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公开(公告)号：CN118485942A
公开(公告)日：2024-08-13
申请号：CN202410653280.X
申请日：2024-05-24
Abstract: 本发明公开了一种基于高频光学动力测量的薄壁结构模态参数辨识方法，属于数据处理领域。模态参数辨识方法包括以下步骤：在薄壁结构表面喷涂或绘制散斑图案；驱动相机捕获待测薄壁结构振动全过程的散斑图像序列数据；重建薄壁结构的位移场，导出位移场域中位移响应数据；选取若干个非振型节点处的位移响应数据构建最小二乘复频域法的稳定图，计算薄壁结构的固有频率和阻尼比；进行修正周期图功率谱密度估计，构造每阶固有频率处的功率谱密度函数矩阵，对矩阵进行奇异值分解获取高密度、高空间分辨率的模态振型。采用本发明所述的基于高频光学动力测量的薄壁结构模态参数辨识方法，能够解决现有的薄壁结构模态参数识别方法精度低的问题。
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公开(公告)号：CN116342475A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310012020.X
申请日：2023-01-05
Applicant: 江西理工大学 , 河海大学 , 江苏东交智控科技集团股份有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/25 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06V10/766 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/084
Abstract: 本发明提供一种基于FasterR‑Stair框架的公路路面图像裂缝识别方法，涉及公路路面裂缝识别技术领域，针对裂缝识别问题设计stair1、stair2和stair3三种特征提取结构，以stair‑stair3为基础，其他深度学习优化算法为辅构建FasterR‑CNN的backbone，实现对传统FasterR‑CNN的优化，完成FasterR‑Stair公路路面裂缝识别框架的搭建，实现高效、精准地开展公路路面裂缝的类型识别和定位。同目前基于其他网络作为backbone的Faster R‑CNN相比，本发明拥有训练收敛速度快、模型占有内存小、处理图像FPS高和识别裂缝准确率高等特色和优势，具有显著的工程应用潜力。
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公开(公告)号：CN116341320A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310256089.7
申请日：2023-03-16
Applicant: 江西理工大学 , 河海大学 , 江苏东交智控科技集团股份有限公司
IPC: G06F30/23 , G06T17/20 , G06F111/10 , G06F111/08 , G06F119/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种复杂结构精细有限元模型的响应预测方法，包括以下步骤：建立表征结构物理模型系统特性的精细有限元模型和网格密度不同的粗糙镜像信息模型；采用拉丁超立方抽样法进行随机抽样，分别构建尺寸分别为m和n的输入参数样本集；执行概率有限元分析，提取对应的输出响应样本集；输出响应样本集中前m组数据构建Kriging模型，并采用验证误差评估预测精度；根据Kriging模型预测粗糙镜像信息模型响应样本集中剩下的n‑m组数据对应的精细有限元模型的输出响应。本发明有效地降低了代理建模的效率对前向计算模型精细度的依赖，极大程度上缩减了复杂结构精细有限元模型获取系统响应的计算时间。
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公开(公告)号：CN116297176A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310256216.3
申请日：2023-03-16
Applicant: 江西理工大学 , 江苏东交智控科技集团股份有限公司 , 河海大学
Abstract: 本发明提供一种基于VMD‑HHT协作的结构疲劳裂纹识别方法，包括以下步骤：在待识别结构体的端部位置施加谐激励，采集该结构体不同位置处的加速度响应数据，采用小波包变换，依次进行分解、抑噪和重构处理，获得降噪的重构加速度信号；将重构加速度信号进行变分模态分解，获得本征模态函数；对每个本征模态函数分别进行希尔伯特‑黄变换，获得希尔伯特谱集；当希尔伯特谱集中出现多阶次生高频信号时，结构体的该响应数据采集位置处产生疲劳裂纹，且多阶次生高频信号的瞬时频率幅值越大，疲劳裂纹越大。该方法融合了VMD和HHT的优势，克服了存在虚假的本征模态函数信息，提高了解耦窄频带信号中的不同频率分量方面的能力，能够有效辨别频率差异。
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公开(公告)号：CN113033054A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110332735.4
申请日：2021-03-29
Applicant: 河海大学 , 南通河海大学海洋与近海工程研究院
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/13 , G06F111/06 , G06F111/08 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种基于PCE_BO的结构性能参数快速反演方法，包括以下步骤：步骤1：建立可表征结构物理模型特性的高保真数值模型；步骤2：选定待反演的结构性能参数作为输入变量，通过拉丁超立方法随机采样有限组输入变量集，代入结构数值模型中求解出相应的输出变量集，构建可表征结构特性的多项式混沌展开代理模型；步骤3：通过纳入工程需求参数对应的实测数据作为贝叶斯优化器中的输入集，再基于多项式混沌展开代理模型结合贝叶斯优化算法来快速更新待反演的结构性能参数。本发明弥补传统确定性反分析的不足，解放经典反分析领域中反演效率受制于复杂数值模型计算成本的限制，提高反演效率和对噪声的鲁棒性，实现了结构性能参数快速反演的目标。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113280963A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110578974.8
申请日：2021-05-26
Applicant: 南通河海大学海洋与近海工程研究院 , 河海大学
Abstract: 本发明公开了一种基于改进S变换的实时索力识别方法，该方法是在对窗函数改进的S变换的基础上，引入同步压缩变换，使得索力的识别更加准确。具体实现包括以下步骤：首先输入环境激励下采集到的斜拉桥拉索振动时域信号，然后选择合适的窗函数控制因子，对输入的时域信号做改进的S变换，接着对变换后的时频平面信号做同步压缩变换，得到高分辨时频谱图，最后从谱图中提取拉索实时振动频率曲线，并利用索力测量的振动法结合实时振动频率得完成实时索力的识别。该方法既保留了S变换适用性广，分辨率高的优点，又针对性地提高了局部识别精度，是一种高性能的索力识别方法。
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公开(公告)号：CN114841009B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210546194.X
申请日：2022-05-19
Applicant: 江苏南京地质工程勘察院 , 河海大学 , 江苏省地质矿产局第一地质大队 , 苏交科集团股份有限公司
IPC: G06F30/20 , E02D5/74 , E02D33/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种塑性阶段锚杆锚固段侧摩阻力预测方法，包括：确定锚杆‑岩土层界面位移与侧摩阻力的关系式；利用莫尔‑库伦屈服条件、非关联流动法则表达界面层在塑性流动状态下的径向位移和轴向位移；其中，孔壁产生的位移满足Winkler假设，注浆体产生的位移满足胡克定律，依此建立径向应力方程；根据径向应力方程，联立界面位移与侧摩阻力的关系式，建立并求解界面层的位移微分方程；根据位移微分方程求解结果以及界面位移与侧摩阻力的关系式，获得塑性阶段锚杆侧摩阻力沿锚固深度的分布函数模型，进行侧摩阻力预测。本发明充分揭示并利用了锚杆与岩土相互作用的物理力学性实质，计算精度高，结果稳定可靠，计算参数物理意义清晰，易于实施。
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公开(公告)号：CN114861489B
公开(公告)日：2023-09-19
申请号：CN202210402995.9
申请日：2022-04-18
Applicant: 河海大学 , 中国三峡建工(集团)有限公司 , 苏交科集团股份有限公司 , 滁州学院
IPC: G06F30/23 , G06F17/18 , G06F111/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了rPCK代理模型辅助的结构动参数辨识方法，属于结构工程领域。包括以下步骤：建立能够概略反映待分析结构系统的有限元模型；建立动参数空间样本集；采用概率有限元分析，建立动参数空间样本集驱动的结构系统响应空间样本集；建立能够将动参数空间样本集映射到结构系统响应空间样本集的鲁棒多项式混沌‑克里金(rPCK)代理模型；以实测的结构系统响应驱动rPCK代理模型，进而采用贝叶斯推断进行结构动参数辨识，以贝叶斯后验估计均值作为结构动参数估计值。本发明所提方法突破了现有确定性参数辨识方法难以精确辨识结构动参数的局限性，为建立工程实际结构系统的高保真有限元模型创造了条件。
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公开(公告)号：CN115357853B
公开(公告)日：2023-08-04
申请号：CN202211005306.7
申请日：2022-08-22
Applicant: 河海大学 , 江苏东交智控科技集团股份有限公司 , 江苏中基工程技术研究有限公司 , 苏交科集团股份有限公司
Abstract: 本发明提供一种基于快速随机子空间的工程结构模态参数识别方法，属于结构模态参数识别领域，包括以下步骤：采集响应，构造过去矩阵和两个将来矩阵，并依次构建两个托普利茨矩阵；对第一个托普利茨矩阵进行随机投影，获得新的矩阵，并进行QR分解，得到酉矩阵；将托普利茨矩阵投影到酉矩阵上，得到小矩阵；对小矩阵做奇异值分解，分别得到U,S,V矩阵，并计算该工程结构的观测、输出和状态矩阵；进行特征值分解，根据特征值分解的结果计算获得模态参数；确定阶次区间，重复进行模态参数的计算，汇总得到各阶次的模态参数。本发明通过对传统托普利茨矩阵进行随机投影和QR分解得到用于代替托普利茨矩阵的小矩阵，减小了奇异值分解的维度，提升了运算效率。
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公开(公告)号：CN114444187B
公开(公告)日：2023-07-18
申请号：CN202210108414.0
申请日：2022-01-28
Applicant: 河海大学 , 江苏中基工程技术研究有限公司 , 苏交科集团股份有限公司
IPC: G06F30/13 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种振动传递大数据与胶囊网络融合的桥梁损伤诊断方法，包括：根据振动响应数据，计算获得振动传递率函数，建立传递率函数矩阵，并将传递率函数矩阵转换为图像形式，获得传递率图像；基于胶囊网络构建结构损伤定位和量化的神经网络模型，其中，将胶囊网络中的特征提取层改为稠密层，在第二卷积层后加入卷积注意力模块；将传递率图像输入训练好的神经网络模型，进行结构的损伤定位和量化，获得损伤位置及程度的预测结果。该方法通过引入稠密层以及卷积注意力模式，实现了更高效地损伤图像提取，通过胶囊网络层的动态路由输出矢量神经元，对振动传递数据信息中的姿态信息进行保存，最后经过全连接层实现对损伤位置及量值的预测。
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