一种混凝土拌合物容重检测装置

    公开(公告)号:CN114813430A

    公开(公告)日:2022-07-29

    申请号:CN202210454475.2

    申请日:2022-04-27

    Applicant: 河海大学

    Inventor: 王宁

    Abstract: 本发明公开了建筑施工技术领域的一种混凝土拌合物容重检测装置,包括容量筒,所述容量筒为上端开口的筒状,且容量筒的上端外沿为弧形状;还包括外筒壳和开合架,所述外筒壳下端口固定连接有内延边,所述内延边内壁铰接有若干个关于容量筒呈圆周阵列分布的斜撑杆;本发明能够通过横刮板对容量筒上端口凸出的混凝土进行快速刮平,且容量筒在被振动台振捣和被刮平时散落的混凝土能够被收集在外筒壳内底部,能够避免散落的混凝土粘染容量筒外侧表面,还能够通过随动沿边清洁机构对弧形外延边的外侧进行清洁,从而避免了后续需要人工对容量筒外壁及其弧形外延边和底部进行的清洁工作,进而提高了混凝土容重检测的效率。

    快速测试新拌混凝土水灰比的装置及方法

    公开(公告)号:CN111999202A

    公开(公告)日:2020-11-27

    申请号:CN202010855990.2

    申请日:2020-08-24

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种快速测试新拌混凝土水灰比的装置,包括底座,所述底座上安装有质量传感器,底座外安装有防护罩,在防护罩顶端安装有加热装置,在防护罩表面安装有计时器,所述计时器与质量传感器均与处理器连接。本发明的一种快速测试新拌混凝土水灰比的装置及方法,能快速准确的测试混凝土水灰比,测试装置简单,测试方法易操作,测试结果精确。

    一种基于堆叠自编码器的半监督网络流量异常检测方法及装置

    公开(公告)号:CN120017299A

    公开(公告)日:2025-05-16

    申请号:CN202411835695.5

    申请日:2024-12-13

    Abstract: 本发明公开了一种基于堆叠自编码器的半监督网络流量异常检测方法及装置,该方法包括:选取训练数据集并随机采样两两组成样本对,得到样本对集合;采用训练数据集训练二级堆叠自编码器得到特征提取器;提取上述样本对集合中样本对的特征并融合,训练得到异常评分器;从训练数据集中随机抽取样本与待检测数据组成样本对,得到异常分数;根据异常参考值和异常分数判断数据是否异常。本发明通过对有标签样本和无标签样本进行随机组合,在标签数据稀缺的情况下充分利用已有的标签信息扩大有标签样本数量进行模型训练,能有效降低有标签样本不足对模型性能与泛化能力的影响,提高模型对网络流量数据异常检测的精度。

    一种新型超轻柔性质电磁屏蔽材料、制备方法及其应用

    公开(公告)号:CN118931187A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411169282.8

    申请日:2024-08-23

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明涉及电磁屏蔽材料技术领域,公开了一种新型超轻柔性质电磁屏蔽材料、制备方法及其应用,该电磁屏蔽材料由基体和填料混合均匀而成;基体由以下重量份数的原料组成:硅橡胶10~20份;二甲苯溶剂30~60份;硫酸钴30~50份;固化剂0.5~1.0份;填料由以下重量份数的原料组成:空心玻璃微珠10~20份;导电高分子纳米材料5~10份;ZrO2掺杂TiO2的复合纳米粒子1‑5份;氧化剂2~3份;碳气凝胶3~5份。本发明不仅可以实现介电参数调控强化及屏蔽性能强化,而且还可以再保证高电磁屏蔽效能的同时有效降低复合材料密度,并具有较好柔性,此外还可以利用二甲苯溶剂有效地解决空心玻璃微珠与硅橡胶在混合过程中的异常破损问题。

    一种基于贝叶斯多模型集对分析的海水入侵预测方法

    公开(公告)号:CN114611832B

    公开(公告)日:2022-11-25

    申请号:CN202210322016.9

    申请日:2022-03-30

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于贝叶斯多模型集对分析的海水入侵预测方法,包括以下步骤:选择模型参数、设定并优化参数取值范围、构建不同方案的海水入侵数值模型;结合氯离子浓度观测数据与预测数据,利用贝叶斯多模型集对分析技术更新不同方案的模型权重;对海水入侵模型预测结果进行加权平均,获取集成后的氯离子浓度时空分布。本发明将贝叶斯定理与集对分析法有机结合,基于多组集对的相似性,改进权重计算,证实了贝叶斯多模型集对分析法在预测地下水污染物运移方面的可行性。

    一种基于逐步删除模型的结构损伤识别方法

    公开(公告)号:CN111062083B

    公开(公告)日:2022-08-12

    申请号:CN201911371937.9

    申请日:2019-12-27

    Applicant: 河海大学

    Abstract: 本发明公开了一种基于逐步删除模型的结构损伤识别方法,包括以下步骤:获取结构当前状态与完好状态的曲率模态差;建立曲率模态差多项式回归模型;将回归模型进行矩阵化,进行参数估计;删除某个节点曲率模态差,重新建立多项式回归模型并矩阵化,进行参数估计;用MWK统计量分析节点删除前后的回归系数的差异,寻找判定为可能损伤的节点集合;可能损伤节点集合中MWK统计量绝对值最大者被判定为损伤节点;删除损伤集合中MWK统计量绝对值最大的节点剩余的样本数据重复上述步骤直至将所有损伤点找出。本发明提供的方法,参数提取过程适用于单损伤或多损伤的情况,能够解决现有动力损伤识别中由于噪声和测量误差原因导致损伤位置判断不明确的技术问题。

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