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公开(公告)号：CN111238990A
公开(公告)日：2020-06-05
申请号：CN202010080582.4
申请日：2020-02-05
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种多场耦合效应下断层活化突水演化试验系统及试验方法，包括：渗透仪，其包括壳体、活塞、承载筒、承载筒盖和夹套；壳体为底部封口的筒体结构，其底部设置有注水口，注水口的出口处设置有透水板；活塞，与所述筒体结构可移动配合，活塞内部设置有若干通孔；承载筒及承载筒盖位于活塞上侧，承载筒的侧壁上设置有出口，活塞的通孔将出口与筒体结构内部连通；温控系统，其包括夹套、入油管、出油管、温度传感器及温控器；夹套套合于壳体的外侧，夹套与壳体之间围成加热腔，该加热腔与热源连接；供水系统，与所述注水口连接，用于对渗透仪提供设定压力的水源；加载系统；固液分离装置，通过管道与承载筒外侧的出口连通。
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公开(公告)号：CN112861409B
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202110216978.1
申请日：2021-02-26
Applicant: 山东大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/13 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及单桩基础承载能力计算方法、系统、存储介质及设备，包括，通过实验获取地基材料的摩尔库伦峰值强度指标和摩尔‑库伦残余强度指标，根据获取的试验参数，建立基于MC准则的强度折减模型；基于有限元方法，使用ABAQUS提供的USDFLD用户子程序编写强度折减模型，能够自动实现材料在受压破坏后发生的强度折减；并根据基于MC准则的强度折减模型确定海上风机嵌岩桩的P‑Y曲线，实现对于嵌岩单桩基础承载能力的确定。该方法简单易行，易收敛，计算效率高。
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公开(公告)号：CN112344906A
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202011371544.0
申请日：2020-11-30
Applicant: 山东大学
IPC: G01C5/00
Abstract: 本公开涉及一种未稳沉采煤塌陷区船池沉降变形模型试验装置及方法，包括上下两端分别开口的箱体，箱体的下端开口通过柔性板封堵，箱体中填充有试验土体，柔性板通过多个竖向设置的升降机构支撑，每个升降机构能够独立升降，以模拟塌陷区土层不同位置的沉降；试验土体的上部开挖以形成船池，船池的内壁面处布置有应力应变传感器，应力应变传感器能够与上位机通讯，上位机能够控制升降机构的升降并建立应力应变传感器的数值与试验土体沉降位置的对应关系，以判断土体沉降对于船池的影响。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110909413A
公开(公告)日：2020-03-24
申请号：CN201911251655.5
申请日：2019-12-09
Applicant: 山东大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N3/08 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种混凝土面板堆石坝水平位移预测精确方法及系统，包括：获取待测混凝土面板堆石坝的历史实测数据并进行预处理；将影响混凝土面板堆石坝水平位移的环境因素进行分类，根据各影响因素与水平位移的相关性，选取多元线性回归模型的输入变量；建立考虑堆石料延时响应及循环加卸载的变形特性的混凝土面板堆石坝水平位移预测多元线性回归模型，得到水平位移的初步预测值；建立统计优化神经网络模型并进行优化训练，将多元线性回归模型的因变量以及初步预测值作为统计优化神经网络模型输入，得到混凝土面板堆石坝的水平位移预测值。本发明能够精确预测混凝土面板堆石坝的水平位移，保障大坝及其附属结构的安全运行。
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公开(公告)号：CN110705179A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910945031.7
申请日：2019-09-30
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了基于融合神经网络的导水裂缝带高度精确预测方法及系统，针对现有导高预测数学模型存在的缺陷，将神经网路技术与传统数学模型相融合，利用神经网络技术解决多元回归模型误差过大的问题，本申请的导高预测方法具体步骤可以分为6步，分别为收集实测数据、建立线性多元回归模型、建立神经网络学习样本、学习样本归一化处理、训练神经网络、导高高度计算，本融合预测模型将BP神经网络技术与多元回归理论相结合，兼备了神经网络的非线性映射能力和多元回归模型的经验，计算精度高。
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公开(公告)号：CN112861409A
公开(公告)日：2021-05-28
申请号：CN202110216978.1
申请日：2021-02-26
Applicant: 山东大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/13 , G06F111/04 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及单桩基础承载能力计算方法、系统、存储介质及设备，包括，通过实验获取地基材料的摩尔库伦峰值强度指标和摩尔‑库伦残余强度指标，根据获取的试验参数，建立基于MC准则的强度折减模型；基于有限元方法，使用ABAQUS提供的USDFLD用户子程序编写强度折减模型，能够自动实现材料在受压破坏后发生的强度折减；并根据基于MC准则的强度折减模型确定海上风机嵌岩桩的P‑Y曲线，实现对于嵌岩单桩基础承载能力的确定。该方法简单易行，易收敛，计算效率高。
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公开(公告)号：CN112365178A
公开(公告)日：2021-02-12
申请号：CN202011313565.7
申请日：2020-11-20
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种轨交隧道运营期安全评价方法、系统和存储介质，属于轨道交通技术领域，将数学理论与工程实际相结合，可以弥补传统工程经验安全分析的缺陷，更加准确便捷地服务轨交隧道，方法包括以下步骤：获取整段轨交隧道中各病害参数数据；轨交隧道结构面网格划分，网格排序及提取网格参数；建立轨交隧道运营期安全评价层次结构模型，该层次结构模型呈递阶层次结构，由指标层、中间层、目标层构成；确定各层次之间的权重值；构建变权向量函数，建立四元一次方程组，通过数学计算方法确立变权向量函数参数，得到变权向量函数，最终构建出变权函数利用程序将数据图像化，得到轨交隧道整体结构安全评价图。
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公开(公告)号：CN111047476A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911253331.5
申请日：2019-12-09
Applicant: 山东大学
Abstract: 本发明公开了一种基于RBF神经网络的大坝结构安全监控精确预测方法及系统，包括：采集待测大坝在某测点上设定时间内的变形观测数据；对得到的数据进行数据预处理；建立神经网络预测模型，将所述的变形观测数据向量与大坝水平位移值向量合并，得到神经网络预测模型的学习样本；将所述学习样本划分为训练集和验证集，对建立的神经网络预测模型进行训练；最终输出大坝位移预测值。本发明能够精确预测混凝土面板堆石坝的水平位移，保障大坝及其附属结构的安全运行。
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