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公开(公告)号：CN118710258A
公开(公告)日：2024-09-27
申请号：CN202411182476.1
申请日：2024-08-27
申请人： 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
摘要： 本发明公开了桥梁群中长期养护决策的制定方法、系统及存储介质。该方法先从路网桥梁群的数据库中获取各个桥梁的年度技术状况历史评分，并确定桥梁的实际性能影响因素；再建立模糊神经网络模型，以实际性能影响因素对应的参数作为输入，以年度技术状况历史评分作为标签输出，据此训练模型并在测试合格后得到相应的桥梁性能预测模型；利用每个桥梁性能预测模型得到每个桥梁在未来设定期限内的年度技术状况预测评分；根据桥梁的维修养护记录获取桥梁在单位养护支出成本下的性能提升效益；最后建立基于多目标浣熊优化算法的决策生成模型，输出桥梁群的中长期养护决策。本发明能够智能化提供科学可靠的桥梁群中长期养护决策。
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公开(公告)号：CN114913674B
公开(公告)日：2024-06-07
申请号：CN202210444828.0
申请日：2022-04-26
申请人： 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
IPC分类号： G08B21/18
摘要： 本发明公开了一种大跨斜拉桥拉索风雨振监测预警方法，步骤如下：制定降雨量预警阈值；建立拉索加速度响应与风速的线性回归模型，剔除风速的影响，建立风速归一化的拉索加速度响应时程曲线；获取拉索加速度功率谱，提取功率谱多阶频率及对应谱幅值；计算能量集中系数；对能量集中系数进行预警判定，当两个系数中的任一个小于能量集中系数阈值且雨量超出预警值时，判定拉索发生风雨振并报警。本发明通过监测拉索的振动加速度，在剔除风速的影响后通过前三阶主模态的能量集中系数分析可以快速判定拉索风雨振的发生并报警，克服了传统方法通过拉索大振幅监测所存在的预警滞后的问题，为桥梁健康监测的自动化告警与灾害评估提供技术基础。
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公开(公告)号：CN114935450A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210406354.0
申请日：2022-05-27
申请人： 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
IPC分类号： G01M13/00
摘要： 本发明公开了一种大跨斜拉桥拉索阻尼器的失效监测报警方法，属于桥梁结构性能监测领域技术领域，本发明包括如下步骤：(1)采集布设测点截面处的加速度响应；(2)计算不同截面的加速度功率谱；(3)进行高斯聚类分析，得到高斯混合模型；(4)获取最大功率谱值，形成最大功率谱值时程曲线；(5)建立最大功率谱值和桥梁环境温度的线性回归模型、温度归一化的最大功率谱值时程曲线；(6)进行极值分析，得到99％保证率的最大功率谱值的极大值；(7)监测脉冲突变，做出拉索阻尼器失效的报警。本发明利用主梁的加速度响应与拉索的加速度响应之间关联性，实现阻尼器失效预警，方便维护人员及时感知并及时检查。
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公开(公告)号：CN114858375A
公开(公告)日：2022-08-05
申请号：CN202210544483.6
申请日：2022-05-19
申请人： 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
摘要： 本发明公开了一种大跨悬索桥主梁涡激振动监测预警方法，该方法通过监测主梁的多点振动加速度功率谱，确定主梁发生多模态涡激振动的起始和结束时刻，运用主成分分析评价不同模态对应的能量集中系数的比重，遴选涡激振动的多阶模态频率，从而实时判定悬索桥主梁的多模态涡激振动结果；解决了现有技术中无法解决监测主梁涡激振动中的多模态涡激振动问题，导致运用主梁功率谱数据很难实现主梁异常振动状态感知。
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公开(公告)号：CN114777910A
公开(公告)日：2022-07-22
申请号：CN202210342564.8
申请日：2022-04-02
申请人： 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
IPC分类号： G01H17/00
摘要： 本发明公开了一种拉索多模态涡激振动监测方法，包括获取拉索加速度功率谱，提取功率谱多阶频率fi及对应谱幅值Ai，i取1至N；计算能量集中系数Aj/A1，j取2至N；当能量集中系数A2/A1和A3/A1，同时满足0.1>A2/A1>0.01和0.05>A3/A1>0.005时，标记为多模态涡激振动起始时间；不能同时时，标记为多模态涡激振动结束时间；对多模态涡激振动持续时间内的N‑1个能量集中系数Aj/A1进行主成分分析，选取主成分贡献度超过95％的排名靠前的能量集中系数，记录累计贡献度超过95％的能量集中系数的数量为n，n即参与多模态涡激振动的模态数量，构成数量n的模态即拉索异常振动模态。本发明能够实现拉索涡激振动起振时间、振动结束时间以及振动多模态的识别。
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公开(公告)号：CN111836225A
公开(公告)日：2020-10-27
申请号：CN202010471463.1
申请日：2020-05-28
申请人： 东南大学 , 江苏东印智慧工程技术研究院有限公司 , 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
摘要： 本发明公开了一种面向无线传感器网络的群集-链式混合数据传输方法，包括：(1)围绕网络终端将整个网络划分为多层次方形结构；(2)在每个内层区域中使用群集传输方法建立数据传输系统；(3)在每个外层区域内使用链式传输方法建立数据传输系统；(4)使用多跳技术将数据由簇头、链头节点传输至网络终端。本发明集成了多层次网络划分、群集传输方法、链式传输方法、多跳传输等无线数据传递技术，较传统的无线网络数据传输方法(LBECP，LEACH，TCAC，DSBCA等)具有低能耗、长寿命的优点。
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公开(公告)号：CN111860106A
公开(公告)日：2020-10-30
申请号：CN202010464928.0
申请日：2020-05-28
申请人： 江苏东印智慧工程技术研究院有限公司 , 东南大学 , 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
摘要： 本发明提供了一种无监督的桥梁裂缝识别方法，该方法首先利用无人机等收集混凝土裂缝图片，包括裂缝图片与正常图片；利用K-Means聚类方法对数据集进行聚类，按照聚类后的结果对裂缝进行标签标记；按照8:1:1的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集；运用图像增强方法，增加数据集的数量；建立深度学习分类网络，进行训练，得到训练模型；利用训练好的模型进行混凝土裂缝自动识别。本发明效率高，成本低，相对于传统的人工标记标签训练法，更具有明显的自动化和高效性。
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公开(公告)号：CN111161156A
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201911188477.6
申请日：2019-11-28
申请人： 东南大学 , 江苏东印智慧工程技术研究院有限公司 , 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
摘要： 本发明提供了一种基于深度学习的水下桥墩病害图像分辨率增强方法，包括如下步骤：准备好低分辨率水下桥墩照片以及高分辨率水下桥墩照片，包括有病害与无病害图片；运用图像数据增强方法，扩充数据集的数量；将数据集划分为训练集与验证集，建立深度学习中的WDSR网络模型，将高分辨率的照片作为标签，进行训练，得到训练模型；输入低分辨率的水下病害照片，经过训练好的WDSR模型自动处理，即可得到较高分辨率的水下病害照片。本发明效率高，成本低，相对于传统的图像分辨率增强算法更具有明显的自动化优势。
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公开(公告)号：CN118095719A
公开(公告)日：2024-05-28
申请号：CN202410201836.1
申请日：2024-02-23
申请人： 东南大学 , 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
IPC分类号： G06Q10/0631 , G06Q10/20 , G06Q50/08
摘要： 本发明涉及桥梁运营管养技术领域，公开了一种用于桥梁养护决策的计划制定方法，该方法首先确定不同养护目标下单个桥梁的养护方案，养护方案包括桥梁的养护类型、养护措施和养护费用；然后对所有桥梁进行养护级别划分和养护优先级排序；最后在养护资金预算的限制条件下，根据桥梁的养护优先级确定桥梁年度养护名单，完成桥梁群年度养护计划的制定。本发明能够制定出较为可靠的桥梁群年度养护计划，提高桥梁的养护管理工作成效、预算执行工作效率以及养护资金使用效益。
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公开(公告)号：CN111860106B
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202010464928.0
申请日：2020-05-28
申请人： 江苏东印智慧工程技术研究院有限公司 , 东南大学 , 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
IPC分类号： G06V20/10 , G06V10/762 , G06V10/764 , G06V10/77 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/09
摘要： 本发明提供了一种无监督的桥梁裂缝识别方法，该方法首先利用无人机等收集混凝土裂缝图片，包括裂缝图片与正常图片；利用K‑Means聚类方法对数据集进行聚类，按照聚类后的结果对裂缝进行标签标记；按照8:1:1的比例将数据集划分为训练集、验证集和测试集；运用图像增强方法，增加数据集的数量；建立深度学习分类网络，进行训练，得到训练模型；利用训练好的模型进行混凝土裂缝自动识别。本发明效率高，成本低，相对于传统的人工标记标签训练法，更具有明显的自动化和高效性。
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