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公开(公告)号:CN118485572A
公开(公告)日:2024-08-13
申请号:CN202410264193.5
申请日:2024-03-08
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06T3/4053 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T5/73 , G06T5/77 , G06N3/048 , G06V10/764
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的实时温度预测方法,本发明通过获高分辨率热像图模型、高分辨率热像图温度模型,进而根据实时采集结构抗火试验场景的低分辨率热像图,利用高分辨率热像图模型进行处理,获取高分辨率热像图;获取的高分辨率热像图经由高分辨率热像图温度模型进行像素点温度预测。本发明有利于提高火灾等高温场景下的彩色热像的分辨率以及预测其对应高分辨率图像的温度。
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公开(公告)号:CN119128679A
公开(公告)日:2024-12-13
申请号:CN202411149937.5
申请日:2024-08-21
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F18/2415 , G06F18/214 , G06N3/006 , G06N7/08 , G06Q50/26
Abstract: 本发明公开了一种数据驱动的建筑多室火灾水平蔓延全过程预测方法,包括:确定火灾蔓延场景的平面结构物理模型,划分蔓延区域;构建样本集,构建基于混沌自适应鲸鱼算法的C‑I‑WOA‑BP神经网络,优化网络参数配置,预测离火源房间最近的区域的房间的着火时间;将已着火区域房间的着火时间加入样本集作为神经网络的输入,预测下一区域房间的着火时间;根据火灾从起火房间向其他房间蔓延的时间序列,得到蔓延路径。本发明提高火灾预测的准确性和效率,满足实际结构抗火研究和消防救援中对于真实建筑火灾水平蔓延场景的需求,有助于设计出更为安全、有效的火灾应急响应方案。
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公开(公告)号:CN119272604A
公开(公告)日:2025-01-07
申请号:CN202411157378.2
申请日:2024-08-22
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F30/27 , E02D33/00 , E02D29/073 , G06F30/13 , G06N20/00 , G06N3/084 , G06F119/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了矩形沉管隧道横向非均匀温度场分区与主动控制方法,具体包括隧道区域内温度场划分、各区域温度主动控制、温度预测误差补偿三个步骤;隧道区域内温度场划分包括初步确定燃烧器控制区域以及定量判定控制区域;各区域的温度主动控制即采用机器学习技术,训练神经网络模型控制燃烧器;温度预测误差补偿则为每10s统计一次五个温控区域的平均温度误差,降低燃烧器功率的预测误差和提高五个温控区域温升曲线的还原精度。本方法能够解决采用燃烧器时,矩形隧道截面的横向非均匀温度场分区与主动控制问题,为沉管隧道抗火相关的研究提供技术便利。
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公开(公告)号:CN119150668A
公开(公告)日:2024-12-17
申请号:CN202411157376.3
申请日:2024-08-22
Applicant: 中国矿业大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/13 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了圆形隧道高温下横向非均匀温度场分区与实时控制方法,包括非均匀温度场分区和非均匀温度场主动控制两个步骤,非均匀温度场分区包括顶部燃烧器分区和侧部燃烧器分区,旨在划分每个燃烧器所能控制的高温区域,以确定每个燃烧器所能影响的范围,为主动控制提供基础,非均匀温度场主动控制包括确定温度监测时间间隔、监测实际温度、计算温差、预测燃烧器功率以及调节燃烧器功率;本方法能效定量界定不同燃烧器的控制区域,为温度场的生成与控制提供便利,通过BP神经网络,有效预测燃烧器的功率变化,进而高效控制温度场生成,为后续的抗火研究提供极大便利。
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