-
公开(公告)号：CN115638769B
公开(公告)日：2023-03-31
申请号：CN202211646285.7
申请日：2022-12-21
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01C9/00 , G01C9/02 , G06N3/0442 , G06N3/08 , G06T17/05
Abstract: 本发明提供了一种坡面倾角监测装置及边坡安全系数计算方法，涉及山地灾害防治技术领域，包括本步骤通过采集边坡数据，然后基于边坡数据建立三维模型，模拟三维模型上所有滑动状态下每个贯通面的第二参数信息，并模拟得到所有的贯通面的模拟倾角值，建立模拟倾角值和第二参数信息的关系网络，进而在测量得到实际倾角值后，将所述实际倾角值对应的模拟倾角值，确定所述实际倾角值对应的边坡贯通面的滑动状态和第二参数信息，然后计算所述实际倾角值对应的边坡贯通面的安全系数，本发明通过确定边坡不同位置的倾角值，快速确定边坡的安全参数信息，对边坡的安全性进行预测。
-
公开(公告)号：CN119203341B
公开(公告)日：2025-05-02
申请号：CN202411402764.3
申请日：2024-10-09
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种边坡精细化安全状况评价方法及装置，涉及边坡安全评价技术领域，包括：获取边坡的几何特性；根据所述几何特性，构建边坡仿真模型，基于所述边坡仿真模型计算边坡全域的点安全系数；基于所述边坡仿真模型，获取多个监测点的监测数据；基于所述监测数据构建危险性评价指标；构建神经网络模型，通过所述监测数据和所述危险性评价指标对所述神经网络模型进行训练，得到训练后的神经网络模型；通过训练后的神经网络模型对所述边坡各个区域的安全状况进行评价，得到各个区域的预警等级。本发明解决了现有技术对于复杂地质条件的边坡无法准确反映实际情况的问题。
-
公开(公告)号：CN117248546A
公开(公告)日：2023-12-19
申请号：CN202311526747.6
申请日：2023-11-16
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种无需挖槽的锚索框架梁快速施工方法及结构，涉及边坡加固技术领域，包括获取第一信息，根据第一信息得到边坡危险区域，所述第一信息为边坡三维地质信息图和土体参数；根据边坡危险区域得到锚索框架梁布设位置；根据锚索框架梁布设位置使边坡危险区域划分为多块填充区域，从第一信息中提取每块填充区域的三维图；根据每块填充区域的三维图和预设规则计算，得到填充所需混凝土体积大小；将混凝土按照填充所需混凝土体积大小分别进行装袋，得到预制袋；将预制袋安装到制作好的锚索框架梁上，得到预制锚索框架梁；将预制锚索框架梁安装到对应的填充区域。本发明无需复杂的清坡和挖设沟槽避免了对边坡体本身造成破坏。
-
公开(公告)号：CN116331290A
公开(公告)日：2023-06-27
申请号：CN202310569098.1
申请日：2023-05-19
Applicant: 西南交通大学
IPC: B61K9/08 , B62D57/032 , H04N23/00
Abstract: 一种智能巡检机器人，涉及轨道交通无损检测技术领域。该智能巡检机器人包括本体模块、设置在本体模块上的控制模块、巡检模块、仿生腿模块和驱动模块，控制模块包括控制器和处理器，控制器分别与巡检模块、驱动模块和处理器连接；巡检模块在控制器的控制下驱动仿生腿模块行走，巡检模块在控制器的控制下对钢轨进行图像采集并将采集到的图像发送至控制器，控制器将图像发送至处理器，处理器根据图像分析钢轨的损伤。该智能巡检机器人能够同时对钢轨的多种损伤进行智能化检测，检测效率高，且无需人工配合。
-
公开(公告)号：CN116070675A
公开(公告)日：2023-05-05
申请号：CN202310201636.1
申请日：2023-03-06
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/08 , G06F30/27 , G06F111/10
Abstract: 本发明提供了一种边坡神经网络模型选取方法、装置、设备及可读存储介质，涉及山地灾害技术领域，包括：根据破坏模式将边坡划分为若干种不同种类的边坡,获取每种边坡的研究参数；通过数值模拟计算每种边坡在不同研究参数下的变形特征，构建每种边坡的数据样本集；根据所述数据样本集对神经网络模型进行训练和测试，得到每种边坡对应的最优神经网络模型；建立专家系统；获取现场边坡的破坏模式，将所述现场边坡的破坏模式输入所述专家系统，得到现场边坡的建议神经网络模型和对应的模型结构参数，本发明基于边坡破坏模式来自动选取用于预测边坡的内部情况的最优神经网络类型，更具有科学性和实用性。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112729817B
公开(公告)日：2022-11-29
申请号：CN202110154558.5
申请日：2021-02-04
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01M13/021 , G01M13/028 , G01M17/08 , G06N3/04 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及基于多源数据融合的齿轮箱故障诊断方法、系统及试验台，包括：S1，采集数据：获取齿轮箱的振动信号、噪声信号、齿轮箱轴承处的温度信号、齿轮轴的位移信号、齿轮箱润滑油的油液数据；S2，对S1采集的多源数据分别进行预处理；S3，根据预处理后的多源数据，利用多传感器数据融合技术对齿轮箱的故障进行诊断。本发明通过不同种类的传感器获取齿轮箱的振动、温度、噪声、位移等多源数据信号，通过多传感器数据融合技术进行故障诊断，充分发挥了各个传感器与数据源冗余互补的功能，能够较完整清晰地表达出齿轮箱的故障信息，提高了对齿轮箱故障的定位能力以及对复合故障的诊断能力；本发明方法的诊断结果更加精准、可靠。
-
公开(公告)号：CN115116202B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202211036838.7
申请日：2022-08-29
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种滑坡灾害预警方法、装置、设备及可读存储介质，涉及滑坡灾害的预警技术领域，包括获取第一信息，计算第二信息，根据所获取的第一信息构建出虚拟的边坡模型，仿真模拟计算得到滑坡信息；根据第一信息和第二信息构建神经网络模型，并根据神经网络模型得到预测滑坡信息；根据预测滑坡信息，对边坡的潜在滑坡进行等级划分，得到滑坡预警等级。本发明通过监测点的数据来计算边坡浅层的速率，加速度，点与点之间的倾角变化，计算简单，容易实现；并且，通过神经网络模型的预测，将滑坡形成的具体时间和发生滑坡的体积大小结合起来进行预警，能够有效准确的避免人员伤亡和经济损失。
-
公开(公告)号：CN114675009B
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210585861.5
申请日：2022-05-27
Applicant: 西南交通大学
IPC: G01N33/24
Abstract: 本发明提供了一种水软化型滑坡试验模拟装置及其模拟方法，涉及滑坡灾害模拟装置技术领域，本申请中根据滑坡现场勘测的地质信息和相关的物理力学参数，采用回溯算法进行岩土体滑坡前原型的复原，并按照预设比例放大或缩小后制作实体的滑床还原层、滑带还原层和滑体还原层的几何相似模型，并将其设置于透明试验箱内。通过向透水层内持续注水，水透过透水层向滑带还原层缓慢渗透，由于水的作用使得滑带还原层的抗剪强度下降而使得岩土体发生失稳。从透明试验箱可以清楚的观察到岩土体从稳定状态（实验开始前的自然状态）到发生滑坡后这段时间内其截面几何形态的变化过程以及坡面的变形情况，简洁直观地呈现了岩土体发生滑坡的演变过程。
-
公开(公告)号：CN104947587A
公开(公告)日：2015-09-30
申请号：CN201510260608.2
申请日：2015-05-21
Applicant: 北京百善重工有限公司 , 浙江省交通规划设计研究院 , 大连理工大学 , 江阴建禾钢品有限公司 , 西南交通大学
Abstract: 本发明公开一种U型肋及其制造方法，产品可广泛应用于正交异性板结构。其通过将U型肋侧板端部的内侧和外侧从板厚的中心线由下至上相向逐渐增厚，从而增加了U型肋与面板的焊缝尺寸，并将传统U型肋焊缝的偏心荷载变为了轴心荷载。所述端部增厚可采用整体热轧增厚、局部热压增厚或局部冷墩增厚的方法。所述U型肋制造方法采用连续辊压、渐变成型，解决了传统U型肋成型加工采用冲击折弯而造成应力集中、容易产生纵向裂纹的问题。所述U型肋在连续辊压成型时同步采用模具挤压或刀具切削在其侧板的端部加工出焊接所需的钝边和坡口，改变了传统U型肋必须先进行刨边或冲压折弯成型后再采用火焰切割，大大提高了钝边和坡口成型的质量和效率。
-
公开(公告)号：CN119150577A
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202411616677.8
申请日：2024-11-13
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供了一种自适应个体化滑坡预测方法、装置及设备，涉及滑坡预测技术领域，包括获取目标边坡的边坡地形数据；根据所述边坡地形数据构建数值仿真模型，计算目标边坡的安全系数，通过所述安全系数进行滑面筛选，得到至少一个潜在滑面，提取每个所述潜在滑面的多段线坐标点信息；构建滑面计算模型，将多段线坐标点信息输入至所述滑面计算模型中，得到计算模型样本，通过所述计算模型样本计算对应潜在滑面的边坡表面的监测点位移数据；构建神经网络预测模型，通过所述监测点位移数据和所述多段线坐标点信息对所述神经网络预测模型进行训练，通过训练后的神经网络预测模型进行目标边坡的滑面预测。本发明提高了滑坡预测的针对性与准确性。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
56
records
(took 0.031 seconds)
