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公开(公告)号：CN119935202A
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202510321910.8
申请日：2025-03-18
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了基于布拉格光栅的传感器装置、建筑结构位移监测装置及方法，该传感器装置包括两光纤支架、支撑杆、信号发射光纤和信号接收光纤；其中，信号发射光纤通过在单模光纤上设置超声信号发射段得到，超声信号发射段通过剥离单模光纤的包层并在剥离区域涂敷光声转化材料形成；信号接收光纤为光纤布拉格光栅；支撑杆和信号发射光纤彼此平行贯穿两光纤支架，信号接收光纤固定于两光纤支架一端面且与信号发射光纤平行；且信号发射光纤的超声信号发射段以及信号接收光纤的布拉格光栅位于两光纤支架之间。本发明结构简单，体积小，质量轻，抗腐蚀性好，抗干扰强，灵敏度高，可实现实时连续监测，可广泛应用于建筑结构的健康监测。
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公开(公告)号：CN118981684B
公开(公告)日：2025-04-15
申请号：CN202411122543.0
申请日：2024-08-15
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及建筑机械分布外故障智能检测技术领域，公开了一种基于能量传播和图学习的分布外故障检测方法及系统，包括：采集典型故障状态下的振动加速度信号，进行相似度计算，得到由最大互信息系数构成的邻接矩阵，作为图神经网络中的输入。采用GraphSage图卷积方法，对邻接矩阵进行特征提取，生成每个节点表示。计算每个节点的能量分数，区分分布内和分布外数据。加强每个节点的分布外数据置信度估计，进行滚动轴承不同工况的分布外数据的识别和分布外数据的检测。本发明利用图神经网络和基于能量的模型，有效捕捉复杂的故障关联性，提高故障诊断的准确性。实现对分布内和分布外数据的精确区分。
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公开(公告)号：CN119538625A
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202411370332.9
申请日：2024-09-29
IPC: G06F30/23 , G06F30/17 , G06F30/25 , G06F111/04 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种采样力度自适应的内燃机结构响应重构方法及系统，涉及机械设备的结构健康监测信息领域，包括：依据内燃机几何模型，计算约束下的模态，提取模态基本信息；构建离散的状态矩阵、输入矩阵输出矩阵和直接传输矩阵；在内燃机上均匀分布测点，收集离散化的时域数据；进行仿真优化开展自适应的粒子群滤波的预测；通过计算得到的状态估计，获取目标重构点的响应。本发明仅需少量的传感器实时监测运行状态，无需额外测量其他信号或采用其他监测装置，可准确判断设备运行状态，结构响应重构方法不需要建立复杂精细的有限元模型，节省了时间成本。自适应重采样力度策略不依赖于人工对参数的调试，方便可靠，提高设备在线监测诊断的便利性。
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公开(公告)号：CN119323149A
公开(公告)日：2025-01-17
申请号：CN202411239417.3
申请日：2024-09-05
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/126 , G06F111/04
Abstract: 本发明公开了一种内燃机隔振器特定频率下的逆向优化设计方法及系统，涉及内燃机振动响应的减振降噪技术领域，包括：通过有限元分析方法获取内燃机隔振器在典型工况下的振动特性；根据振动响应，确定隔振器逆向优化设计的目标频率；建立内燃机的隔振器有限元模型，施加载荷和约束，获取其传输损耗；以隔振器中间部分橡胶体多层结构为优化设计域，最小化传输损耗为目标，采用遗传算法对该区域进行设计。本发明提供的内燃机隔振器特定频率下的逆向优化设计方法采用逆向思维，先确定减振需求，再根据需求对隔振器按需设计定制，这样使得隔振器与内燃机有更好的适配性，使隔振效果最大化。
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公开(公告)号：CN118313651A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410402228.7
申请日：2024-04-03
Applicant: 北京市应急管理科学技术研究院(北京市应急管理考试中心、北京市危险化学品登记注册事务中心) , 北京建筑大学
IPC: G06Q10/0635 , G06F16/29 , G06F16/909
Abstract: 本发明提供一种加油站风险评估方法、装置、系统以及存储介质，属于安全管理技术领域，方法包括：导入多个PO I数据、多个初始人员停留点以及人员停留数据；从所有PO I数据中提取加油站坐标点；通过所有PO I数据、所有初始人员停留点以及所有人员停留数据划分出多个目标停留区域；对加油站坐标点以及所有目标停留区域进行评估分析得到加油站风险评估结果。本发明节省了时间精力和人力物力，提高了风险评估效率，避免了检查结果受检察人员的主观判断和个人经验知识的影响，大大的提高了风险评估结果的准确性以及可靠性。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117933467A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410095902.1
申请日：2024-01-23
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06Q10/04 , G06Q50/08 , G06F18/21 , G06F18/2131 , G06F123/02
Abstract: 本发明实施例提供了一种煤巷掘进过程中合理进尺的确定方法、装置及电子设备。该方法包括获取历史瓦斯涌出时间序列数据及日掘进进尺数据；通过集合经验模态分解方法对历史瓦斯涌出时间序列数据进行数据分解，得到多个本征模态函数分量；通过多个本征模态函数分量及日掘进进尺数据对瓦斯涌出量预测模型进行训练，得到训练好的瓦斯涌出量预测模型；训练好的瓦斯涌出量预测模型根据不同数值大小的日掘进进尺数据，对未来瓦斯涌出量进行预测，得到多个瓦斯涌出量预测结果；基于多个瓦斯涌出量预测结果，确定煤巷掘进过程中的合理进尺。本发明准确地确定了合理的掘进进尺，确保在瓦斯涌出量不超限的前提下，尽量提高掘进效率并节约成本。
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公开(公告)号：CN117574113A
公开(公告)日：2024-02-20
申请号：CN202410053241.6
申请日：2024-01-15
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/213 , G01M13/045
Abstract: 本发明涉及故障特征提取技术领域，公开了一种基于球坐标欠定盲源分离的轴承故障监测方法及系统，包括：获取轴承的振动加速度信号；建立SCMEM模型，应用最大AF捕获混合信号聚类方向进而估计混合矩阵；利用AF分离混合信号，对源信号的重构；对重构后的信号进行指标对比，实现对轴承故障的监测。解决了欠定盲源分离问题中由于二维势函数无法进行空间混合矩阵估计的问题，进而提出一种基于三维势函数的混合矩阵估计方法；可以有效的实现三维混合信号的欠定盲源分离；最后将该方法用于实际故障监测系统，实时的监测在复杂工况下机械多源信号的状态，进行预警或报警，保证机械设备稳定和健康的运行。
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公开(公告)号：CN120009215A
公开(公告)日：2025-05-16
申请号：CN202510321909.5
申请日：2025-03-18
Applicant: 北京建筑大学
Abstract: 本发明公开了基于光纤超声传感的传感器装置、主动式钢筋锈蚀监测装置及方法，该主动式钢筋锈蚀监测装置包括传感器装置、脉冲激光器和信号采集装置；其中，脉冲激光器用来向多模光纤发射激光，激光沿多模光纤传输，并由超声信号发射段产生超声波信号，超声波信号沿基座表面圆周传播到光纤布拉格光栅传感器；信号采集装置用来采集光纤布拉格光栅传感器的中心光谱；传感器装置包括串接的若干传感器单元，传感器单元包括圆柱型的基座、设有超声信号发射段的多模光纤和光纤布拉格光栅传感器。本发明基于光纤设计超声发射器和超声接收器，实现了钢筋锈蚀情况的主动监测，同时还可避免电磁干扰，且不受环境湿度、温度影响，可靠性和准确性更佳。
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公开(公告)号：CN119761477A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202411846615.6
申请日：2024-12-16
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06N5/022 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/047 , G06N3/0442 , G06F16/36 , G06F16/334 , G06F40/30
Abstract: 本发明公开了一种基于DeepPath‑CompGCN的知识图谱补全方法，包括：通过CompGCN卷积层对知识图谱中的实体和关系进行嵌入表示，获得包含实体嵌入矩阵和关系嵌入矩阵的复合嵌入矩阵；将实体嵌入矩阵作为状态空间，将关系嵌入矩阵作为动作空间，输入到DeepPath模型中进行路径推理，获得最优推理路径；根据最优推理路径对知识图谱进行补全。该方法能够更好地建模实体和关系之间的相互依赖性，以应对复杂数据集中实体关系缺失的问题。
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公开(公告)号：CN118981684A
公开(公告)日：2024-11-19
申请号：CN202411122543.0
申请日：2024-08-15
Applicant: 北京建筑大学
IPC: G06F18/241 , G06F18/22 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0464 , G06N3/047 , G06N3/0895
Abstract: 本发明涉及建筑机械分布外故障智能检测技术领域，公开了一种基于能量传播和图学习的分布外故障检测方法及系统，包括：采集典型故障状态下的振动加速度信号，进行相似度计算，得到由最大互信息系数构成的邻接矩阵，作为图神经网络中的输入。采用GraphSage图卷积方法，对邻接矩阵进行特征提取，生成每个节点表示。计算每个节点的能量分数，区分分布内和分布外数据。加强每个节点的分布外数据置信度估计，进行滚动轴承不同工况的分布外数据的识别和分布外数据的检测。本发明利用图神经网络和基于能量的模型，有效捕捉复杂的故障关联性，提高故障诊断的准确性。实现对分布内和分布外数据的精确区分。
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