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公开(公告)号：CN118583873B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202410515879.7
申请日：2024-04-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G01N21/95 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/22 , G06F18/241 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/084
Abstract: 本发明涉及缆索检测技术领域，尤其涉及一种基于太赫兹的缆索内部腐蚀定量检测方法。该方法包括以下步骤：通过太赫兹传感器向缆索表面进行扫描并接受反射信号，得到太赫兹检测信号数据；对太赫兹检测信号数据进行太赫兹信号预处理，得到太赫兹预处理数据；获取缆索腐蚀程度数据，并将缆索腐蚀程度数据以及太赫兹预处理数据进行数据整合，得到不同腐蚀程度的腐蚀程度太赫兹数据；构建缆索内部腐蚀检测的深度学习模型，利用腐蚀程度太赫兹数据对模型进行训练，得到腐蚀程度太赫兹识别模型；利用腐蚀程度太赫兹识别模型进行识别得到缆索内部腐蚀程度数据。本发明实现了端到端的按照规范划分的缆索内部钢丝腐蚀等级的精细化识别。
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公开(公告)号：CN118504151A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410515677.2
申请日：2024-04-26
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 本申请涉及一种基于内嵌物理信息图神经网络的结构模态计算方法，其具体包括：对物理结构进行网格划分，得到图卷积神经网络的输入层节点特征以及邻接矩阵，将物理信息转换为数字信息，以所述输入层节点特征以及邻接矩阵作为输入层数据，构造图卷积神经网络结构；对图卷积神经网络的边界条件施加硬约束，嵌入第一物理信息，以硬编码的形式使输出层的节点特征强制满足边界条件；构造正交性模块，嵌入第二物理信息，以硬编码的形式使输出层的节点特征强制满足振型正交性条件；基于满足边界条件以及振型正交性条件的节点特征，嵌入第三物理信息，构造基于瑞丽商的损失函数；根据损失函数迭代求解结构各阶模态振型和模态频率。
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公开(公告)号：CN118456378A
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202410566629.6
申请日：2024-05-09
Applicant: 湖南大学 , 湖南绿野航空科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于轨道的桥塔检测机器人行走系统，该基于轨道的桥塔检测机器人行走系统包括轨道、与轨道抱紧的车身、以及设置在车身上的主动轮系和摆臂机构，主动轮系包括驱动器、转动轴、传动轮和传动链，驱动器与转动轴连接，传动轮与传动链啮合传动，传动轮轴向安装在转动轴上且可沿转动轴轴向移动，车身在驱动器的驱动下沿着传动链和轨道行进，传动轮通过轴向移动来适应传动链的曲率变化。本发明公开的基于轨道的桥塔检测机器人行走系统实现了车身能在水平方向上平稳拐弯的目的，不会发生脱轨，即使在弯道多的路线情况下车身也能平稳运行，弯道转向更加灵活可靠，这样就能适应狭窄的空间和更加复杂的工况，提升了机器人的避障能力。
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公开(公告)号：CN119416671B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202510022928.8
申请日：2025-01-07
Applicant: 湖南大学 , 湖南省交通科学研究院有限公司
IPC: G06F30/27 , G06F30/23 , G06N3/048 , G06N3/0499 , G06F119/14
Abstract: 本申请涉及一种基于自适应物理基网络的结构动力响应计算方法和系统。该方法包括：确定对结构动力响应贡献最大的前n阶模态；基于振型分解法，对表征结构动力响应互相耦合的m个微分方程，解耦为前n阶模态对应的独立的方程；根据前n阶模态对应的独立的方程，以各阶模态坐标下的标量参数表征不同载荷条件下的载荷特征；将时间输入对应的n阶模态的自适应物理基网络，预测结构在模态空间中单位荷载下前n阶模态的响应分量；将模态响应分量与表征荷载特征的标量参数相乘得到实际荷载情况下的模态响应分量；将模态空间中的模态响应分量转换为物理空间中的动力响应。其解决了基于PINN的网络框架多自由度结构动力响应难以求解和荷载工况难以泛化的问题。
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公开(公告)号：CN118761535A
公开(公告)日：2024-10-11
申请号：CN202411254084.1
申请日：2024-09-09
Applicant: 湖南大学 , 湖南省交通科学研究院有限公司
IPC: G06Q10/047 , G06N3/042 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06Q10/0835
Abstract: 本申请涉及一种基于AI算法的大件运输车辆运输路径规划方法、系统、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。该方法包括：搭建区域内路线通行信息和交通枢纽信息数据库；获取大件运输车辆的起点、终点以及车辆信息；根据起点和终点，将数据库中路线和交通枢纽转化为图神经网络中的图结构，生成目标区域的图结构及图结构信息；图结构以道路间的互通枢纽为节点，以互通枢纽间的道路为边；图结构信息包括节点特征信息和边特征信息；将起点、终点、车辆信息、目标区域的图结构以及图结构信息，输入预先训练好的预测模型，通过预测模型，输出大件运输车辆的最优运输路径，预测模型为神经网络模型。该方法即可高效生成最优运输路径。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118657087A
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202411117276.8
申请日：2024-08-15
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明将深度学习算法用于流体力学领域，公开一种基于稀疏传感数据与物理知识融合的流场重构方法及系统，实现少量传感数据点情况下的全域精细化流场重构。方法包括：针对不同场景且不同雷诺数情况下的流场得到预训练模型；基于目标应用场景对预训练模型进行下游任务微调，在微调过程中，将纳维－斯托克斯方程和流场所对应的雷诺数，通过数值微分以近似对应的偏导项的方式嵌入物理损失函数中，然后再将物理失函数与预训练损失函数分别乘以相应的权重以得到流场重构模型的总损失函数；最后将目标应用场景中稀疏部署的各传感器所采集的实时数据，结合传感器的位置并输入流场重构模型中，得到重构出的全域精细化流场。
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公开(公告)号：CN115326264B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211000262.9
申请日：2022-08-19
Applicant: 湖南大学 , 中国建筑第六工程局有限公司
Abstract: 本申请公开了基于机器视觉的结构波浪冲击力非接触式测量方法和系统，涉及机器视觉技术领域，该方法包括：获取预设摄像机拍摄的包含目标结构物的目标源视频；基于所述目标源视频得到对应的目标源视频帧并在所述目标源视频帧中确定出目标区域图像；根据目标跟踪算法确定所述目标区域图像中的像素点对应的目标点流速；根据压强流速耦合方程基于所述目标点流速确定对应的所述目标结构物表面的目标点压强，并根据所述目标点压强确定所述目标结构物受到的波浪冲击力。通过上述方案，能够通过非接触方式得到结构物周围的流速再通过流速进一步确定出压强与冲击力。由此可以简便、准确地检测出结构物波浪冲击力以代替安装在结构物表面的点式水压力传感器。
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公开(公告)号：CN117949131B
公开(公告)日：2024-06-14
申请号：CN202410348707.5
申请日：2024-03-26
Applicant: 湖南大学
Abstract: 本发明公开了一种拉索全场模态分析和索力识别方法、系统及存储介质，涉及拉索索力识别技术领域，包括步骤：利用亚像素边缘检测和双匹配跟踪对原始拉索振动视频进行处理，获取目标拉索结构的初始拉索全场物理位移时程响应；获取目标拉索结构的各阶的拉索振动频率；对原始拉索振动视频进行放大处理并更新获取目标振动视频；基于目标振动视频获取修正拉索全场物理位移时程响应；用工作模态分析方法对修正拉索全场物理位移时程响应进行处理，提取目标拉索结构各阶的全场高分辨率振型；采用基于振型波长的公式确定目标拉索的拉索索力。本发明提供的拉索索力识别方法，实现了基于振型波长即可获取拉索索力的有益效果。
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公开(公告)号：CN118657087B
公开(公告)日：2024-11-08
申请号：CN202411117276.8
申请日：2024-08-15
Applicant: 湖南大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/27 , G06N3/0455 , G06N3/096 , G06F111/04 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明将深度学习算法用于流体力学领域，公开一种基于稀疏传感数据与物理知识融合的流场重构方法及系统，实现少量传感数据点情况下的全域精细化流场重构。方法包括：针对不同场景且不同雷诺数情况下的流场得到预训练模型；基于目标应用场景对预训练模型进行下游任务微调，在微调过程中，将纳维－斯托克斯方程和流场所对应的雷诺数，通过数值微分以近似对应的偏导项的方式嵌入物理损失函数中，然后再将物理失函数与预训练损失函数分别乘以相应的权重以得到流场重构模型的总损失函数；最后将目标应用场景中稀疏部署的各传感器所采集的实时数据，结合传感器的位置并输入流场重构模型中，得到重构出的全域精细化流场。
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公开(公告)号：CN117830777B
公开(公告)日：2024-09-03
申请号：CN202311800294.1
申请日：2023-12-26
Applicant: 湖南大学 , 湖南省交通科学研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了基于多源数据融合的结构全场精细位移识别方法、系统及存储介质，属于结构位移监测技术领域，包括步骤：获取目标结构在图像坐标下的全场图像低频位移的响应；对所述全场图像低频位移的响应进行处理获取所述目标结构的全场预测高阶振型；通过加速度响应提取目标结构的稀疏实测高频位移和高阶振型，对全场预测高阶振型进行校准并重构目标结构的全场物理高频位移；获取全场图像低频位移对应的全场物理低频位移；利用自适应多速率卡尔曼滤波将全场物理低频位移和全场物理高频位移进行异步数据融合，获取目标结构的全场精细位移。实现了基于普通消费级相机和离散布置的加速度计获取结构全场精细位移的有益效果。
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