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公开(公告)号：CN114528753A
公开(公告)日：2022-05-24
申请号：CN202210045902.1
申请日：2022-01-17
Applicant: 青岛理工大学
Abstract: 本发明公开了一种用于评估钢筋混凝土受损程度的智能监测装置及方法，属于自动检测技术领域，本发明通过宏电池传感器信号采集模块、霍尔电压信号采集模块检测钢筋混凝土腐蚀过程中电压、电流、阻抗、霍尔电压等特征信息，通过GPRS无线数据通信模块将数据发送至物联网平台；通过上位机软件系统模块，链接到物联网平台进行数据的本地更新与保存；利用开发的量子粒子群‑神经网络模型对数据集进行训练，将训练好的模型嵌入上位机软件系统模块，实现对钢筋腐蚀状态的实时监测。本发明实现了对钢筋腐蚀状态的智能评估，避免了主观判断对腐蚀预测的影响，并较传统神经网络分类算法有效提高了分类准确率。
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公开(公告)号：CN114528753B
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202210045902.1
申请日：2022-01-17
Applicant: 青岛理工大学
IPC: G06F30/27 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06N3/084 , G06Q10/0639 , G08C17/02 , G06N3/006
Abstract: 本发明公开了一种用于评估钢筋混凝土受损程度的智能监测装置及方法，属于自动检测技术领域，本发明通过宏电池传感器信号采集模块、霍尔电压信号采集模块检测钢筋混凝土腐蚀过程中电压、电流、阻抗、霍尔电压等特征信息，通过GPRS无线数据通信模块将数据发送至物联网平台；通过上位机软件系统模块，链接到物联网平台进行数据的本地更新与保存；利用开发的量子粒子群‑神经网络模型对数据集进行训练，将训练好的模型嵌入上位机软件系统模块，实现对钢筋腐蚀状态的实时监测。本发明实现了对钢筋腐蚀状态的智能评估，避免了主观判断对腐蚀预测的影响，并较传统神经网络分类算法有效提高了分类准确率。
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公开(公告)号：CN113188984A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110473091.0
申请日：2021-04-29
Applicant: 青岛理工大学
Abstract: 本发明提供一种用于混凝土中钢筋腐蚀状态的智能监测系统及方法，包括宏电池传感器、温度传感器、云端服务器和本地PC端软件，宏电池传感器内设置主控芯片，宏电池传感器用于信号采集的若干测量阳极和氧化钛阴极嵌入混凝土中，温度传感器的感温探头嵌入混凝土中，温度传感器串联接入主控芯片的主控电路中，宏电池传感器的信号采集模块通过GPRS无线数据通信模块连接云端服务器，云端服务器内设置存储模块和上位机自动分类判别软件，上位机自动分类判别软件具有数据库和深度残差神经网络算法模块，云端服务器和本地PC端软件通过网络形成数据传输联接。本发明利用深度残差神经网络算法，建立自动辨别钢筋混凝土腐蚀程度的智能系统。
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公开(公告)号：CN113188984B
公开(公告)日：2022-06-24
申请号：CN202110473091.0
申请日：2021-04-29
Applicant: 青岛理工大学
Abstract: 本发明提供一种用于混凝土中钢筋腐蚀状态的智能监测系统及方法，包括宏电池传感器、温度传感器、云端服务器和本地PC端软件，宏电池传感器内设置主控芯片，宏电池传感器用于信号采集的若干测量阳极和氧化钛阴极嵌入混凝土中，温度传感器的感温探头嵌入混凝土中，温度传感器串联接入主控芯片的主控电路中，宏电池传感器的信号采集模块通过GPRS无线数据通信模块连接云端服务器，云端服务器内设置存储模块和上位机自动分类判别软件，上位机自动分类判别软件具有数据库和深度残差神经网络算法模块，云端服务器和本地PC端软件通过网络形成数据传输联接。本发明利用深度残差神经网络算法，建立自动辨别钢筋混凝土腐蚀程度的智能系统。
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