用异常检测方法,提高异常检测的准确性。

    大坝施工中原位测点位置的选取方法、系统、设备和介质

    公开(公告)号:CN118504070A

    公开(公告)日:2024-08-16

    申请号:CN202410517706.9

    申请日:2024-04-28

    Abstract: 本申请涉及一种大坝施工中原位测点位置的选取方法、系统、设备和介质,其中,该方法通过有限元模型估计潜在的可能测点,然后选取潜在可能测点中,获取第一预先测点和第二预选测点,根据约束条件,筛选满足约束条件的点作为实际的测点,根据实际测点位置进行抽样,获取第二单元参数样本和第二安全指标,将第二单元参数样本和第二安全指标作为第一单元参数样本和第一安全指标,迭代获取实际测点位置,响应于满足预设目标测点数量,获取目标测点位置。实现在保证测点顺序约束的情况下,减少大坝安全评估的不确定性。解决相关技术中选取的测点位置对大坝安全性分析存在准确度低的问题。提高了大坝施工中原位测点位置选取的精确度。

    一种重力坝位移预测方法、装置和计算机可读存储介质

    公开(公告)号:CN118761308A

    公开(公告)日:2024-10-11

    申请号:CN202410653776.7

    申请日:2024-05-24

    Abstract: 本申请涉及一种重力坝位移预测方法、装置和计算机可读存储介质,该重力坝位移预测方法包括:根据重力坝结构数据构建断面模型,基于断面模型进行采样获取样本坐标数据;根据断面模型构建重力坝的本构方程、平衡方程、几何方程以及应力边界条件;以样本坐标数据作为输入数据,根据物理信息神经网络的神经网络部分得到位移预测结果,基于所述位移预测结果根据物理神经网络的求导部分确定位移偏导数;构建第一损失函数、第二损失函数、第三损失函数,根据上述损失函数构建物理信息神经网络的模型损失函数;迭代更新参数,得到重力坝位移预测模型。解决了利用有限元方法求解重力坝位移效率低的问题,通过物理信息神经网络提高了求解重力坝位移的效率。

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