一种基于主动消能技术的垂直绿化智能组拼结构

    公开(公告)号:CN212053181U

    公开(公告)日:2020-12-01

    申请号:CN202020144295.0

    申请日:2020-01-22

    Inventor: 何林 陈佳星 刘聪

    Abstract: 本实用新型涉及一种全新智能垂直绿化结构,具体涉及一种基于主动消能技术的超轻垂直绿化智能组拼结构,其解决了现有VGT技术中承重龙骨笨重、安装繁琐、安全性低、维修不便、功能单一等问题。一种基于主动消能技术的超轻垂直绿化智能组拼结构,包括两个三角型耗能支撑架,两个三角型耗能支撑架之间通过上弦杆和下弦杆进行连接;所述三角型耗能支撑架包括两个方形耗能管、一个矩形耗能管、一个竖杆、两个斜杆,两个方形耗能管和一个矩形耗能管构成三角型耗能支撑架的三个顶点,一个竖杆、两个斜杆构成三角型耗能支撑架的三个边;两个三角型耗能支撑架位于下部的斜杆之间设有下承重板。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

    全螺栓式可拆卸外挂节能墙板体系

    公开(公告)号:CN211817593U

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202020145251.X

    申请日:2020-01-22

    Abstract: 本实用新型涉及一种全螺栓式可拆卸外挂节能墙板体系,其解决了钢结构外围护墙体自重大、保温性能差、墙体拼缝节点处理复杂等问题,真正实现了墙体的全螺栓连接,可完全拆装,便于墙体内部检修,方便更换其内部组成材料。一种全螺栓式可拆卸外挂节能墙板体系,由多块墙板标准模块拼接而成;所述墙板标准模块由外到内依此为外覆面板、外轻钢骨架、保温骨架、内轻钢骨架、内覆面板;墙板标准模块内的填充内部保温材料;两块墙板标准模块之间的拼缝安装有用于密封的减振密封胶条;内覆面板表面上设有可调节点,用于与墙体连接。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

    一种平面折叠单元、可折叠组拼式铝合金支承结构

    公开(公告)号:CN211816967U

    公开(公告)日:2020-10-30

    申请号:CN202020143994.3

    申请日:2020-01-22

    Inventor: 何林 刘聪

    Abstract: 本实用新型涉及一种平面折叠单元、可折叠组拼式铝合金支承结构。一种平面折叠单元,包括横杆、第一立杆、第二立杆、第一斜杆和第二斜杆;第一立杆、第二立杆分别铰接在横杆的两端;第一斜杆的两端分别铰接在横杆和第一立杆上,第一斜杆可折叠,第一斜杆有第一固定装置,当第一斜杆展开时,第一固定装置可使第一斜杆保持展开状态;第二斜杆的两端分别铰接在横杆和第二立杆上,第二斜杆可折叠,第二斜杆有第二固定装置,当第二斜杆展开时,第二固定装置可使第二斜杆保持展开状态。本实用新型一种平面折叠单元、基于力学性能优化的可折叠组拼式铝合金支承结构,解决现有临时结构支承体系单一,构件间距过小,结构安装效率低,性能不稳定的问题。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利

    智能模板与钢木组合立柱架体安全监控系统

    公开(公告)号:CN102587640A

    公开(公告)日:2012-07-18

    申请号:CN201210055234.7

    申请日:2012-03-05

    Abstract: 智能模板与钢木组合立柱架体安全监控系统,涉及一种新型建筑材料与传感技术在建筑模板施工中的应用。本发明由小径木立柱改性、小径木立柱架体智能监测、模板智能配板和模板体系监测四项技术组成。是将模板架体中的小径木立柱全部采用改性小径木,并使小径木具有内力自感知的监测特性,通过这一功能,可以实现对模板空间位移的实时监测,利用图像识别技术,结合模板与立柱架体的监测信息,组成智能模板监测系统的核心内容,实现了本发明模板智能化特征,保证了模板体系的安全性和可控性。本发明实施可以节约大量钢材,避免小径木立柱失效失稳,提施工效率,改善施工环境,拥有良好的市场经济效益和重要的社会意义。

    地下结构力致发光色敏传感器制作和安装及其监测系统

    公开(公告)号:CN101858803A

    公开(公告)日:2010-10-13

    申请号:CN201010173653.1

    申请日:2010-05-17

    Inventor: 何林 欧进萍 张厚

    CPC classification number: Y02D70/10

    Abstract: 本发明提供一种为地下结构损伤过程提供可靠监测的色敏传感器,不需要外界提供能源,利用自身材料受力发光的特性,将其所受压力转化为颜色,不需要信号的处理直接快速反馈结构安全状态。对于需要进行结构预警的监测区域,将在传感器上安装附加的数据采集单元,监测系统将采集的信号准确、实时地以无线的方式传输到进入地下结构中的所有人和机械设备上,同时也将信号传输到控制中心,为地下结构生命全周期监测和地下工程先进施工技术,提供重要的现场结构信息。本发明的技术方案分为压力色敏传感器及制作技术、压力色敏传感器安装技术和压力色敏传感器监测系统三大部分。

    一种基于深宽可变多核学习的MNIST手写数字数据的分类方法

    公开(公告)号:CN111738298B

    公开(公告)日:2023-09-12

    申请号:CN202010461049.2

    申请日:2020-05-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于深宽可变多核学习的MNIST手写数字数据的分类方法。步骤1:MNIST手写数字数据集的准备;步骤2:数据集分类的算法结构;步骤3:将步骤2的DWS‑MKL算法使用SVM作为分类器进行数据第一次分类;步骤4:将步骤3中将数据进行第一次分类后,进行核参数学习;步骤6:利用上述步骤进行数据训练;步骤7:使用步骤6训练获得的分类模型处理测试集数据并获得算法的分类准确率。本发明充分发挥核方法的非线性映射能力,根据数据灵活改变结构并使用leave‑one‑out误差界优化参数,提高了方法的分类准确率。

    一种基于通道剪枝和量化训练的联合神经网络模型压缩方法

    公开(公告)号:CN111652366A

    公开(公告)日:2020-09-11

    申请号:CN202010388100.1

    申请日:2020-05-09

    Abstract: 本发明公开了一种基于通道剪枝和量化训练的联合神经网络模型压缩方法。步骤1:稀疏化训练模型;步骤2:训练模型剪枝;步骤3:模型微调;步骤4:对剪枝结束后的模型进行量化,构建常规浮点数计算图;步骤5:在计算图中卷积计算的相应位置插入伪量化模块,在卷积权重处和激活值处插入两个伪量化模块,将权重和激活值量化为8位整型;步骤6:动态量化训练模型直至收敛;步骤7:量化推理;步骤8:最后得到剪枝与量化后的模型。本发明通过剪枝和量化两种技术,在保持模型准确率的情况下,极大地降低模型时间和空间上的消耗。

    智能模板与钢木组合立柱架体安全监控系统

    公开(公告)号:CN102587640B

    公开(公告)日:2014-05-07

    申请号:CN201210055234.7

    申请日:2012-03-05

    Abstract: 智能模板与钢木组合立柱架体安全监控系统,涉及一种新型建筑材料与传感技术在建筑模板施工中的应用。本发明由小径木立柱改性、小径木立柱架体智能监测、模板智能配板和模板体系监测四项技术组成。是将模板架体中的小径木立柱全部采用改性小径木,并使小径木具有内力自感知的监测特性,通过这一功能,可以实现对模板空间位移的实时监测,利用图像识别技术,结合模板与立柱架体的监测信息,组成智能模板监测系统的核心内容,实现了本发明模板智能化特征,保证了模板体系的安全性和可控性。本发明实施可以节约大量钢材,避免小径木立柱失效失稳,提施工效率,改善施工环境,拥有良好的市场经济效益和重要的社会意义。

    地下结构力致发光色敏传感器制作和安装及其监测系统

    公开(公告)号:CN101858803B

    公开(公告)日:2011-10-26

    申请号:CN201010173653.1

    申请日:2010-05-17

    Inventor: 何林 欧进萍 张厚

    CPC classification number: Y02D70/10

    Abstract: 本发明提供一种为地下结构损伤过程提供可靠监测的色敏传感器,不需要外界提供能源,利用自身材料受力发光的特性,将其所受压力转化为颜色,不需要信号的处理直接快速反馈结构安全状态。对于需要进行结构预警的监测区域,将在传感器上安装附加的数据采集单元,监测系统将采集的信号准确、实时地以无线的方式传输到进入地下结构中的所有人和机械设备上,同时也将信号传输到控制中心,为地下结构生命全周期监测和地下工程先进施工技术,提供重要的现场结构信息。本发明的技术方案分为压力色敏传感器及制作技术、压力色敏传感器安装技术和压力色敏传感器监测系统三大部分。

    一种基于深宽可变多核学习的数据分类方法

    公开(公告)号:CN111738298A

    公开(公告)日:2020-10-02

    申请号:CN202010461049.2

    申请日:2020-05-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于深宽可变多核学习的数据分类方法。步骤1:数据集的准备;步骤2:数据集分类的算法结构;步骤3:将步骤2的DWS-MKL算法使用SVM作为分类器进行数据第一次分类;步骤4:将步骤3中将数据进行第一次分类后,进行核参数学习;步骤6:利用上述步骤进行数据训练;步骤7:使用步骤6训练获得的分类模型处理测试集数据并获得算法的分类准确率。本发明充分发挥核方法的非线性映射能力,根据数据灵活改变结构并使用leave-one-out误差界优化参数,提高了方法的分类准确率。

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