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公开(公告)号：CN114936486A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210463465.5
申请日：2022-04-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种基于振动台的实时模拟混合试验系统，包括数值模型模块、通讯接口模块和实时仿真系统。利用OpenSees有限元软件建立数值计算模型、OpenFreseo作为中间服务器并划分有限元模型为试验子结构和数值子结构。由Speedgoat仿真机搭载Simulink时序协调程序，并搭载试验子结构计算模型和控制系统程序作为实时仿真系统进行闭环试验。采用SCRAMNet板卡建立OpenFresco‑Speedgoat的混合试验接口，连接Windows系统和实时仿真系统。本发明可为真实的加载试验提供技术准备，亦可作为单独的混合试验系统进行完整的混合试验模拟，能够以较小的试验成本，实现物理试验部分的大比例模型或足尺模型试验，提高整体结构试验的精度和试验的可行性。
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公开(公告)号：CN111623942B
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202010453036.0
申请日：2020-05-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种单向振动台试验结构模型位移测量方法，包括：标记点安装、图像采集、图像处理、标记点坐标求解、位移解算。本发明利用工业相机进行图像的采集，采用基于python语言编写的程序进行数字图像的处理，利用图像处理技术进行目标点的提取与定位，通过亚像素识别精确定位标记点坐标，根据图像‑物理坐标系换算关系最终得到标记点的位移，即是所测结构上标记点所处位置的位移，解决了大型振动台实验中，由于假定零位移刚性支架震动影响测量精度的问题，该方法，精度高，非接触测量，效率高。
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公开(公告)号：CN111623942A
公开(公告)日：2020-09-04
申请号：CN202010453036.0
申请日：2020-05-26
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种单向振动台试验结构模型位移测量方法，包括：标记点安装、图像采集、图像处理、标记点坐标求解、位移解算。本发明利用工业相机进行图像的采集，采用基于python语言编写的程序进行数字图像的处理，利用图像处理技术进行目标点的提取与定位，通过亚像素识别精确定位标记点坐标，根据图像-物理坐标系换算关系最终得到标记点的位移，即是所测结构上标记点所处位置的位移，解决了大型振动台实验中，由于假定零位移刚性支架震动影响测量精度的问题，该方法，精度高，非接触测量，效率高。
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公开(公告)号：CN109919082A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910165765.3
申请日：2019-03-05
Applicant: 东南大学 , 北京特希达交通基础设施顾问有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM与EMD的模态识别方法，包括如下步骤：获取信号数据；利用LSTM算法对信号的左右两端数据进行预测延申，得到拓展后的信号数据；利用EMD算法分解上述拓展后的信号数据，得到信号的各阶模态信号；将各阶模态信号在原始信号的左右端点处截断，形成最终的各阶模态信号。本发明能够有效地解决传统的经验模态分解法(EMD)在信号分解时的端点效应以及模态混叠效应，从而使损伤识别、机械故障诊断的结果更为准确，鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN109614580A
公开(公告)日：2019-04-12
申请号：CN201811511603.2
申请日：2019-02-21
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于在线Xgboost算法的抗震混合试验模型更新方法，利用试验子结构的系统输入变量和恢复力观测值作为样本集在线训练Xgboost网络，进而在线更新数值子结构的本构模型以及预测数值子结构当前步的恢复力。在线Xgboost算法选择梯度树作为弱预测模型，然后将多个弱预测模型整合为一个强预测模型，再对数值子结构的恢复力进行表决输出。该方法提高了抗震混合试验中数值子结构恢复力的预测精度，显著提升了基于智能算法的抗震混合试验模型更新方法的泛化能力。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN109885916B
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN201910106339.2
申请日：2019-02-02
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明的一种基于LSSVM的混合试验在线模型更新方法，包括采集非线性结构本构模型的离线样本，构建训练样本集；根据训练样本集优化本构模型参数，以当前模型参数以及选取的样本集训练模型，将训练好的模型作为结构预测模型；建立混合试验整体结构的运动方程后，采用数值积分算法求解出混合试验第i步试验子结构的目标位移和数值子结构的目标位移；删除当前训练样本集中的第一个样本，同时增加本步试验子结构的样本，以此更新训练样本集，然后得到更新的结构预测模型。本发明的方法先基于大数据建立非线性结构的初始模型，然后通过不断的在线更新模型训练样本集、优化模型参数，使本构模型实时在线更新，从而实现准确预测数值子结构恢复力的目的。
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公开(公告)号：CN110631792A
公开(公告)日：2019-12-31
申请号：CN201910965456.4
申请日：2019-10-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的抗震混合试验模型更新方法，利用试验子结构的系统输入变量和恢复力观测值作为样本集在线训练卷积神经网络，进而得到更符合实际情况的数值子结构恢复力预测模型，代替数值子结构中与试验子结构相同或相似部分的恢复力模型。从而避免了模型的选择误差，显著提高了恢复力的预测精度，使得混合试验的结果更加符合真实情况。该方法去掉了卷积神经网络中的池化层，提高计算效率，同时保持了良好的数据特征提取能力和抵抗噪声的能力。提高了混合试验中数值子结构恢复力的预测精度，显著提升了基于智能算法的抗震混合试验模型更新方法的泛化能力和抵抗噪声的能力，使混合试验中数值子结构的建模分析结果更为精确。
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公开(公告)号：CN114818433A
公开(公告)日：2022-07-29
申请号：CN202210533252.5
申请日：2022-05-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/13 , G06T17/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种刚度可调的振动台剪切土箱三维有限元建模方法，实现该方法的具体步骤为：通过有限元软件分别建立矩形钢管框架叠层及方形截面耗能杆部件，并赋予相应的材料属性；根据土箱原型设计方案将合理分割后的各部件装配成几何模型；创建耗能杆与框架叠层间的接触，对各部件合理设置约束，完成叠层状剪切土箱三维有限元模型的建立；参照箱内试验用土物理力学性质，通过调整框架叠层外围耗能杆的数量、截面面积、刚度及其固定键的布置数量和布置方式等模型参数，可实现土箱有限元模型刚度的按需精确调节。本发明方法可为土箱原型设计优化和加工制造提供参考依据，这对开展深埋地下结构地震模拟振动台试验研究意义重大。
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公开(公告)号：CN110631792B
公开(公告)日：2021-01-05
申请号：CN201910965456.4
申请日：2019-10-11
Applicant: 东南大学
IPC: G01M7/02 , G06F30/13 , G06F30/20 , G06N3/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积神经网络的抗震混合试验模型更新方法，利用试验子结构的系统输入变量和恢复力观测值作为样本集在线训练卷积神经网络，进而得到更符合实际情况的数值子结构恢复力预测模型，代替数值子结构中与试验子结构相同或相似部分的恢复力模型。从而避免了模型的选择误差，显著提高了恢复力的预测精度，使得混合试验的结果更加符合真实情况。该方法去掉了卷积神经网络中的池化层，提高计算效率，同时保持了良好的数据特征提取能力和抵抗噪声的能力。提高了混合试验中数值子结构恢复力的预测精度，显著提升了基于智能算法的抗震混合试验模型更新方法的泛化能力和抵抗噪声的能力，使混合试验中数值子结构的建模分析结果更为精确。
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公开(公告)号：CN109815575B
公开(公告)日：2020-02-18
申请号：CN201910043964.7
申请日：2019-01-17
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/23 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供一种应用于新型耗能节点的简化三折线恢复力计算方法，包括以下步骤：确定节点的耗能板的参数；根据节点的构造和得到的特征值参数，计算节点的弹性刚度和弹性极限转角；根据回归分析结果输入拐点转角与弹性极限转角的系数关系，从而得到屈服转角、峰值转角和极限转角值；令屈服前刚度等于弹性刚度，得到屈服弯矩；输入峰值弯矩的拟合公式和极限弯矩；确定节点的屈服刚度和下降刚度；根据以上特征值确定节点的恢复力模型。本发明有效简化了新型耗能节点的骨架模型，并推导出其应用于不同尺寸下同类节点的刚度和各特征点参数，有利于该耗能节点的进一步推广使用。
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