一种基于AR模型向量及响应面的螺栓预紧力识别方法

    公开(公告)号:CN113094987A

    公开(公告)日:2021-07-09

    申请号:CN202110367155.9

    申请日:2021-04-06

    Abstract: 本发明涉及系统参数识别领域,特别是一种基于AR模型向量及响应面的螺栓预紧力识别方法,具体为:建立带有螺栓和夹具紧固连接的悬臂梁试验模型;对螺栓预紧力进行试验设计,并进行试验测试;根据试验结果,基于AR模型建立响应面模型;建立的响应面模型,对螺栓松动工况进行识别。本发明针对结构动响应时间序列AR模型系数向量对螺栓预紧力变化敏感,基于响应面的损伤识别方法可以定量估计螺栓松动程度的特点,提出以结构动响应时间序列AR模型系数向量为因变量,以螺栓预紧力为自变量,建立响应面模型,并进行预紧力识别的方法,以此对螺栓松动情况进行定位识别和定量评估。

    一种基于多因素融合修正的结构件剩余强度评估方法

    公开(公告)号:CN106844901A

    公开(公告)日:2017-06-13

    申请号:CN201710001052.4

    申请日:2017-01-03

    Abstract: 本发明提供了一种基于多因素融合修正的结构件剩余强度评估方法,包括:使用有限元软件对待测结构件进行有限元分析,获得待测结构件的最易断裂位置、最大应力值和最大应力位置附近的应力状态分布;对待测结构件进行疲劳试验,获得在最大应力值下的疲劳寿命;测量待测结构件的最易断裂位置在实际工况下的实时应力值;获得应力集中修正系数;计算待测结构件的尺寸修正参数;获得待测结构件的表面质量修正参数;最后计算待测结构件的剩余强度。本发明将结构件的疲劳寿命、应力集中、应力分布情况、制造工艺、表面强度等能够对结构件损伤状态造成影响的因素全部考虑在内,有效地解决现有技术存在的考虑因素单一的问题,评估结果精度得到大幅度提高。

    起重装备缺陷智能检测方法

    公开(公告)号:CN117557556B

    公开(公告)日:2024-03-26

    申请号:CN202410025952.2

    申请日:2024-01-09

    Abstract: 本发明公开了一种起重装备缺陷智能检测方法,包括步骤S1、在云端建立复杂多变自然环境下基于可微分架构搜索和特征迁移的起重装备缺陷检测模型;并对缺陷检测模型进行全栈性能优化和快速轻量化边缘部署,形成支持边云协同和高效边缘推理的起重装备缺陷AI识别系统;步骤S2、通过带有前端AI分析原位图像功能的无人机对起重装备受损部位进行拍摄,实现清晰度高、比例尺度和亮度适中的高质量图像远程自动采集,并传到云端,起重装备缺陷AI识别系统对所拍摄的图像进行云端在线检测。本发明所述的检测方法能提高检测精度和效率,为大型起重装备提供智能化、全方位安全质量保障方案。

    自动扶梯乘客危险行为的检测方法

    公开(公告)号:CN117315550B

    公开(公告)日:2024-02-23

    申请号:CN202311605837.4

    申请日:2023-11-29

    Abstract: 本发明公开了一种自动扶梯乘客危险行为的检测方法,包括步骤S1:通过摄像头采集乘客乘坐自动扶梯的视频,并传送给控制器;步骤S2:控制器中的乘客逆行检测模块和摔倒检测模块,对图片中乘客的行为进行检测,判断乘客是否存在逆行和/或摔倒现象。具体为:利用ISSD目标检测算法、基于卡尔曼滤波的预测模块及表观信息提取模块的DeepSort目标追踪算法构建乘客逆行检测模型,对乘客是否存在逆行行为进行检测;利用轻量化OpenPose模块提取的乘客骨骼关键点,通过危险行为自动采集模块转化得到输入特征参数,采用小波去噪方法结合随机森林方法构建摔倒行为检测模型,从而实现乘客摔倒行为检测。相比于现有技术中穿戴式等检测装置更加(56)对比文件CN 113674321 A,2021.11.19CN 113822153 A,2021.12.21CN 114708610 A,2022.07.05CN 115273146 A,2022.11.01CN 116067432 A,2023.05.05CN 116403396 A,2023.07.07周前飞 等.基于双光监测的智慧电梯异常事件与故障预警技术研究《.起重运输机械》.2023,第2023卷(第5期),第73-78页.肖昀 等.一种自动扶梯和自动人行道制停距离检测系统的设计《.中国电梯》.2023,第34卷(第4期),第25-26页.Li, Shuwei等.A Fall Detection Networkby 2D/3D Spatio-temporal Joint Modelswith Tensor Compression on Edge《.ACMTransactions on Embedded ComputingSystems》.2022,第21卷(第6期),第83-101页.赵珊 等.基于MobileNetV2和IFPN改进的SSD垃圾实时分类检测方法《.计算机应用》.2021,第42卷(第S1期),第106-111页.

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