基于多通道MTF和CNN的结构损伤识别方法及装置

    公开(公告)号:CN116522654A

    公开(公告)日:2023-08-01

    申请号:CN202310518250.3

    申请日:2023-05-10

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于多通道MTF和CNN的结构损伤识别方法及装置。首先在结构框架中布置测点,以固定频率采样并记录激振过程中各测点的响应信号序列,然后通过多通道MTF处理响应信号,将原始一维加速度振动信号转换为二维图像,实现数据升维,并基于各测点的空间维度进行多通道数据融合,再划分为多通道图像数据集输入CNN模型中,通过经调参优化后的CNN模型提取损伤敏感特征,实现高精度的结构损伤识别,能够识别出不同损伤工况下的结构状态信息,达到对结构的高精度检测,解决了现有结构损伤识别方法存在的经济成本高、识别准确率低等缺陷。

    一种基于深度学习的裂缝识别方法

    公开(公告)号:CN113822880A

    公开(公告)日:2021-12-21

    申请号:CN202111381628.7

    申请日:2021-11-22

    Applicant: 中南大学

    Abstract: 本申请中提供了一种基于深度学习的裂缝识别方法,属于图像处理技术领域,具体包括:构建深度卷积对抗网络;获取多张真实裂缝图像样本对深度卷积对抗网络进行训练,得到对抗裂缝图像样本;得到混合裂缝图像样本;对全部混合裂缝图像样本进行标注,并将标注信息文件和混合裂缝图像样本作为训练集;采用训练集对改进YOLOv4神经网络进行训练直至网络收敛,并将收敛后的网络参数保存为裂缝识别模型;将采集到的待检测裂缝图像输入裂缝识别模型,输出识别信息。通过本申请的方案,构建深度卷积对抗网络实现了裂缝的自动化生成,并通过改进YOLOv4神经网络训练得到裂缝识别模型对待检测裂缝图像进行识别,提高了识别效率、精准度和适应性。

    一种光伏组件以及光伏幕墙

    公开(公告)号:CN119051589B

    公开(公告)日:2025-01-24

    申请号:CN202411557747.7

    申请日:2024-11-04

    Abstract: 本发明涉及发明技术领域,尤其涉及一种光伏组件以及光伏幕墙。其技术方案包括:光伏板,包括光伏封板、发电组件、双金属卷簧、调整轴、聚焦镜面、滑板、组合片和网布,所述调整轴的两端通过转轴与光伏封板转动连接,所述双金属卷簧的一端固定安装在光伏封板的内部,所述滑板在光伏封板的内壁左右滑动。本发明在光伏封板内温度高时,双金属卷簧展开推动组合片使调整轴逆时针旋转,使聚焦镜面隐藏在光伏封板内,避免聚焦镜面聚焦的光,照射在光伏电池片上,缩短光伏电池片的使用寿命,在光伏封板内温度低时,组合片顺时针旋转,聚焦镜面反射并聚焦光线,增大光伏封板内的温度,提高光伏电池片受到的光照强度。

    一种光伏组件以及光伏幕墙

    公开(公告)号:CN119051589A

    公开(公告)日:2024-11-29

    申请号:CN202411557747.7

    申请日:2024-11-04

    Abstract: 本发明涉及发明技术领域,尤其涉及一种光伏组件以及光伏幕墙。其技术方案包括:光伏板,包括光伏封板、发电组件、双金属卷簧、调整轴、聚焦镜面、滑板、组合片和网布,所述调整轴的两端通过转轴与光伏封板转动连接,所述双金属卷簧的一端固定安装在光伏封板的内部,所述滑板在光伏封板的内壁左右滑动。本发明在光伏封板内温度高时,双金属卷簧展开推动组合片使调整轴逆时针旋转,使聚焦镜面隐藏在光伏封板内,避免聚焦镜面聚焦的光,照射在光伏电池片上,缩短光伏电池片的使用寿命,在光伏封板内温度低时,组合片顺时针旋转,聚焦镜面反射并聚焦光线,增大光伏封板内的温度,提高光伏电池片受到的光照强度。

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