公开(公告)号：CN117233837B

公开(公告)日：2024-06-21

申请号：CN202311200783.3

申请日：2023-09-18

Applicant: 同济大学

Inventor： 朱崇强 ,  黄雨 ,  陈之毅 ,  彭治铭 ,  张云秋 ,  刘志谦

IPC: G01V1/28

Abstract: 本发明提供了一种基于土工离心机平台的地震断层模拟的实验方法，涉及地震灾害模拟技术领域。所述方法在地震断层模拟的实验过程中，监测所述隧道的端部受力和局部变形、所述场地覆盖层的地表位移和加速度及土压力、所述水平作动系统的作动量和作动力、所述表面裂缝破裂图像和所述场地变形图像。本发明通过土工离心机平台模拟超重力环境，真实还原岩土的真实应力状态，同时获取模拟地震断层和场地覆盖层中隧道的端部受力和局部变形、表面裂缝破裂图像和场地变形图像，以及水平作动系统的作动量和做动力，从而模拟因活动断层破裂而导致的地震发震全过程以及地震在场地中的传播效应，也实现了跨越断层情境下工程结构动力响应特性模拟实验。

公开(公告)号：CN117250654B

公开(公告)日：2024-05-24

申请号：CN202311200557.5

申请日：2023-09-18

Applicant: 同济大学

Inventor： 黄雨 ,  陈之毅 ,  朱崇强 ,  彭治铭 ,  张云秋

IPC: G01V1/28

Abstract: 本发明提供一种基于土工离心机平台的地震断层模拟系统，涉及地震灾害模拟技术领域。该系统的底部支座系统用于支撑水平作动系统、模拟地震断层和场地覆盖层，水平作动系统用于对模拟地震断层和场地覆盖层施加水平推力，模拟地震断层用于填充断层试块，以模拟地震断层的基岩层，场地覆盖层用于在模拟地震断层上填充砂层材料，以模拟地震断层的土壤层。本发明通过土工离心机平台模拟超重力环境，真实还原岩土的真实应力状态，同时通过设置模拟地震断层和场地覆盖层，并通过水平作动系统对模拟地震断层和场地覆盖层施加推力，从而模拟因活动断层破裂而导致的地震发震全过程以及地震在场地中的传播效应，实现跨越断层情境下工程结构动力响应特性模拟。

公开(公告)号：CN117250654A

公开(公告)日：2023-12-19

申请号：CN202311200557.5

申请日：2023-09-18

Applicant: 同济大学

Inventor： 黄雨 ,  陈之毅 ,  朱崇强 ,  彭治铭 ,  张云秋

IPC: G01V1/28

Abstract: 本发明提供一种基于土工离心机平台的地震断层模拟系统，涉及地震灾害模拟技术领域。该系统的底部支座系统用于支撑水平作动系统、模拟地震断层和场地覆盖层，水平作动系统用于对模拟地震断层和场地覆盖层施加水平推力，模拟地震断层用于填充断层试块，以模拟地震断层的基岩层，场地覆盖层用于在模拟地震断层上填充砂层材料，以模拟地震断层的土壤层。本发明通过土工离心机平台模拟超重力环境，真实还原岩土的真实应力状态，同时通过设置模拟地震断层和场地覆盖层，并通过水平作动系统对模拟地震断层和场地覆盖层施加推力，从而模拟因活动断层破裂而导致的地震发震全过程以及地震在场地中的传播效应，实现跨越断层情境下工程结构动力响应特性模拟。

公开(公告)号：CN117233837A

公开(公告)日：2023-12-15

申请号：CN202311200783.3

申请日：2023-09-18

Applicant: 同济大学

Inventor： 朱崇强 ,  黄雨 ,  陈之毅 ,  彭治铭 ,  张云秋 ,  刘志谦

IPC: G01V1/28

Abstract: 本发明提供了一种基于土工离心机平台的地震断层模拟的实验方法，涉及地震灾害模拟技术领域。所述方法在地震断层模拟的实验过程中，监测所述隧道的端部受力和局部变形、所述场地覆盖层的地表位移和加速度及土压力、所述水平作动系统的作动量和作动力、所述表面裂缝破裂图像和所述场地变形图像。本发明通过土工离心机平台模拟超重力环境，真实还原岩土的真实应力状态，同时获取模拟地震断层和场地覆盖层中隧道的端部受力和局部变形、表面裂缝破裂图像和场地变形图像，以及水平作动系统的作动量和做动力，从而模拟因活动断层破裂而导致的地震发震全过程以及地震在场地中的传播效应，也实现了跨越断层情境下工程结构动力响应特性模拟实验。

公开(公告)号：CN119442910A

公开(公告)日：2025-02-14

申请号：CN202411594810.4

申请日：2024-11-10

Applicant: 同济大学

Inventor： 黄雨 ,  刘侃侃 ,  罗森林 ,  王华进 ,  张云秋 ,  张锋 ,  叶斌 ,  毛无卫

IPC: G06F30/27 ,  G01N3/08 ,  G01N3/06 ,  G01N3/24 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习模型的主动展开式端头装置优化控制方法。首先，在主动展开式端头装置的每一个滑块上安装高精度传感器，通过高速数据采集卡实时采集试验过程中关键数据，包括滑块位移和速度、剪切力、摩擦力等；随后对采集到的数据进行预处理；构建CNN‑LSTM混合模型，并采用处理后的数据进行训练；训练完成后，进一步对模型进行验证和优化；最后，将优化后的CNN‑LSTM模型应用于滑块主动控制系统，实时预测并调整滑块的位移和速度，确保滑块与试样在大变形过程中高度匹配，从而有效消除摩擦效应。本发明通过深度学习模型实现对滑块的高精度控制，大幅提升了试验数据的准确性与系统的适应能力，在复杂的实验条件下表现出优异的控制效果。