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公开(公告)号：CN112142398A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202010920790.0
申请日：2020-09-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于骨料粒形的机制砂自密实混凝土配合比定量设计方法，包括步骤：1)测定配比原材料的性能；2)获取机制砂和粗骨料的球体类似度，计算粒形函数；3)根据机制砂和粗骨料的粒形函数确定单位体积混凝土中组分间的体积分数关系；4)根据设计强度计算水胶比；5)确定石粉用水量；6)根据单位体积混凝土中组分间关系确定各组分质量；7)根据工作性要求调整外加剂用量；8)根据强度调整粉煤灰掺量，重复过程5)～8)，直至满足强度要求。与现有技术相比，本发明具有方法简单明确、省时省力、具有较好的坍落度、扩展度和粘聚性等优点。
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公开(公告)号：CN108395177B
公开(公告)日：2020-11-27
申请号：CN201810373651.3
申请日：2018-04-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种机制砂自密实混凝土的配合比设计与优选方法，该方法包括以下步骤：1)测定粉体材料、机制砂颗粒、单方混凝土中粗骨料质量、粗骨料的表观密度及粗骨料的堆积密度；2)根据性能需求，根据砂浆富余系数获取粗骨料用量和砂浆体积；3)根据设计强度，确定水胶比；4)假定净浆体积和机制砂颗粒的体积比，计算水泥质量、机制砂质量和拌合水质量；5)根据混凝土工作性对机制砂自密实混凝土中的外加剂用量进行调整；6)根据优劣系数对满足混凝土性能需求的配合比进行优选。与现有技术相比，本发明具有步骤简单、计算量小、应用广泛、兼顾工作性和强度等优点。
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公开(公告)号：CN110458066A
公开(公告)日：2019-11-15
申请号：CN201910701028.0
申请日：2019-07-31
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于静息态脑电数据的年龄段分类方法，包括以下步骤：S1、采集各年龄段对应的原始静息态脑电数据；S2、对原始静息态脑电数据进行预处理，得到去除伪迹的静息态脑电数据；S3、构建卷积神经网络，并将去除伪迹的静息态脑电数据输入给卷积神经网络，对卷积神经网络进行训练和测试，得到训练好的卷积神经网络；S4、由训练好的卷积神经网络对实际静息态脑电数据进行年龄段分类。与现有技术相比，本发明将静息态脑电数据按脑区划分并进行去伪迹处理，通过卷积神经网络分别提取不同脑区上的特征，以根据不同脑区的特征进行年龄段分类，不仅降低了脑电数据预处理的复杂性，也解决了针对脑电数据无法选择合适模型的问题。
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公开(公告)号：CN112142398B
公开(公告)日：2021-07-20
申请号：CN202010920790.0
申请日：2020-09-04
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于骨料粒形的机制砂自密实混凝土配合比定量设计方法，包括步骤：1)测定配比原材料的性能；2)获取机制砂和粗骨料的球体类似度，计算粒形函数；3)根据机制砂和粗骨料的粒形函数确定单位体积混凝土中组分间的体积分数关系；4)根据设计强度计算水胶比；5)确定石粉用水量；6)根据单位体积混凝土中组分间关系确定各组分质量；7)根据工作性要求调整外加剂用量；8)根据强度调整粉煤灰掺量，重复过程5)～8)，直至满足强度要求。与现有技术相比，本发明具有方法简单明确、省时省力、具有较好的坍落度、扩展度和粘聚性等优点。
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公开(公告)号：CN108446718B
公开(公告)日：2021-01-26
申请号：CN201810126792.5
申请日：2018-02-08
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及深度学习领域的一种基于深度置信网络的动态网络结构训练分析方法。本发明的目的在于克服深度置信网络的几点不足，提供一种基于深度置信网络的由整体至特殊的动态网络结构训练分析策略。该策略参考人类识别物体时大脑的分析策略，引入细致化分析的过程。该策略针对分类问题，在训练阶段产生两种网络，包括一个全局网络和若干个针对具体的各个类别的特殊网络。在预测阶段，综合考虑两种网络的输出结果，使得整个模型的预测更加具有针对性，从而提高分类模型的准确性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108395177A
公开(公告)日：2018-08-14
申请号：CN201810373651.3
申请日：2018-04-24
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种机制砂自密实混凝土的配合比设计与优选方法，该方法包括以下步骤：1)测定粉体材料、机制砂颗粒、单方混凝土中粗骨料质量、粗骨料的表观密度及粗骨料的堆积密度；2)根据性能需求，根据砂浆富余系数获取粗骨料用量和砂浆体积；3)根据设计强度，确定水胶比；4)假定净浆体积和机制砂颗粒的体积比，计算水泥质量、机制砂质量和拌合水质量；5)根据混凝土工作性对机制砂自密实混凝土中的外加剂用量进行调整；6)根据优劣系数对满足混凝土性能需求的配合比进行优选。与现有技术相比，本发明具有步骤简单、计算量小、应用广泛、兼顾工作性和强度等优点。
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公开(公告)号：CN117538219A
公开(公告)日：2024-02-09
申请号：CN202311564074.3
申请日：2023-11-22
Applicant: 贵州桥梁建设集团有限责任公司 , 同济大学
IPC: G01N15/00
Abstract: 本发明公开了一种基于颗粒间摩擦值的骨料粒形测试方法，步骤：将圆筒状测试用管置于光滑水平面上，将待测试的骨料装入测试用管中，装满并刮平；测试人员双手匀速提起测试用管，此时骨料应自然下落并堆积成类似圆锥体的外观；测量取骨料堆积圆锥的最大直径及其垂直方向直径，如两者差值小于20mm，取两者的平均值作为骨料扩展度当量D1并进入下一步，反之则返回第一步；根据以下公式计算得到待测试的骨料的颗粒间摩擦值其中，D2、H分别为测试用管的内径和高度。本发明的方法，操作简单，设备简便易得，数据处理过程简洁快速且区分度较高，可用于测试批量骨料整体的粒形。
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公开(公告)号：CN117418434A
公开(公告)日：2024-01-19
申请号：CN202311252527.9
申请日：2023-09-26
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种刚柔叠合结构及其应用，包括：刚性混凝土层；以及位于刚性混凝土层下方的柔性气膜层，其包括充满气体的柔性空腔、位于柔性空腔上端且与刚性混凝土层粘结固定的上硬质平面、位于柔性空腔下端的下硬质平面、连接固定上硬质平面和下硬质平面的长纤维，所述长纤维的长度为柔性气膜层的高度。该刚柔叠合结构用于修筑应急跑道、机场跑道、场地、道路路堤、路床、地基层与现有技术相比，本发明刚柔叠合结构具有高韧性、抗冲击性能、耐久性、高强度、安高全性的优点。
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公开(公告)号：CN109470620B
公开(公告)日：2020-06-02
申请号：CN201811504118.2
申请日：2018-12-10
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于非蒸发水含量测定硬化水泥浆封闭孔孔隙率的方法，包括以下步骤：Step 1：测定水泥粉体的表观密度ρcem，以及由水泥粉体制成的硬化水泥浆的表观密度ρapp；Step 2：将硬化水泥浆置于50℃真空干燥箱中干燥至恒重，再测定硬化水泥浆的非蒸水含量Wn；Step 3：计算无化学收缩情况下，硬化水泥浆的密度ρ1；Step 4：计算硬化水泥浆的化学收缩Vcs；Step 5：计算考虑水泥水化化学收缩情况下，硬化水泥浆的真密度ρtru；Step 6：最后，计算硬化水泥浆的封闭孔孔隙率Pclo。与现有技术相比，本发明具有测试过程简单易行，测定结果准确性高等优点。
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公开(公告)号：CN110543831A
公开(公告)日：2019-12-06
申请号：CN201910745377.2
申请日：2019-08-13
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于卷积神经网络的脑纹识别方法，包括：S1、采集原始时序脑电数据，并得到去除伪迹的原始频域脑电数据；S2、将去除伪迹的原始频域脑电数据划分为第一数据集和第二数据集，通过第一数据集对卷积神经网络进行训练和测试，以得到训练好的卷积神经网络；S3、对第一数据集和第二数据集分别进行特征提取，并将提取的所有特征集合存储为特征集；S4、从第二数据集中提取第一特征，比较第一特征与存储的特征集内各特征之间的欧式距离，以得到脑纹识别结果。与现有技术相比，本发明通过训练卷积神经网络，以提取个体的脑电编码向量，只需比较个体与样本之间的欧式距离，即可实现对个体的脑纹识别，避免了重新训练模型的问题。
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