-
公开(公告)号：CN114186586B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202111490405.4
申请日：2021-12-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06V20/40 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于二维卷积神经网络的损伤识别方法及设备，属于结构健康监测领域，包括：在预设频段内扫频，并测量各频率点处结构的电导信号；将预设频段划分为多个子频段，计算各子频段内的电导信号相对于无损伤状态下各子频段内的电导信号的偏差，将偏差最大的n个子频段作为目标频段；提取n个目标频段下的一维电导信号，将每两个一维电导信号构造为二维数据，得到预测样本；将预测样本输入已训练好的损伤识别模型，以预测得到结构当前的质量损失量，得到结构损伤状态；其中，损伤识别模型为二维卷积神经网络，用于二维数据预测结构的质量损失量。本发明能够对有差异的电阻抗信息进行精确分类和量化，实现对结构损伤的定量分析和表征。
-
公开(公告)号：CN114023394A
公开(公告)日：2022-02-08
申请号：CN202111271587.6
申请日：2021-10-29
Applicant: 华中科技大学
IPC: G16C20/30
Abstract: 本发明公开了一种混凝土强度预测方法及系统，其方法包括：获取不同温度下养护的M批混凝土试件的试件测试数据(t，S)，并代入第一拟合方程进行拟合，得到M组(T，k)并代入第二拟合方程进行拟合，得到活化能Ea；测试同一预设温度下养护的混凝土试块在N个龄期的强度S以及试块测试数据(Δt，Ta)，并带入等效龄期公式得到N组(te，S)并代入第一拟合方程进行拟合，得到强度与等效龄期的关系式；计算待测混凝土的等效龄期，根据强度与等效龄期的关系式，得到待测混凝土的强度。本申请只需保证测试所使用的水泥砂浆水灰比和待测混凝土水灰比一致，通过计算出相应等效龄期预测混凝土的强度，精度较高且适应性较强。
-
公开(公告)号：CN111010193B
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN201911375347.3
申请日：2019-12-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明属于结构健康监测领域，涉及基于压电导纳的数据压缩重构及结构损伤识别方法、设备。该方法通过采集原始电导数据，并对其作最大最小归一化处理；利用压缩感知理论对处理后的采样数据进行压缩，通过随机矩阵对数据实施线性变换，将恢复原始信号的问题转化为残差迭代问题；基于优化稀疏度参数分析的自适应正交匹配追踪算法对电导数据进行重构；利用重构数据得到的均方根偏差和相关系数对结构进行损伤诊断。该方法能够有效地将基于压电导纳技术的损伤识别与基于正交匹配追踪算法的数据压缩算法结合，能够有效识别结构不同类型的损伤，并且在传感器带伤作业的情况下依然有效。
-
公开(公告)号：CN114186624B
公开(公告)日：2024-09-10
申请号：CN202111492204.8
申请日：2021-12-08
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06F18/2413 , G06F18/214 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于二维卷积神经网络的损伤识别模型建立方法及设备，属于结构健康监测领域，包括：基于2DCNN构建初始神经网络模型，用于根据输入的二维数据预测结构的质量损失量；构建数据集，其中的每一条样本包括结构的质量损失量，以及相应损伤状态下，由结构在n个目标频段下的一维电导数据构造而成的二维数据；将数据集划分为训练集和测试集，二维数据为输入，以相应的质量损失量为标签信息，分别利用训练集和测试集对初始神经网络模型进行训练和测试，将训练后满足测试要求的模型作为损伤识别模型。本发明所建立的模型可对阻抗数据特征自动进行学习和提取、对有差异的电阻抗信息进行精确分类和量化，有利于实现对结构损伤的定量分析和表征。
-
公开(公告)号：CN111010193A
公开(公告)日：2020-04-14
申请号：CN201911375347.3
申请日：2019-12-27
Applicant: 华中科技大学
IPC: H03M7/30
Abstract: 本发明属于结构健康监测领域，涉及基于压电导纳的数据压缩重构及结构损伤识别方法、设备。该方法通过采集原始电导数据，并对其作最大最小归一化处理；利用压缩感知理论对处理后的采样数据进行压缩，通过随机矩阵对数据实施线性变换，将恢复原始信号的问题转化为残差迭代问题；基于优化稀疏度参数分析的自适应正交匹配追踪算法对电导数据进行重构；利用重构数据得到的均方根偏差和相关系数对结构进行损伤诊断。该方法能够有效地将基于压电导纳技术的损伤识别与基于正交匹配追踪算法的数据压缩算法结合，能够有效识别结构不同类型的损伤，并且在传感器带伤作业的情况下依然有效。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN105184364B
公开(公告)日：2017-12-12
申请号：CN201510627442.3
申请日：2015-09-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种用于损伤识别的拉力补偿方法，包括以下步骤：(1)将扫频频率及不同的受力状态作为输入层，导纳信息作为输出层，形成RBF神经网络结构；(2)采用包含频率、拉力及导纳的样本数据对该RBF神经网络进行训练；(3)将训练完成后的测试数据的频率及拉力作为输入，通过仿真输出相应的导纳数据，并对实测的导纳数据与仿真所得的导纳数据进行对比，根据RMSD损伤指标衡量补偿的效果；补偿外部拉力对导纳数据的影响；该方法通过一个无损受拉钢梁试验和一个有损受拉钢梁得到验证；通过本发明提供的方法，消除了结构所受拉力对EMI技术损伤识别的影响，具有很好的实用性。
-
公开(公告)号：CN105184364A
公开(公告)日：2015-12-23
申请号：CN201510627442.3
申请日：2015-09-28
Applicant: 华中科技大学
IPC: G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种用于损伤识别的拉力补偿方法，包括以下步骤：(1)将扫频频率及不同的受力状态作为输入层，导纳信息作为输出层，形成RBF神经网络结构；(2)采用包含频率、拉力及导纳的样本数据对该RBF神经网络进行训练；(3)将训练完成后的测试数据的频率及拉力作为输入，通过仿真输出相应的导纳数据，并对实测的导纳数据与仿真所得的导纳数据进行对比，根据RMSD损伤指标衡量补偿的效果；补偿外部拉力对导纳数据的影响；该方法通过一个无损受拉钢梁试验和一个有损受拉钢梁得到验证；通过本发明提供的方法，消除了结构所受拉力对EMI技术损伤识别的影响，具有很好的实用性。
-
公开(公告)号：CN115435939B
公开(公告)日：2025-04-29
申请号：CN202211066928.0
申请日：2022-09-01
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01L1/16
Abstract: 本发明公开了一种基于压电阻抗数据的拉压应力敏感频段识别方法和装置，属于结构健康监测领域，方法包括：采集待识别拉压应力结构在不同扫频频率和荷载作用下响应的导纳值；设定敏感频段分段步长对扫频频率范围进行分段，以标准偏差作为敏感性指标计算分段得到的所有子频段的敏感性；选出敏感性最大的子频段，作为拉、压应力敏感频段。本发明通过PZT传感器测量受力结构从初始状态到损坏状态全过程的电阻抗频谱，采用敏感性分析方法从反映待识别结构应力状态变化的压电阻抗频谱中，识别出适用于整个健康监测周期的拉压应力敏感频段。本发明易于实现，能准确区分结构受拉或受压的应力敏感频段，具有实际工程应用价值，有望促进基于EMI的SHM技术的发展。
-
公开(公告)号：CN117491439A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311740075.9
申请日：2023-12-18
Applicant: 华中科技大学
IPC: G01N27/20
Abstract: 本发明属于混凝土结构健康监测相关技术领域，其公开了一种基于压电阻抗数据概率成像的混凝土损伤定位方法，包括以下步骤：(1)在混凝土结构上布置多个压电传感器，并采集各个压电传感器在不同工况下的导纳信号，进而获得混凝土损伤前后的电导值；(2)利用所得电导值计算RMSDk损伤指标，建立损伤指标RMSDk与损伤距离的回归模型，以此计算各工况下混凝土损伤距离的预测值；(3)将损伤距离预测值和回归拟合系数这两个参数作为概率分布的基本参数，建立单个传感器的概率分布模型，再通过多个传感器的概率联合分布得到混凝土损伤定位的可视化图像。本发明解决了单个传感器只能定性分析结构损伤而不能定量确定损伤位置的问题。
-
公开(公告)号：CN115165164A
公开(公告)日：2022-10-11
申请号：CN202210651019.7
申请日：2022-06-09
Applicant: 华中科技大学
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习导纳特征的混凝土压应力识别方法和系统，其中方法包括：在预设频段内扫频得到混凝土结构在不同压应力状态下的导纳信号；将预设频段划分为多个子频段，计算混凝土结构在各子频段内的导纳信号相对于混凝土结构在无压应力状态下各子频段内的导纳信号的偏差，将偏差最大的子频段作为目标频段；将目标频段内的导纳信号组成训练数据，训练BP神经网络，以BP神经网络预测的压应力与导纳信号的真实压应力之间的误差最小为目标，训练至收敛，得到训练好的BP神经网络；将混凝土结构在未知压应力下的导纳信号输入BP神经网络，得到预测压应力。本发明可以准确高效的识别混凝土结构在不同状态下的压应力。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
17
records
(took 0.026 seconds)
