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公开(公告)号：CN111044198B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202010002095.6
申请日：2020-01-02
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于岩土工程监测技术领域，提供了一种光纤光栅的磁弹索力传感器，包括固定装置、测量装置、激励线圈、磁铁和轭铁。本发明充分利用光纤光栅技术的优越性，光纤光栅防电磁干扰，在光纤光栅磁弹索力计与锚索形成一个磁回路时，光纤光栅并不会因为电磁场的存在而导致测量误差，克服传统磁弹索力计双线圈结构相互影响导致测量误差较大的缺陷。
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公开(公告)号：CN110610264A
公开(公告)日：2019-12-24
申请号：CN201910837656.1
申请日：2019-09-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种针对不确定性情景下供水管网调控的单目标优化算法，属于供水管网智能调控领域。首先，构建不确定性情景下供水管网调控的随机型单目标优化数学模型。其次，对随机型单目标优化数学模型中的不确定性参数进行量化。再次，对第一步的随机型单目标优化数学模型进行优化求解。最后，根据上述求解结果输出的最优个体，提取其决策变量，将其变化为决策方案。本发明在标准遗传算法的基础上提出新的改进措施，有效保证了机会约束评估准确性，能显著提升问题求解的优化效率；且基于本发明所优化的解决方案，可为管理人员提供优化科学且安全可靠的决策支持，推动供水管网的智能调控管理。
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公开(公告)号：CN114936742B
公开(公告)日：2025-02-21
申请号：CN202210376714.7
申请日：2022-04-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q10/0631 , G06Q50/06 , G06N3/0499 , G06N3/084
Abstract: 一种供水系统调度代理决策方法，步骤：1)收集输水工程的实测监测数据，包括水位、流量、闸门启闭情况。将样本数据分为训练集、测试集及预测集。2)构建BP神经网络模型，由输入层、隐含层、输出层组成。3)将训练集样本数据输入BP神经网络模型，训练过程包含信息传播过程和误差传播过程。4)输出调控决策步骤3)中已得到较为理想的BP神经网络模型，输出层的输出结果在区间[0,1]中，将输出结果进行反归一化处理，得到闸门的开度值，输出闸门的调控决策。本发明能够反映输水系统各要素间的相互联系和相互影响；可通过水位、目标流量等要素预测阀门开度值，结果可靠，可为实际调度管理提供参考；使调水决策更加智能准确，便于实际工程的运行管理。
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公开(公告)号：CN110782366B
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN201910965654.0
申请日：2019-10-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 一种基于情景不确定性的供水管网多目标优化调控方法，属于供水管网智能调控领域。首先，构建多目标优化数学模型。其次，采用拉丁超立方采样技术LHS对多目标优化数学模型中的不确定性参数进行量化。再次，对多目标优化数学模型进行优化求解。最后，去除总解集中的重复解，采用蒙特卡罗采样技术对不确定性参数进行随机抽样，采取改进的非支配排序准则进行个体排序，逐个输出总解集中排序层级最高的个体，提取出决策方案。本发明在RNSGA‑II算法的基础上提出几项新的改进措施，保证统计量评估准确性，显著提升算法求解的分布性和收敛性，且基于决策方案集，可为管理人员提供可视化的多目标优化制衡结果，辅助科学且安全可靠的决策支持，推动供水管网的智能调控管理。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114936742A
公开(公告)日：2022-08-23
申请号：CN202210376714.7
申请日：2022-04-12
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种供水系统调度代理决策方法，步骤：1)收集输水工程的实测监测数据，包括水位、流量、闸门启闭情况。将样本数据分为训练集、测试集及预测集。2)构建BP神经网络模型，由输入层、隐含层、输出层组成。3)将训练集样本数据输入BP神经网络模型，训练过程包含信息传播过程和误差传播过程。4)输出调控决策步骤3)中已得到较为理想的BP神经网络模型，输出层的输出结果在区间[0,1]中，将输出结果进行反归一化处理，得到闸门的开度值，输出闸门的调控决策。本发明能够反映输水系统各要素间的相互联系和相互影响；可通过水位、目标流量等要素预测阀门开度值，结果可靠，可为实际调度管理提供参考；使调水决策更加智能准确，便于实际工程的运行管理。
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公开(公告)号：CN110782366A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910965654.0
申请日：2019-10-12
Applicant: 大连理工大学
IPC: G06Q50/06 , G06F30/20 , G06F111/06
Abstract: 一种基于情景不确定性的供水管网多目标优化调控方法，属于供水管网智能调控领域。首先，构建多目标优化数学模型。其次，采用拉丁超立方采样技术LHS对多目标优化数学模型中的不确定性参数进行量化。再次，对多目标优化数学模型进行优化求解。最后，去除总解集中的重复解，采用蒙特卡罗采样技术对不确定性参数进行随机抽样，采取改进的非支配排序准则进行个体排序，逐个输出总解集中排序层级最高的个体，提取出决策方案。本发明在RNSGA-II算法的基础上提出几项新的改进措施，保证统计量评估准确性，显著提升算法求解的分布性和收敛性，且基于决策方案集，可为管理人员提供可视化的多目标优化制衡结果，辅助科学且安全可靠的决策支持，推动供水管网的智能调控管理。
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公开(公告)号：CN111044198A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN202010002095.6
申请日：2020-01-02
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本发明属于岩土工程监测技术领域，提供了一种光纤光栅的磁弹索力传感器，包括固定装置、测量装置、激励线圈、磁铁和轭铁。本发明充分利用光纤光栅技术的优越性，光纤光栅防电磁干扰，在光纤光栅磁弹索力计与锚索形成一个磁回路时，光纤光栅并不会因为电磁场的存在而导致测量误差，克服传统磁弹索力计双线圈结构相互影响导致测量误差较大的缺陷。
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公开(公告)号：CN110610264B
公开(公告)日：2022-10-14
申请号：CN201910837656.1
申请日：2019-09-05
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 一种针对不确定性情景下供水管网调控的单目标优化方法，属于供水管网智能调控领域。首先，构建不确定性情景下供水管网调控的随机型单目标优化数学模型。其次，对随机型单目标优化数学模型中的不确定性参数进行量化。再次，对第一步的随机型单目标优化数学模型进行优化求解。最后，根据上述求解结果输出的最优个体，提取其决策变量，将其变化为决策方案。本发明在标准遗传算法的基础上提出新的改进措施，有效保证了机会约束评估准确性，能显著提升问题求解的优化效率；且基于本发明所优化的解决方案，可为管理人员提供优化科学且安全可靠的决策支持，推动供水管网的智能调控管理。
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公开(公告)号：CN210981613U
公开(公告)日：2020-07-10
申请号：CN202020007242.4
申请日：2020-01-02
Applicant: 大连理工大学
Abstract: 本实用新型属于岩土工程监测技术领域，提供了一种光纤光栅的磁弹索力传感器，包括固定装置、测量装置、激励线圈、磁铁和轭铁。本实用新型充分利用光纤光栅技术的优越性，光纤光栅防电磁干扰，在光纤光栅磁弹索力计与锚索形成一个磁回路时，光纤光栅并不会因为电磁场的存在而导致测量误差，克服传统磁弹索力计双线圈结构相互影响导致测量误差较大的缺陷。(ESM)同样的发明创造已同日申请发明专利
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