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公开(公告)号：CN118114094A
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410157600.2
申请日：2024-02-04
申请人： 长安大学 , 甘肃路桥公路投资有限公司
IPC分类号： G06F18/24 , G06F18/213 , G06F17/10
摘要： 本发明提供了一种公路隧道结构健康评价方法及系统，属于公路隧道养护评价技术领域，包括如下步骤：分析隧道结构健康状态的影响因素，建立公路隧道结构评价指标体系；基于获得的隧道病害数据库计算各评价指标的综合权重，对于评价指标信息完备的隧道工程，采用主客观赋权法确定评价指标的综合权重；对于指标信息有所缺失的情况，利用权系数再分配的方法，将缺失指标的权重设为零，权重按照剩余比例分配给其他指标，原有值与分配值相加得到更新的变权重；对综合权重和变权重进行模糊运算，得到综合评价结果向量；采用模糊向量单值化法对综合评价结果向量进行模糊处理，得到隧道结构健康值。健康评价方法具有更强的适用性，评价结果更科学。
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公开(公告)号：CN110929387A
公开(公告)日：2020-03-27
申请号：CN201911069598.9
申请日：2019-11-05
申请人： 长安大学
IPC分类号： G06F30/20 , G06N3/04 , G06F119/08 , G06F111/10
摘要： 本发明公开了一种低温路面的裂缝预测方法，首先在长期路面性能数据库中选择原始数据，然后对数据中的影响因素进行相关性分析，选择变量相关度的度量标准；在变量分离之后，选择主要成分作为预测因素，在相关性分析之后，数据集分成两个子集，训练数据集用于训练构建的网络以获得基于MMCC的ELM低温路面裂缝预测模型，测试数据集将用于基于MMCC的ELM低温路面裂缝预测模型测试和比较分析，对低温路面裂解数据进行预测，并选择传统的机器学习方法与所构建的基于MMCC的ELM低温路面裂缝预测模型进行比较，同时分析低严重性，中度严重性和高严重性长期路面性能数据库的长度和数量。从而在引起更严重的恶化之前考虑保护性维护，极大地减少路面养护成本。
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公开(公告)号：CN102602851B
公开(公告)日：2014-07-02
申请号：CN201210084333.8
申请日：2012-03-27
申请人： 中国人民解放军总后勤部建筑工程研究所 , 长安大学
摘要： 本发明公开了一种便携式越野手动叉车，包括车架机构和升降机构，车架机构前后分别设置了充气式宽基导向轮和万向轮，升降机构采用手动泵实现货叉架的升降，车架机构和升降机构通过锁止机构可实现快速拆卸。本发明具有了离地间隙大、接地比压小、可快速进行升降机构与车架机构的拆装，便于人力搬运等优点。本发明特别适于在野外地域进行少量车载物资的装卸搬运作业，可代替叉车使用。
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公开(公告)号：CN111986079A
公开(公告)日：2020-11-24
申请号：CN202010548216.7
申请日：2020-06-16
申请人： 长安大学
摘要： 本发明公开了基于生成对抗网络路面裂缝图像超分辨率重建方法及装置，采集高分辨率路面裂缝图像并进行降采样处理，得到相同数量的低分辨率路面裂缝图像；对低分辨率路面裂缝图像与高分辨率路面裂缝图像进行两两配对，并将配对后的路面裂缝图像输入到生成对抗网络中，输出为超分辨率图像集；训练生成对抗网络，优化生成对抗网络参数，获得优化后的生成对抗网络作为图像超分辨率重建模型。本发明采用深度学习方法对路面裂缝图像进行超分辨率重建，提高了图像重建的准确度；通过对SRGAN方法进行改进，能够更加适合所处理的路面裂缝图像，且在重建图像的细节纹理表现上更加自然，可直接用于路面裂缝检测。
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公开(公告)号：CN107261325A
公开(公告)日：2017-10-20
申请号：CN201710581683.8
申请日：2017-07-17
申请人： 长安大学
CPC分类号： A61N1/36003 , A61N1/02 , A61N1/0452
摘要： 本发明公开了一种偏瘫患者行走训练防过伸方法及装置，利用单片机、电磁抱闸、光电编码器和下肢机械外骨骼的配合，防止膝关节过伸现象的发生，在患者进行康复训练时，通过传感器检测到膝关节即将伸直时，用电脉冲刺激其腿部股二头肌，使其膝关节收缩，防止过伸现象的发生，从而避免了患者在康复后留下行走时膝关节过伸的后遗症。
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公开(公告)号：CN112215396A
公开(公告)日：2021-01-12
申请号：CN202010913459.6
申请日：2020-09-03
申请人： 中交西安筑路机械有限公司 , 长安大学
IPC分类号： G06Q10/04 , G06F16/2458 , G06N3/00 , G06N7/02
摘要： 本发明公开了一种基于模糊时间序列分析和粒子群技术的数据预测算法，通过自动聚类算法将多时间序列生成不同的区间长度，并划分粒度空间；然后，对不同粒度空间中的模糊趋势进行预测；最后利用各粒度空间的预测模糊趋势和粒子群技术得到的最优加权向量，计算出最终预测值。该算法不用依赖大量的历史数据，且可以对不完整、不准确和具有含糊性的数据来进行预测，很好的解决了传统时间序列预测模型的问题。因此模糊时间序列预测模型可以很好的处理具有这种特点的数据，同时能够很好的处理非线性时间数据，在处理长期序列预测时也表现出了比较好的效果。
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公开(公告)号：CN208823790U
公开(公告)日：2019-05-07
申请号：CN201720865975.X
申请日：2017-07-17
申请人： 长安大学
摘要： 本实用新型公开了一种偏瘫患者行走训练防过伸装置，利用单片机、电磁抱闸、光电编码器和下肢机械外骨骼的配合，防止膝关节过伸现象的发生，在患者进行康复训练时，通过传感器检测到膝关节即将伸直时，用电脉冲刺激其腿部股二头肌，使其膝关节收缩，防止过伸现象的发生，从而避免了患者在康复后留下行走时膝关节过伸的后遗症。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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