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公开(公告)号:CN117688640A
公开(公告)日:2024-03-12
申请号:CN202311678726.6
申请日:2023-12-08
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/20 , G06T5/20 , G06T5/70 , G06T7/11 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/084 , G06T17/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明涉及一种数字孪生驱动的隧道围岩节理网络智能生成方法,所述方法包括以下步骤:对隧道掌子面进行激光扫描,获得隧道掌子面图像;利用双边滤波器对所述隧道掌子面图像进行滤波处理;基于滤波后的隧道掌子面图像,利用Unet神经网络预测模型预测得到当前隧道开挖掌子面的节理信息;从所述节理信息中提取节理网络特征;基于所述节理网络特征与实际开挖数据,构建数学孪生模型,并展示。与现有技术相比,本发明具有能够提高隧道围岩节理网络生成的准确性和可靠性等优点。
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公开(公告)号:CN110909500A
公开(公告)日:2020-03-24
申请号:CN201911139241.3
申请日:2019-11-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种无条件稳定的超大跨桥梁多点激励倒塌显式分析方法。建立结构的有限元模型并定义纤维截面,然后将结构做均布荷载转化成集中质量处理,运用KR算法得到地震响应图像。本发明中所运用的无条件稳定显式积分算法能够在很大程度上弥补上述如隐式积分法由于迭代导致不收敛、加载路径或显示积分算法中步长过小、效率精度不高等问题;本发明的分析方法无时间步长要求,即可得到稳定解,在进行计算大跨结构和复杂结构时,效率较高。
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