一种基于SA-MCS的混凝土碳化过程中结构可靠度预测方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN116956556A

    公开(公告)日:2023-10-27

    申请号:CN202310750961.3

    申请日:2023-06-21

    Abstract: 本发明公开一种基于SA‑MCS的混凝土碳化过程中结构可靠度预测方法,包括:收集不同工况下混凝土碳化深度的试验数据,获取混凝土碳化影响参数,并进行敏感性分析,筛选获得重要参数;分析混凝土碳化过程的重要参数,建立混凝土碳化时变模型;设置观察时间,收集每个重要参数的分布类型,获取其变异系数;利用蒙特卡洛模拟对重要参数进行随机抽样并代入时变模型中,生成碳化深度的随机样本;利用随机样本的结果对比分析结构保护层厚度,得到结构的概率寿命与可靠度;还公开对应预测装置和存储介质,能在保证结果准确性的前提下获取重要特征,提高了预测结构可靠度的精度,可作为快速预测混凝土结构可靠性的有效工具。

    基于强化学习的造楼机多油缸同步顶升控制方法与装置

    公开(公告)号:CN118938683A

    公开(公告)日:2024-11-12

    申请号:CN202411146560.8

    申请日:2024-08-20

    Abstract: 本发明属于液压与同步控制技术领域,公开了一种基于强化学习的造楼机多油缸同步顶升控制方法与装置,本发明提出了一种基于强化学习的造楼机多油缸同步顶升控制方法与装置,针对液压油缸异步顶升问题,结合耦合同步控制技术与多智能体强化学习算法,实现了造楼机顶升过程多油缸自适应同步控制。本发明选取造楼机顶升实际堆载数据,采用位移均值耦合控制技术,以多智能体强化学习方法训练高精度控制器,实现多油缸系统智能感知与协同顶升。研究结果表明本发明提出的智能控制算法能够在顶升过程中自适应调节运动情况,减小多油缸运动误差,保证结构平稳顶升,提高了造楼机智能施工水平。

    一种基于深度学习的盾尾间隙高精测量和控制方法及系统

    公开(公告)号:CN118223901A

    公开(公告)日:2024-06-21

    申请号:CN202410266325.8

    申请日:2024-03-08

    Abstract: 本发明属于盾构机安全技术领域,公开了一种基于深度学习的盾尾间隙高精测量和控制方法及系统,基于最小盾尾间隙计算理论,假定衬砌环的拼装处于理想状态;将所推导的任意位置盾尾间隙计算方程作为物理约束嵌入DNN框架,得到PDNN模型;以在线学习方式训练PDNN;选择五个统计指标来进行模型性能评估检验所建立的模型的性能;分析每个输入特征对模型的边际贡献,并确定输入特征的重要性排名;利用非支配排序搜寻MOO问题的帕累托解集;通过计算每个解的拥挤距离,以维持解集的多样性和均匀分布;采用拥挤比较运算符进行两个解的比较,其中秩较低的解和拥挤距离较大的解往往会被选择;重复上述步骤直至最大迭代次数,最终生成帕累托前沿。

    一种基于PSO-BP算法预测带管道洞口安全壳混凝土抗冻性的方法、装置及存储介质

    公开(公告)号:CN116662754A

    公开(公告)日:2023-08-29

    申请号:CN202310570403.9

    申请日:2023-05-19

    Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑BP算法预测带管道洞口安全壳混凝土抗冻性的方法、装置及存储介质,包括将带管道洞口的带管道洞口安全壳混凝土单面冻融后剥落物质量参数作为带管道洞口安全壳混凝土抗冻性指标,进行样本数据预处理;构建基于PSO‑BP算法的预测模型;设置粒子群迭代次数和种群规模,通过计算和迭代更新,获得个体最佳值和全局最佳值,将全局最佳赋给BP神经网络;依据所得到的测定值数据集,对赋值后的BP神经网络进行训练,得到最终的预测模型,对任意管径在任意冻融次数下的质量损失进行预测;本发明相比于传统的拟合曲面方法,可以得到更加精确、稳定的预测结果,可作为快速预测带管道洞口安全壳混凝土抗冻性的有效工具。

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