-
公开(公告)号：CN117473851A
公开(公告)日：2024-01-30
申请号：CN202311199227.9
申请日：2023-09-18
Applicant: 宁波市轨道交通集团有限公司 , 浙江大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/13 , G06F18/243 , G06F18/2415 , G06F18/214 , G06F18/2111 , G06N20/20 , G06F111/08 , G06F111/06
Abstract: 基于PSO‑CV混合优化随机森林算法的隧道上浮过程预测方法，包括：利用已有的监测数据、地质参数、掘进参数等构建上浮预测数据库；随后，通过集成多个决策树模型建立随机森林预测模型，将部分数据样本作为训练集，其余数据样本作为测试集，进行模型训练；利用PSO‑CV混合优化算法对随机森林预测模型进行优化，寻找最合适的超参数，达到更高的预测准确度；最后，使用优化后的预测模型，将地质参数、掘进参数等作为输入，监测数据作为输出，进行管片上浮过程的预测，得到隧道管片初始上浮曲线，指导现场盾构隧道施工。本发明不但能预测盾构掘进过程中管片最大上浮量，而且能预测管片初始整个上浮阶段的上浮曲线。
-
公开(公告)号：CN114254562A
公开(公告)日：2022-03-29
申请号：CN202111558867.5
申请日：2021-12-20
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提出的基于神经网络的盾构隧道管片上浮预测方法利用现场的已有监测数据构建数据库，建BP神经网络，将部分数据库样本当做训练集，余下的数据库样本当做测试集，训练神经网络，再利用遗传算法优化BP神经网络的初始权值和阈值，建立高效的盾构施工管片上浮预测模型，获取待预测管片环的输入参数，即可预测管片最大上浮量。本发明能够准确预测盾构动态掘进过程中管片最大上浮量，真正指导盾构隧道现场施工，预测结果可靠。
-
公开(公告)号：CN112378507B
公开(公告)日：2021-10-01
申请号：CN202011222425.9
申请日：2020-11-05
Applicant: 浙江大学
Abstract: 本发明提出的基于运动补偿的计算机视觉结构振动监测方法利用双摄像头系统进行自运动补偿。双摄像头系统由彼此刚性连接的主摄像头和副摄像头组成。主摄像头直接测量结构位移，该方法不可避免地会存在因主摄像头运动产生的误差。同时，副摄像头测量双摄像头系统在平动、转动两方面的位移，用来估计主摄像头运动引起的测量误差。然后从主摄像头直接测量的位移中减去测量误差，得到修正后的结构位移，真实准确地实现桥梁结构振动监测。
-
公开(公告)号：CN112100721A
公开(公告)日：2020-12-18
申请号：CN202010929614.3
申请日：2020-09-07
Applicant: 浙江大学
Abstract: 基于移动群智感知和深度学习的桥梁结构模态识别方法，包括如下步骤：首先，通过使用车辆上的手机移动终端，采集车辆振动信息，并使用有限元方法计算桥梁的模态信息，建立桥梁振动数据库；其次，训练长短期记忆人工神经网络，输出桥梁对应的模态频率；第三，在计算机上部署监测系统，当车辆通过待测桥梁时，会自动将数据传输至计算机；最后，使用训练过的长短期记忆人工神经网络对监测数据进行分析处理，并将分析结果整理得到桥梁各阶模态对应的频率。本发明不需要额外安装传感器设备，避免了传统方法需要对监测设备进行定期检测、维护的问题。
-
公开(公告)号：CN110161035B
公开(公告)日：2020-04-10
申请号：CN201910342409.4
申请日：2019-04-26
Applicant: 浙江大学
Abstract: 基于图像特征与贝叶斯数据融合的结构表面裂缝检测方法，其具体步骤如下：A.采集金属构件表面视频图像和建立检测图像库；B.局部二进制化计算图像纹理特征；C.两步支持向量机图像裂缝扫描与集合；D.贝叶斯数据融合与决策。本发明采用视频图像检测，可以获取许多人力难以到达的区域；采用计算机识别结构构件表面裂缝，可以大大降低判读工作的繁重程度，提高对裂缝的检测率；与构件表面光照强度相关性较好，相比以往的灰度图或其他方式能够提高对纹理的识别效果；能够及时对裂缝病害进行预警，提早发现结构病害；保持了较高的扫描速度前提下，利用径向基函数支持向量机神经网络维持了较高的正确率；提高了对裂缝识别的正确率。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110411408A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910623359.7
申请日：2019-07-11
Applicant: 浙江大学
Abstract: 一种基于计算机视觉的地表沉降监测方法，具体实施流程如下：A.仪器布置，包括；B.设备调试；C.参数设定；D.监测与结果存储，在监测开始前，首先捕获第一帧图像，圈出LED灯作为追踪的模板，模板区域像素中心的位置作为计算该点沉降的基准点，根据预估的沉降量圈出该点的监测区域；监测开始后，在第二帧图像的监测区域内搜索LED灯模板的最佳匹配，通过第一帧模板区域像素中心的位置与当前帧匹配所得模板区域的像素中心位置，计算像素位移差值并将第二帧图像更新为新的基准点；依此类推，不断计算两相邻帧图像内LED灯模板的像素位移差值；通过像素位移差值的累计计算LED灯的像素位移，通过实际尺寸与像素尺寸的比例关系计算得到LED灯的实际沉降过程。
-
-
-
公开(公告)号：CN104535406A
公开(公告)日：2015-04-22
申请号：CN201410781509.4
申请日：2014-12-16
Applicant: 浙江大学
IPC: G01N3/00
Abstract: 本发明涉及一种钢桁架桥焊接节点在多轴荷载作用下的疲劳加载装置，包括端组合式承载框架、液压千斤顶、精密力传感器三个主要部分，端组合式承载框架包括框架底座、框架臂、圆盘联接件和固定锚块四个部分，液压千斤顶通过框架臂外加钢板和拉杆之间的栓接固定在框架臂上，在液压千斤顶和钢桁架桥焊接节点构件之间设置精密力传感器，固定锚块采用槽形钢块，将钢桁架桥复杂焊接节点构件栓接锚固，通过圆盘联接件和空心薄壁圆筒和实心圆柱组成的铰接系统的控制可以调整框架臂的角度，且框架臂长度可以调整，达到对不同角度的钢桁架桥复杂焊接节点构件均能准确加载的目的，且操作简单。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
66
records
(took 0.019 seconds)
