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公开(公告)号：CN111368419B
公开(公告)日：2022-05-20
申请号：CN202010135034.7
申请日：2020-03-02
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种高速铁路轨道约束耦联效应范围的判断方法，包括以下步骤：(1)区分CRTSII高速铁路简支梁桥模型的重点研究部分和非重点研究部分，按研究重视程度大小分为目标结构和后继结构；(2)研究后继结构对目标结构的耦联作用，将后继结构转化为目标结构的等效边界，进而建立简化计算模型；(3)利用敏感度计算公式描述后继结构对目标结构的影响，并通过敏感度临界点来判断处于耦联范围内的路基和后继桥梁。本发明判断方法能更精确的分析高速铁路简支梁桥在地震作用下的动力响应，可以提高考虑轨道约束的高速铁路相关动力响应研究的科研效率，具有重要的理论意义和工程应用价值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111368419A
公开(公告)日：2020-07-03
申请号：CN202010135034.7
申请日：2020-03-02
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/13 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种高速铁路轨道约束耦联效应范围的判断方法，包括以下步骤：(1)区分CRTSII高速铁路简支梁桥模型的重点研究部分和非重点研究部分，按研究重视程度大小分为目标结构和后继结构；(2)研究后继结构对目标结构的耦联作用，将后继结构转化为目标结构的等效边界，进而建立简化计算模型；(3)利用敏感度计算公式描述后继结构对目标结构的影响，并通过敏感度临界点来判断处于耦联范围内的路基和后继桥梁。本发明判断方法能更精确的分析高速铁路简支梁桥在地震作用下的动力响应，可以提高考虑轨道约束的高速铁路相关动力响应研究的科研效率，具有重要的理论意义和工程应用价值。
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公开(公告)号：CN116562644A
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202310517273.2
申请日：2023-05-10
Applicant: 中南大学
IPC: G06Q10/0637 , G06F16/21 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种针对无砟轨道‑简支桥梁系统的震致损伤快速预测方法，包括获取地震波加速度时程曲线，构建地震波数据库和CRTSII型无砟轨道结构高速铁路简支梁桥损伤数据库；采用构建的地震波数据库和CRTSII型无砟轨道结构高速铁路简支梁桥损伤数据库，针对卷积神经网络进行训练，构建卷积神经网络预测模型；针对构建的卷积神经网络预测模型进行验证处理，构建最终的卷积神经网络预测模型；采用构建的最终卷积神经网络预测模型，针对突发地震时的实时地震波加速度时程曲线，完成无砟轨道‑简支桥梁系统震致损伤的快速预测。而且本发明的计算效率提高、消耗计算资源减少、计算耗时缩短。
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公开(公告)号：CN111310270A
公开(公告)日：2020-06-19
申请号：CN202010123856.3
申请日：2020-02-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种高速铁路桥梁震致损伤后轨道映射变形的计算方法，包括以下步骤：S1建立基本假设；S2建立桥梁结构变形与无砟轨道结构变形间映射关系计算模型；S3模型求解。本发明提出适用高速铁路中各种轨道结构形式的高速铁路桥上轨道不平顺与轨下部件地震损伤变形间映射关系计算方法。定量分析高速铁路桥梁中，桥墩、支座及轨道结构各关键构件累积损伤与轨面变形的映射关系；本发明克服现行高速铁路桥上轨道不平顺与轨下部件地震损伤变形间映射关系计算方法中未考虑轨道结构层间接触的非线性的不足；本发明克服现行高速铁路桥上轨道不平顺与轨下部件地震损伤变形间映射关系计算方法中未考虑路基边界条件的不足。
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公开(公告)号：CN116894364A
公开(公告)日：2023-10-17
申请号：CN202310891605.3
申请日：2023-07-20
Applicant: 中南大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/21 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/08 , G06F18/2415
Abstract: 本发明公开了一种高速铁路轨道桥梁系统的震后损伤快速预测方法，包括获取目标对象的结构特征和场地特征数据，明确目标对象的场地类型；构建目标对象的有限元模型；获取原始地震动数据，针对获取的数据进行预处理；确定损伤状态，构建“地震动‑损伤状态”数据集；采用构建的数据集，通过训练并更新深度神经网络模型，构建震后损伤状态预测深度神经网络模型；在实际地震发生后，采用构建的震后损伤状态预测深度神经网络模型，完成高速铁路轨道桥梁系统的震后损伤状态预测；本发明方法选择数据驱动的方式，采用“地震动‑损伤状态”数据集训练深度神经网络模型，进而针对损伤状态实现预测；本发明方法的效率提升、费用降低、操作便捷。
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公开(公告)号：CN111310270B
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202010123856.3
申请日：2020-02-27
Applicant: 中南大学
Abstract: 本发明公开了一种高速铁路桥梁震致损伤后轨道映射变形的计算方法，包括以下步骤：S1建立基本假设；S2建立桥梁结构变形与无砟轨道结构变形间映射关系计算模型；S3模型求解。本发明提出适用高速铁路中各种轨道结构形式的高速铁路桥上轨道不平顺与轨下部件地震损伤变形间映射关系计算方法。定量分析高速铁路桥梁中，桥墩、支座及轨道结构各关键构件累积损伤与轨面变形的映射关系；本发明克服现行高速铁路桥上轨道不平顺与轨下部件地震损伤变形间映射关系计算方法中未考虑轨道结构层间接触的非线性的不足；本发明克服现行高速铁路桥上轨道不平顺与轨下部件地震损伤变形间映射关系计算方法中未考虑路基边界条件的不足。
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