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公开(公告)号：CN115042315A
公开(公告)日：2022-09-13
申请号：CN202210637683.6
申请日：2022-06-07
申请人： 中国铁路设计集团有限公司 , 中铁七局集团有限公司 , 建科机械(天津)股份有限公司 , 河北工业大学
IPC分类号： B28B23/02 , B28B17/00 , E01D19/00 , E01D2/04 , E01D101/26
摘要： 本发明属于铁路箱梁钢筋骨架技术领域，公开了铁路预制梁钢筋骨架组建方法、预制梁钢筋骨架及应用，包括：将底板U型钢筋网、定位钢筋网片、底板顶钢筋网片、左腹板内侧钢筋网片、右腹板内侧钢筋网片、左底板梗斜钢筋网片、右底板梗斜钢筋网片、左悬臂底内侧钢筋网片、右悬臂底内侧钢筋网片、左顶板梗斜钢筋网片、右顶板梗斜钢筋网片、顶板底钢筋网片、左悬臂底外侧钢筋网片、右悬臂底外侧钢筋网片、顶板顶钢筋网片、左悬臂顶钢筋网片以及右悬臂顶钢筋网片进行装配后并将支撑钢筋按尺寸要求固定在各个网片之间，即可得铁路预制梁钢筋骨架。本发明能够提高铁路预制梁钢筋骨架自动化程度，减少人工参与，保证施工安全，提高效率，减少人工成本。
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公开(公告)号：CN118640836A
公开(公告)日：2024-09-13
申请号：CN202410683866.0
申请日：2024-05-29
申请人： 河北工业大学 , 中国铁路设计集团有限公司
摘要： 本发明涉及钢筋检测技术领域，且公开了一种基于机器视觉的钢筋检测方法，包括以下步骤；步骤一、钢筋图像采集；步骤二、钢筋图像处理；在步骤一中通过摄像机扫描获取钢筋表面的图像数据，并转换为图像信号，将图像信号传送给图像处理系统；在步骤二中通过二值化技术对图像进行二值化处理，将钢筋和背景分离出来，再去除图像中的噪声，以达到更加清晰的图像，从而得到钢筋的形态信息。本发明通过采用二号电机、连接轴、驱动链轮、传动链条和两个从动链轮的配合，便于带动两个双向丝杆转动，两个双向丝杆在转动的同时带动驱动块和防滑夹板移动，使得将四个夹板夹持在钢筋外壁的两端，便于对钢筋进行快速限位固定，方便后续对钢筋进行检测作业。
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公开(公告)号：CN217460236U
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202221421793.0
申请日：2022-06-07
申请人： 中国铁路设计集团有限公司 , 中铁七局集团有限公司 , 建科机械(天津)股份有限公司 , 河北工业大学
IPC分类号： E01D19/00 , E01D2/04 , E01D101/26 , B28B23/02 , B28B17/00
摘要： 本实用新型属于铁路箱梁钢筋骨架技术领域，公开了一种铁路预制梁钢筋骨架，设置有定位钢筋网片，所述定位钢筋网片的上下两端分别安装有顶板顶钢筋网片和底板顶钢筋网片，顶板顶钢筋网片的两侧分别安装有固定定位钢筋网片和顶板顶钢筋网片的左顶板梗斜钢筋网片和右顶板梗斜钢筋网片，所述底板顶钢筋网片的两侧分别安装有固定定位钢筋网片和底板顶钢筋网片的左底板梗斜钢筋网片和右底板梗斜钢筋网片。本实用新型能够提高铁路预制梁钢筋骨架自动化程度，减少人工参与，从而保证施工安全，提高效率，减少人工成本，安全、高效地将预制梁钢筋骨架装配成型。创新性的将拼装应用于铁路预制梁钢筋骨架的组建中，提高了铁路预制梁钢筋骨架组建的效率。
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公开(公告)号：CN116739159A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310652195.7
申请日：2023-06-05
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明为一种基于选择重复的钢筋优化断料方法，所述方法给定比例值percentage，根据钢筋零件信息进行随机组合，得到m个组合结果，并记录钢筋零件实时数量信息；计算每个组合结果的钢筋零件长度相加之和lsum，将组合结果按照lsum由大到小排列，随机生成一个0‑1的小数，若小数小于给定比例值percentage，则挑选最优解，否则挑选次优解；最优解是排第1的组合结果，次优解是排第2的组合结果；将最优解或者次优解根据钢筋零件实时数量进行复制，且复制到不能复制为止；重复上述过程，直至所有长度的钢筋零件实时数量信息全部为0，得到一组钢筋优化断料方案；同理得到多组钢筋优化断料方案，输出众多方案中的最优断料方案。该方法收敛速度极快且效果更好。
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公开(公告)号：CN115007736A
公开(公告)日：2022-09-06
申请号：CN202210623691.5
申请日：2022-06-02
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明为一种基于浮动感知钢筋纵肋位置的方法及装置，该方法包括转动钢筋设备、浮动部分、传感器，设置钢筋纵肋转动的理想位置，保持浮动部分的凹槽与所设置的理想位置处于同一平面内；开机装置运行，将测试钢筋安装在转动钢筋设备上，使浮动部分与钢筋表面接触，转动钢筋使得钢筋纵肋与浮动部分的凹槽咬合，记录此时浮动部分的高度为当前批次钢筋的中断量；在控制器内输入中断量，安装待调整的钢筋，转动钢筋设备的控制器控制钢筋转动，当传感器检测到浮动部分高度达到转动程序中断量时，控制器终止旋转钢筋动作，此时浮动部分的凹槽与钢筋纵肋咬合，钢筋纵肋处于理想位置。无需知晓原始偏差大小，只需在钢筋纵肋到达理想位置时感知。
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公开(公告)号：CN114611414A
公开(公告)日：2022-06-10
申请号：CN202210500606.6
申请日：2022-05-10
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/12
摘要： 本发明公开了一种结合EMD和TCN的太阳能辐射预测方法，包括获取太阳能辐射和气象历史数据；对历史数据之间进行相关性分析，去掉不相关的气象历史数据；进行填充缺失值和异常值校正，获得待处理历史数据；采用EMD对待处理太阳能辐射历史数据进行分解，得到多个分量；对每个分量分别结合待处理气象历史数据，得到每个分量的待输入数据；对各个待输入数据分别进行归一化处理，再分别输入到各自的TCN模型中，得到预测数据；再将所有预测数据进行张量的累加，得到太阳能辐射的预测值；对TCN模型的参数进行调整，再进行反归一化，得到最终的预测结果值。本发明将EMD和TCN结合，具有并行计算、低内存消耗等优势，提高太阳能辐射预测性能。
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公开(公告)号：CN113780640A
公开(公告)日：2021-12-10
申请号：CN202111000385.8
申请日：2021-08-27
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明涉及一种基于TCN‑Attention的太阳能辐射预测方法，其工作过程为：步骤S1，对气象站采集的历史太阳辐射数据进行必要的清洗、转换和规约等一系列的数据预处理以及对数据归一化处理以使各指标处于同一数量级；步骤S2，将数据集划分为训练集、测试集；步骤S3，建立基于Attention机制的TCN网络训练模型；步骤S4，输入历史太阳辐射数据至训练完成的预测模型，输出未来1h超短期太阳辐射值；本发明通过TCN模型的隐藏层引入所述的Attention机制模块，用以突出关键的信息，进一步提高了精确的预测效果。
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公开(公告)号：CN118505779A
公开(公告)日：2024-08-16
申请号：CN202410572267.1
申请日：2024-05-10
申请人： 中国水电基础局有限公司 , 河北工业大学
IPC分类号： G06T7/60 , G01B11/14 , G01N21/88 , G06T7/70 , G06T7/11 , G06T7/136 , G06T7/194 , G06T7/90 , G06T5/70 , G06T7/00 , G06V10/762
摘要： 本发明公开了一种自动化加工地连墙方形钢筋笼结构间距的检测方法，首先采集钢筋笼图像，每张钢筋笼图像中仅含有两个箍筋和两个直筋，且直筋与图像长度和宽度方向均呈一定夹角；然后，对钢筋笼图像进行预处理；最后，将钢筋笼图像分割为大小相同的多个子块图像，提取子块图像中的直线，得到各直线的斜率和截距；对所有直线的斜率进行聚类，得到聚类中心k1与k2；从所有直线中选取多条直线作为被选直线，对所有被选直线的纵截距进行聚类，得到聚类中心b3和b4，以聚类中心k1为斜率，聚类中心b3和b4为截距，得到两个直线方程，进而得到钢筋笼的钢筋间距D1；同理，得到钢筋笼的钢筋间距D2，再确定直筋间距和箍筋间距。该方法实现了钢筋笼中钢筋间距的自动化检测，具有较高的处理效率和检测精度。
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公开(公告)号：CN116663660A
公开(公告)日：2023-08-29
申请号：CN202310652588.8
申请日：2023-06-05
申请人： 河北工业大学
摘要： 本发明为一种基于基因评价遗传算法的一维下料方法，通过将基因材料随机组合，可以直观地了解到每个基因的构成，同时也知道每根钢筋如何进行切割，在解码上花销的时间也就降低了，通过对染色体中的每一个基因进行评分，进而挑选出优秀的基因进行变异，最终更容易更快地得到最优解；利用新的变异方式，使得对个体的评估时间降低，加快了算法的收敛速度。
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公开(公告)号：CN117078979A
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202310966608.9
申请日：2023-08-03
申请人： 河北工业大学
IPC分类号： G06V10/75 , G06V10/762 , G06V30/422 , G06F16/583 , G06F16/532
摘要： 本发明为一种基于点的形状轮廓识别方法，所述识别方法包括以下内容：构建标准图形库，所述标准图形库中包括规则图形或自定义图形，标准图形库中图片尺寸记为m*n；获得待识别图纸中各形状的点数据；采用聚类算法将一群点在空间中划分为不同的簇，对每一个簇都应用凸包算法得到一个包裹住该簇所有点的凸多边形；将凸多边形压缩至m*n尺寸形成标准凸多边形，并记录压缩率；将标准凸多边形和标准图形库中的每个图形进行IoU比对，取得分最高的标准图形库中的图形为预测的凸多边形的轮廓；然后再以预测的形状为依据根据压缩率反映射得到原始尺寸的结果，实现图纸中形状轮廓的识别。可以应用于各种形状的识别和分析，具有高效、稳定和广泛适用性的特点。
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