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公开(公告)号：CN111551147A
公开(公告)日：2020-08-18
申请号：CN202010517180.6
申请日：2020-06-09
Applicant: 福州大学
IPC: G01B21/32 , G01C15/00 , G01S19/14 , G01D21/02 , G06Q10/06 , G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06T17/10 , G06N3/04
Abstract: 本发明提供了一种基于GNSS与测量机器人融合的拱坝表面变形监测系统，将GNSS与测量机器人技术相融合，两种方法互补不足，实现拱坝大坝表面变形高效准确的自动观测。在此基础上通过结合BIM技术将结构信息和监测数据动态关联，并构建了包含多种机器学习等人工智能方法的实时评估体系，形成一套基于GNSS与测量机器人技术的拱坝表面变形监测系统，可以协助工作人员高效完成拱坝变形监测资料的分析评估工作，提高大坝信息化管理水平。
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公开(公告)号：CN110331704A
公开(公告)日：2019-10-15
申请号：CN201910454861.X
申请日：2019-05-29
Applicant: 福州水务平潭引水开发有限公司 , 福州大学 , 福州城建设计研究院有限公司
IPC: E02B8/08
Abstract: 本发明公开了一种旋转门式过鱼通道，包括平行插在河道内的两块通道板，两块所述通道板上端共同固定设有多块安装板，每块所述安装板上均设固定安装有一个旋转电机，每个所述旋转电机的输出端均固接有一根转动轴，且每根转动轴均竖直向下延伸且底端恰好不与河道底部接触，每根所述转动轴的底端侧壁上均固接有六扇叶片，其中位于河道上游和河道下游的所述转动轴上均安装有一组音响。本发明能够将下游需要洄游产卵的鱼群逐级向上游推送，从而帮助鱼群克服水流阻力洄游产卵；可将鱼道的形状拉直，缩短了鱼道的长度，节约开挖鱼道的成本；且上游的泥沙和杂质也可被旋转门式的叶片顺利被带到下游，防止河道淤积。
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公开(公告)号：CN117454711B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202311506594.9
申请日：2023-11-13
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F17/13 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种研究内外流耦合激励下海底倾斜管道非线性涡激振动模型的数值计算方法，采用GFDM引入求解内外流激励下的海底管道涡激振动高阶非线性微分方程组。因GFDM仅应用于最高阶为二阶的非线性偏微分方程，而内外流激励下海底管道振动高阶非线性偏微分方程，在空间坐标上最高具有四阶偏导项，本发明将广义有限差分法（GFDM）和牛顿‑拉夫逊法相结合（NR‑GFDM），应用于求解内外流激励下的海底管道涡激振动高阶非线性微分方程组；并结合Houbolt法对内外流激励下海底管道涡激振动方程组中的时间偏导项进行离散化。
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公开(公告)号：CN119415868A
公开(公告)日：2025-02-11
申请号：CN202411446597.2
申请日：2024-10-16
Applicant: 福州大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/0499
Abstract: 本发明公开了基于多重傅里叶特征化PINN的海底管道涡激振动分析方法，包括：构建物理信息神经网络，根据海底管道涡激振动模型确定初始条件、边界条件、偏微分方程（PDEs）三者的损失函数，并加入锚点对网络进行修正，以提升其拟合能力；采用傅里叶变换技术，精确识别振动的关键频率及其频率取值，引入傅里叶映射#imgabs0#函数，构建多重傅里叶映射网络对振动信号进行精细化的映射分解与特征提取；根据关键振动频率的数量及其取值，动态调整映射次数与超参数，以克服PINN在处理复杂振动信号时的局限；通过逐点乘法将时空特征整合，输出振动学习结果；本发明提升解析精度，增强处理多种高低频叠加振动的能力，有效解决高频信息学习时的频谱偏差问题。
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公开(公告)号：CN118673747A
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202410697815.3
申请日：2024-05-31
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/28 , G06F17/12 , G06F17/13 , G06F17/16 , G06F9/50 , G06F113/08 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种基于CUDA实现深海管道J型和S型铺设的模拟方法，包括以下步骤：步骤S1：在CPU端进行前处理工作和在GPU端开辟内存空间；步骤S2：结合CUDA编程与向量式有限元，求解管道质点运动控制方程；步骤S3：基于CUDA的单元数级并行策略，进行管道单元的内力和内力矩求解；步骤S4：基于CUDA的质点数级并行策略，进行管道质点的外力和外力矩求解；步骤S5：更新质点位置和转角，循环执行步骤S2‑S4，直至达到计算总时长，将数据复制回CPU端，输出运算结果，并释放CPU和GPU内存。该方法有利于在保证模拟精度的同时，降低计算耗时，提升计算效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115451803B
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202211139747.6
申请日：2022-09-19
Applicant: 福州大学
IPC: G01B7/16 , G01S19/37 , G06F18/10 , G06F18/20 , G06N3/0499 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明提出基于GNSS与测量机器人融合的水闸实时监测预警方法，所述方法先将全球导航卫星系统GNSS对水闸的原始监测数据进行去噪处理，再用去噪后的数据训练BPNN神经网络模型，使神经网络模型能将GNSS监测数据与测量机器人对水闸的监测数据进行融合，当测量机器人无法工作时，神经网络模型基于GNSS对水闸测量的实时低精度数据，模拟得出使用测量机器人对水闸测量的实时高精度数据；本发明能通过GNSS测量的实时低精度数据模拟获得测量机器人的实时高精度数据，即使在台风、暴雨等测量机器人难以准确测量的极端气候，也能实现全天候、高频率的高精度测量。
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公开(公告)号：CN116738887A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310752297.6
申请日：2023-06-25
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/23 , G06F17/16 , G06F111/10 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供一种斜坡海床下深海管道J型铺设多尺度连接数值模拟方法，该方法包括以下步骤，步骤S1，设置海床边界条件；步骤S2，计算等效质点质量与从质点初始位置向量；步骤S3，计算管道质点的位移和转角；步骤S4，计算梁单元内力；步骤S5，计算壳单元内力；步骤S6，计算管道质点外力；步骤S7，计算等效质点的力、力矩与质量惯性矩；步骤S8，更新质点位置和转角、更新计算时长。本发明采用一种梁‑壳多尺度连接方法，兼顾管道整体与局部精细化静动力响应，更好模拟不同海床边界条件下深海管道J型铺设关键区域的内力和变形，分析更加准确可靠。
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公开(公告)号：CN115451803A
公开(公告)日：2022-12-09
申请号：CN202211139747.6
申请日：2022-09-19
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明提出基于GNSS与测量机器人融合的水闸实时监测预警方法，所述方法先将全球导航卫星系统GNSS对水闸的原始监测数据进行去噪处理，再用去噪后的数据训练BPNN神经网络模型，使神经网络模型能将GNSS监测数据与测量机器人对水闸的监测数据进行融合，当测量机器人无法工作时，神经网络模型基于GNSS对水闸测量的实时低精度数据，模拟得出使用测量机器人对水闸测量的实时高精度数据；本发明能通过GNSS测量的实时低精度数据模拟获得测量机器人的实时高精度数据，即使在台风、暴雨等测量机器人难以准确测量的极端气候，也能实现全天候、高频率的高精度测量。
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公开(公告)号：CN112487676B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202011266339.8
申请日：2020-11-13
Applicant: 福州大学
IPC: G06F30/23 , G06F111/10 , G06F113/14 , G06F119/12 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及一种深海管道S型铺设动力模拟方法，包括以下步骤,步骤S1:基于向量式有限元建立S型铺设管道质点运动控制方程；步骤S2：根据得到的S型铺设管道质点运动控制方程，采用显示中央差分法求解获得管道质点位移和转角；步骤S3:根据材料力学的挠曲理论，计算铺设管道内力；步骤S4:计算铺设管道外力；步骤S5:更新质点位置和转角,循环步骤S2‑步骤S4，直到达到计算总时长，输出动力模拟计算结果。本发明同时考虑管道与托管架以及海床土的动态接触作用，分析过程能够随时改变荷载与边界条件，更好模拟动态海洋环境作用下管道受力特征，分析更加准确可靠。
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公开(公告)号：CN114936505A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210270196.0
申请日：2022-03-18
Applicant: 福州大学
Abstract: 本发明公开一种城市雨水井多点位水深快速预报的方法，包括以下步骤：构建街道‑雨水下水道双排水系统耦合模型，利用耦合模型得到水深数据集；对水深数据集采用基于互相关分析的皮尔逊相关系数法，得到时间相关性分析结果；采用Min‑Max法对水深数据集进行归一化；采用软注意最大权值法对水深数据集中空间相关性进行分析，得到空间相关性分析结果；根据时、空间相关性分析结果构建城市雨水井多点位水深快速预报模型；使用均方误差作为损失函数，训练水深快速预报模型并优化，得到优化后的模型；对优化后的模型进行评价；将评价通过的模型应用于实际水深预报，得到预报结果。本发明有益效果是：提高了雨水井多点位水深预报的速度和精度。
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