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公开(公告)号：CN112146843B
公开(公告)日：2021-09-24
申请号：CN202011014892.2
申请日：2020-09-24
Applicant: 武汉大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: G01M10/00
Abstract: 本发明提供了基于电磁控制的颗粒动力学响应试验装置及方法，能够实现无干扰的颗粒柱自然坍塌试验，获得准确、真实的试验数据。颗粒动力学响应试验装置包括：多个颗粒单元，每个该颗粒单元均包括：在电磁的作用下能够产生磁性的嵌入体，和密封包裹在该嵌入体外的包裹体；颗粒流动槽，具有用于容纳颗粒单元进行试验的槽体，槽体的一侧作为吸附侧，另一侧透明作为观察侧；挡板构件，与颗粒流动槽相匹配，与颗粒流动槽共同围成让多个颗粒单元排列堆积的空间；以及电磁吸盘，设置在颗粒流动槽的吸附侧，通过产生电磁力将颗粒单元吸附在颗粒流动槽的吸附侧上形成稳定的颗粒柱，通过关闭电磁力使颗粒柱自由坍塌。
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公开(公告)号：CN112146843A
公开(公告)日：2020-12-29
申请号：CN202011014892.2
申请日：2020-09-24
Applicant: 武汉大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司 , 华能集团技术创新中心有限公司
IPC: G01M10/00
Abstract: 本发明提供了基于电磁控制的颗粒动力学响应试验装置及方法，能够实现无干扰的颗粒柱自然坍塌试验，获得准确、真实的试验数据。颗粒动力学响应试验装置包括：多个颗粒单元，每个该颗粒单元均包括：在电磁的作用下能够产生磁性的嵌入体，和密封包裹在该嵌入体外的包裹体；颗粒流动槽，具有用于容纳颗粒单元进行试验的槽体，槽体的一侧作为吸附侧，另一侧透明作为观察侧；挡板构件，与颗粒流动槽相匹配，与颗粒流动槽共同围成让多个颗粒单元排列堆积的空间；以及电磁吸盘，设置在颗粒流动槽的吸附侧，通过产生电磁力将颗粒单元吸附在颗粒流动槽的吸附侧上形成稳定的颗粒柱，通过关闭电磁力使颗粒柱自由坍塌。
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公开(公告)号：CN112287563B
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202011295201.0
申请日：2020-11-18
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 武汉大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明提供探测单分散颗粒体系结晶相前驱体微观结构的方法及系统，方法包括：获取剪切实验过程中不同时刻单分散颗粒体系内所有颗粒的位置坐标信息；计算不同时刻每个颗粒的微观结构特征，使用键取向序参数和局部体积分数判断颗粒在某时刻是否处于结晶相；选取颗粒体系内接近处于结晶相的颗粒与等量处于无序向的颗粒并提取其特征组成机器学习数据集；构造机器学习模型，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通过交叉验证优化模型参数，得到最优参数组合并保存模型；调用机器学习模型，探测单分散颗粒体系结晶相前驱体微观结构；提取无序相、结晶相和机器学习模型探测出的结晶相前驱体颗粒，分析其结构特征的区别和三者的相关关系。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN112163328B
公开(公告)日：2022-03-04
申请号：CN202010985296.2
申请日：2020-09-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/23 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了基于深度学习和数据驱动建立岩土颗粒材料本构模型的方法，包括：采用离散元数值试验代替室内试验进行岩土颗粒材料的宏细观力学特性研究；对具有不同结构特征的颗粒材料数值试样进行不同加载路径下的离散元数值试验，得到大量的应力应变关系数据；采用累积绝对应变作为岩土颗粒材料的状态变量，用于描述颗粒材料的当前状态；采用改进的长短期记忆神经网络单元，搭建深度学习网络，将数值试样的结构特征和初始状态等非时序数据输入到网络的首个单元，将加载过程中的应变增量依次输入到网络中，输出颗粒材料当前的应力和其他状态量；采用基于奇异值分解的降噪方法对训练数据进行降噪处理，防止网络训练不收敛或误差过大。
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公开(公告)号：CN112163328A
公开(公告)日：2021-01-01
申请号：CN202010985296.2
申请日：2020-09-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/23 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了基于深度学习和数据驱动建立岩土颗粒材料本构模型的方法，包括：采用离散元数值试验代替室内试验进行岩土颗粒材料的宏细观力学特性研究；对具有不同结构特征的颗粒材料数值试样进行不同加载路径下的离散元数值试验，得到大量的应力应变关系数据；采用累积绝对应变作为岩土颗粒材料的状态变量，用于描述颗粒材料的当前状态；采用改进的长短期记忆神经网络单元，搭建深度学习网络，将数值试样的结构特征和初始状态等非时序数据输入到网络的首个单元，将加载过程中的应变增量依次输入到网络中，输出颗粒材料当前的应力和其他状态量；采用基于奇异值分解的降噪方法对训练数据进行降噪处理，防止网络训练不收敛或误差过大。
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公开(公告)号：CN112884739B
公开(公告)日：2023-08-18
申请号：CN202110191647.7
申请日：2021-02-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习网络的堆石体填筑密实度快速检测方法,采用无人机航拍堆石坝填筑过程中的碾压作业面，通过卷积神经网络进行图像处理，获得其颗粒级配曲线，根据颗粒堆积预测模型预测最小孔隙比。采用该方法对在建堆石坝工程的堆石体填筑密实度进行快速检测，实时跟踪检测填筑碾压质量。该方法仅需要通过无人机或其他设备拍摄堆石坝碾压作业面，采用深度学习算法对照片进行图像处理，结合颗粒堆积预测模型，即可检测堆石体填筑密实度，工程实践证明该检测方法高效便捷、检测精度较高，具有较强的工程应用推广价值。
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公开(公告)号：CN112884739A
公开(公告)日：2021-06-01
申请号：CN202110191647.7
申请日：2021-02-19
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明提出了一种基于深度学习网络的堆石体填筑密实度快速检测方法,采用无人机航拍堆石坝填筑过程中的碾压作业面，通过卷积神经网络进行图像处理，获得其颗粒级配曲线，根据颗粒堆积预测模型预测最小孔隙比。采用该方法对在建堆石坝工程的堆石体填筑密实度进行快速检测，实时跟踪检测填筑碾压质量。该方法仅需要通过无人机或其他设备拍摄堆石坝碾压作业面，采用深度学习算法对照片进行图像处理，结合颗粒堆积预测模型，即可检测堆石体填筑密实度，工程实践证明该检测方法高效便捷、检测精度较高，具有较强的工程应用推广价值。
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公开(公告)号：CN112287563A
公开(公告)日：2021-01-29
申请号：CN202011295201.0
申请日：2020-11-18
Applicant: 华能澜沧江水电股份有限公司 , 武汉大学 , 华能集团技术创新中心有限公司
Abstract: 本发明提供探测单分散颗粒体系结晶相前驱体微观结构的方法及系统，方法包括：获取剪切实验过程中不同时刻单分散颗粒体系内所有颗粒的位置坐标信息；计算不同时刻每个颗粒的微观结构特征，使用键取向序参数和局部体积分数判断颗粒在某时刻是否处于结晶相；选取颗粒体系内接近处于结晶相的颗粒与等量处于无序向的颗粒并提取其特征组成机器学习数据集；构造机器学习模型，将数据集划分为训练集、验证集和测试集，通过交叉验证优化模型参数，得到最优参数组合并保存模型；调用机器学习模型，探测单分散颗粒体系结晶相前驱体微观结构；提取无序相、结晶相和机器学习模型探测出的结晶相前驱体颗粒，分析其结构特征的区别和三者的相关关系。
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