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公开(公告)号：CN114896712B
公开(公告)日：2025-05-23
申请号：CN202111488320.2
申请日：2021-12-07
Applicant: 中铁五局集团建筑工程有限责任公司 , 中铁五局集团有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)
Inventor： 张凤亮 , 刘洋 , 翦凝敏 , 谷东锴 , 石磊 , 董浩 , 丁习斌 , 李坤林 , 陈熙 , 吴边 , 韦骄原 , 樊志标 , 罗成 , 敖凌宇 , 杨波 , 王璐 , 李颖 , 华建成
Abstract: 本发明公开了一种基于基准贝叶斯原理与稀疏正则化的结构损伤识别方法，包括对结构进行环境振动测试，采集加速度信号数据；对采集信号进行快速贝叶斯FFT模态识别，获得结构实测模态信息；建立有限元模型，参数化刚度矩阵；基于基准贝叶斯原理与稀疏正则化构建损伤识别目标函数；设置正则化参数选取范围和迭代步长，对其中任一正则化参数采用群体智能优化算法求解目标函数；基于DP准则选取正则化参数，求解得到最优结构参数。本发明根据基准贝叶斯原理及稀疏正则化技术建立了实测模态参数与根据有限元模型计算的理论模态参数之间的拟合函数(即损伤识别目标函数)，并采用智能优化算法求解最优的结构参数，实现了结构损伤的定位与量化。
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公开(公告)号：CN115205112B
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202210675580.9
申请日：2022-06-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
IPC: G06T3/4053 , G06T5/70 , G06T7/33 , G06N20/00
Abstract: 本申请提供了一种真实复杂场景图像超分辨率的模型训练方法及装置，通过获取样本图像和初始超分辨率模型；确定样本图像的关键点，并对高分辨率图像和低分辨率图像中的关键点进行一一配对，生成配准图像对数据集；依据复杂退化模型确定配准图像对数据集中低分辨率图像与退化图像的第一关系参数；依据初始超分辨率模型确定通过退化图像生成的超分辨率图像与配准图像对数据集中高分辨率图像的第二关系参数；依据第二关系参数和初始超分辨率模型建立目标模型。通过高低分辨率图像对与复杂退化模型相结合，覆盖广阔的退化空间，提升网络模型的泛化性，超分辨率模型具有泛化性强、应用广泛的特点，可用于多种真实场景下的自然图像超分。
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公开(公告)号：CN114896712A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202111488320.2
申请日：2021-12-07
Applicant: 中铁五局集团建筑工程有限责任公司 , 中铁五局集团有限公司 , 哈尔滨工业大学(深圳)
Inventor： 张凤亮 , 刘洋 , 翦凝敏 , 谷东锴 , 石磊 , 董浩 , 丁习斌 , 李坤林 , 陈熙 , 吴边 , 韦骄原 , 樊志标 , 罗成 , 敖凌宇 , 杨波 , 王璐 , 李颖 , 华建成
Abstract: 本发明公开了一种基于基准贝叶斯原理与稀疏正则化的结构损伤识别方法，包括对结构进行环境振动测试，采集加速度信号数据；对采集信号进行快速贝叶斯FFT模态识别，获得结构实测模态信息；建立有限元模型，参数化刚度矩阵；基于基准贝叶斯原理与稀疏正则化构建损伤识别目标函数；设置正则化参数选取范围和迭代步长，对其中任一正则化参数采用群体智能优化算法求解目标函数；基于DP准则选取正则化参数，求解得到最优结构参数。本发明根据基准贝叶斯原理及稀疏正则化技术建立了实测模态参数与根据有限元模型计算的理论模态参数之间的拟合函数(即损伤识别目标函数)，并采用智能优化算法求解最优的结构参数，实现了结构损伤的定位与量化。
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公开(公告)号：CN115205112A
公开(公告)日：2022-10-18
申请号：CN202210675580.9
申请日：2022-06-15
Applicant: 哈尔滨工业大学(深圳)
Abstract: 本申请提供了一种真实复杂场景图像超分辨率的模型训练方法及装置，通过获取样本图像和初始超分辨率模型；确定样本图像的关键点，并对高分辨率图像和低分辨率图像中的关键点进行一一配对，生成配准图像对数据集；依据复杂退化模型确定配准图像对数据集中低分辨率图像与退化图像的第一关系参数；依据初始超分辨率模型确定通过退化图像生成的超分辨率图像与配准图像对数据集中高分辨率图像的第二关系参数；依据第二关系参数和初始超分辨率模型建立目标模型。通过高低分辨率图像对与复杂退化模型相结合，覆盖广阔的退化空间，提升网络模型的泛化性，超分辨率模型具有泛化性强、应用广泛的特点，可用于多种真实场景下的自然图像超分。
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