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公开(公告)号：CN115046516B
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202210599466.2
申请日：2022-05-30
Applicant: 中铁西北科学研究院有限公司 , 中铁九局集团有限公司大连分公司 , 中铁科学研究院集团有限公司 , 中铁九局集团有限公司
Inventor： 吴红刚 , 陈浩 , 高岩 , 王翔 , 张来斌 , 王毅 , 郑卢鑫 , 李永强 , 张俊德 , 杜建 , 李佳 , 迟俭 , 王永翔 , 李博 , 李传国 , 陈晓刚 , 张良峰 , 牌立芳 , 李红卫 , 苟海瑞
Abstract: 本发明公开了一种基于单滑面r型深孔测斜曲线的滑动面位置精准确定方法，本发明属于滑坡检测技术领域。本发明的主要步骤如下：1）绘制钻孔深部累计位移‑时间曲线图；2）计算不同深度处的土体在监测期内的位移速率；3）绘制钻孔不同深度处的位移速率‑时间曲线图；4）提取关键日数据，以深度为横坐标，位移速率为纵坐标绘制位移速率‑深度散点图；5）DBSCAN数据聚类，确定滑动面所在的滑动区间及该区间的大小；6）离散点数学计算，识别离散点的分布类型，准确计算滑动面所在的具体位置。本发明根据坡体变形过程中不同深度处土体位移速率的变化特点与滑动面位置之间的关系，引入机器学习算法DBSCAN对数据进行分类，快速准确地获取滑动面位置。
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公开(公告)号：CN115046515B
公开(公告)日：2025-02-18
申请号：CN202210597216.5
申请日：2022-05-30
Applicant: 中铁西北科学研究院有限公司 , 中铁九局集团有限公司大连分公司 , 中铁科学研究院集团有限公司 , 中铁九局集团有限公司
Inventor： 吴红刚 , 陈浩 , 高岩 , 王翔 , 张来斌 , 李永强 , 王毅 , 牌立芳 , 刘宝作 , 张俊德 , 郑卢鑫 , 王永翔 , 杜建 , 常刚 , 李佳 , 尹威江 , 迟俭 , 侯仰庆 , 郑智 , 王德双
IPC: G01B21/02 , G06T11/20 , G06F18/213
Abstract: 本发明公开了基于单滑面D型深孔测斜曲线的滑动面位置精准确定方法，绘制“D”型深部累计位移‑时间曲线图，计算监测期内不同深度处土体的相对位移，绘制不同深度土体“相对位移‑时间”曲线图，绘制“相对位移深度”散点图，绘制不同深度相对位移箱型图，提取监测期内不同深度处的相对位移平均值，绘制“平均相对位移深度”点线图，截取目标拐点所在的单调区间数据，采用三次样条插值法对区间散点数据进行计算，得到方程组系数矩阵，令相对位移为零代入方程组，得到拐点的深度位置即为滑动面所在位置。本发明基于监测数据采用更为简单高效的数据处理方法，能够精准地确定滑动面位置，有效避免了人为主观判识滑动面位置导致误差偏大的问题。
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公开(公告)号：CN115046515A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210597216.5
申请日：2022-05-30
Applicant: 中铁西北科学研究院有限公司 , 中铁九局集团有限公司大连分公司
Inventor： 吴红刚 , 陈浩 , 高岩 , 王翔 , 张来斌 , 李永强 , 王毅 , 牌立芳 , 刘宝作 , 张俊德 , 郑卢鑫 , 王永翔 , 杜建 , 常刚 , 李佳 , 尹威江 , 迟俭 , 侯仰庆 , 郑智 , 王德双
Abstract: 本发明公开了基于单滑面D型深孔测斜曲线的滑动面位置精准确定方法，绘制“D”型深部累计位移‑时间曲线图，计算监测期内不同深度处土体的相对位移，绘制不同深度土体“相对位移‑时间”曲线图，绘制“相对位移深度”散点图，绘制不同深度相对位移箱型图，提取监测期内不同深度处的相对位移平均值，绘制“平均相对位移深度”点线图，截取目标拐点所在的单调区间数据，采用三次样条插值法对区间散点数据进行计算，得到方程组系数矩阵，令相对位移为零代入方程组，得到拐点的深度位置即为滑动面所在位置。本发明基于监测数据采用更为简单高效的数据处理方法，能够精准地确定滑动面位置，有效避免了人为主观判识滑动面位置导致误差偏大的问题。
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公开(公告)号：CN115046516A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210599466.2
申请日：2022-05-30
Applicant: 中铁西北科学研究院有限公司 , 中铁九局集团有限公司大连分公司
Inventor： 吴红刚 , 陈浩 , 高岩 , 王翔 , 张来斌 , 王毅 , 郑卢鑫 , 李永强 , 张俊德 , 杜建 , 李佳 , 迟俭 , 王永翔 , 李博 , 李传国 , 陈晓刚 , 张良峰 , 牌立芳 , 李红卫 , 苟海瑞
Abstract: 本发明公开了一种基于单滑面r型深孔测斜曲线的滑动面位置精准确定方法，本发明属于滑坡检测技术领域。本发明的主要步骤如下：1）绘制钻孔深部累计位移‑时间曲线图；2）计算不同深度处的土体在监测期内的位移速率；3）绘制钻孔不同深度处的位移速率‑时间曲线图；4）提取关键日数据，以深度为横坐标，位移速率为纵坐标绘制位移速率‑深度散点图；5）DBSCAN数据聚类，确定滑动面所在的滑动区间及该区间的大小；6）离散点数学计算，识别离散点的分布类型，准确计算滑动面所在的具体位置。本发明根据坡体变形过程中不同深度处土体位移速率的变化特点与滑动面位置之间的关系，引入机器学习算法DBSCAN对数据进行分类，快速准确地获取滑动面位置。
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公开(公告)号：CN116026267B
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202211591182.5
申请日：2022-12-12
Applicant: 中铁西北科学研究院有限公司 , 中铁九局集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多滑面B型深孔测斜曲线的滑动面位置精准确定方法，属于滑坡监测技术领域，本发明根据滑坡变形特征，以“B”型深孔测斜曲线作为研究对象，通过对“B”型测斜曲线位移速率和加速度地深入分析，发现采用土体加速度能够显著区分滑坡体的滑动区间分布范围，且能够为滑动面位置的精准确定提供关键依据。进一步地，提取各滑动区间内的加速度散点数据信息，运用三次样条插值法计算区间内的最大加速度及其对应的土体深度，能够准确滑动面的深度位置。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116026267A
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202211591182.5
申请日：2022-12-12
Applicant: 中铁西北科学研究院有限公司 , 中铁九局集团有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于多滑面B型深孔测斜曲线的滑动面位置精准确定方法，属于滑坡监测技术领域，本发明根据滑坡变形特征，以“B”型深孔测斜曲线作为研究对象，通过对“B”型测斜曲线位移速率和加速度地深入分析，发现采用土体加速度能够显著区分滑坡体的滑动区间分布范围，且能够为滑动面位置的精准确定提供关键依据。进一步地，提取各滑动区间内的加速度散点数据信息，运用三次样条插值法计算区间内的最大加速度及其对应的土体深度，能够准确滑动面的深度位置。
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公开(公告)号：CN115128174B
公开(公告)日：2024-12-31
申请号：CN202210629114.7
申请日：2022-06-06
Applicant: 中铁西北科学研究院有限公司 , 中铁隧道集团二处有限公司 , 贵州大学
IPC: G01N29/44 , G01N29/06 , G06F18/213 , G06F18/241 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06F18/10 , G06N3/0464
Abstract: 本发明公开了一种适用于桥梁转体销轴损伤识别的超声波智能评估方法，涉及桥梁施工技术领域，解决现有桥梁转体施工中，转体销轴的损伤快速识别困难的技术问题，包括：桥梁转体销轴中设置的超声波传感器、超声波传感器核心处理器、数据滤波器以及提前训练好的用于分析识别销轴损伤程度的卷积神经网络深度学习运算程序；通过设置在销轴轴心位置的超声波传感器获取到销轴的超声波数据，将数据经过小波去噪处理后转换为波形图像数据导入提前构建并经过训练的卷积神经网络中进行分析识别，快速且精确的得到桥梁转体销轴的损伤情况，本发明能够在卷积神经网络的处理下精确的识别桥梁转体销轴的损伤情况，能够有效的提升桥梁转体施工的安全性能。
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公开(公告)号：CN115128174A
公开(公告)日：2022-09-30
申请号：CN202210629114.7
申请日：2022-06-06
Applicant: 中铁西北科学研究院有限公司 , 中铁隧道集团二处有限公司 , 贵州大学
Abstract: 本发明公开了一种适用于桥梁转体销轴损伤识别的超声波智能评估方法，涉及桥梁施工技术领域，解决现有桥梁转体施工中，转体销轴的损伤快速识别困难的技术问题，包括：桥梁转体销轴中设置的超声波传感器、超声波传感器核心处理器、数据滤波器以及提前训练好的用于分析识别销轴损伤程度的卷积神经网络深度学习运算程序；通过设置在销轴轴心位置的超声波传感器获取到销轴的超声波数据，将数据经过小波去噪处理后转换为波形图像数据导入提前构建并经过训练的卷积神经网络中进行分析识别，快速且精确的得到桥梁转体销轴的损伤情况，本发明能够在卷积神经网络的处理下精确的识别桥梁转体销轴的损伤情况，能够有效的提升桥梁转体施工的安全性能。
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公开(公告)号：CN115183965B
公开(公告)日：2023-08-08
申请号：CN202210533731.7
申请日：2022-05-17
Applicant: 中铁西北科学研究院有限公司 , 中铁九局集团第六工程有限公司 , 兰州交通大学 , 西南科技大学
Abstract: 本发明根据振动台试验衬砌结构动应变测试数据分析，考虑弹塑性变形特征的累积破坏，结合机器学习手段，提出了一种适用于振动台试验的隧道衬砌地震累积损伤评价方法，该方法包括以下步骤：1）设计并布置隧道衬砌动应变传感器，填筑振动台试验模型，加载地震波测试，获取隧道衬砌动应变数据，绘制动应变‑时间曲线图；2）采用局部加权回归算法，拟合得到动应变平滑曲线；3）绘制拟合局部回归动应变‑时间曲线图；4）由回归动应变‑时间曲线图，提取局部回归动应变峰值和残余动应变值；5）计算地震作用下隧道衬砌的塑性变形指数PEC；6）绘制PEC‑地震烈度‑衬砌特征部位变化谱图，阐明隧道衬砌累积损伤效应，评价地震累积破坏过程的变形阶段。
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公开(公告)号：CN115170820B
公开(公告)日：2023-08-01
申请号：CN202210518796.4
申请日：2022-05-13
Applicant: 中铁西北科学研究院有限公司
Inventor： 吴红刚 , 陈浩 , 袁中夏 , 孔庆祥 , 袁荣涛 , 康万鹏 , 李永强 , 张俊德 , 王永翔 , 赖国泉 , 张良峰 , 朱兆荣 , 赵守全 , 程飞 , 杨景川 , 黄强斌 , 游朝勇 , 王涛 , 李亮 , 尹威江 , 冯文强 , 张乾翼 , 任庆钊 , 王德双
IPC: G06V10/44 , G06V10/25 , G06V10/762 , G06N20/00
Abstract: 本发明公开了一种应用于数据曲线过渡阶段的特征提取及界限识别方法，本发明属于数据分析技术领域。采用数据切割的方法剔除无关数据，保留目标区间的数据，并将目标区间的数据转换为散点图，运用K‑Means算法对目标区间的数据进行聚类分析确定主要区间，进而运用数学方法对主要区间的数据进行运算，确定数据变化阶段的界限值。本发明的步骤包括：1）绘制数据曲线；2）确定特征的目标区间；3）数据切割；4）K‑Means数据分类；5）确定特征界限。本发明根据数据曲线的变化特点，采用数据切割的方式保留重要信息，放大数据的关键特征，进而引入K‑Means算法对重要信息进行深入筛选，由筛选结果确定数据的特征界限，完成数据曲线关键特征的提取。
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