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公开(公告)号:CN117951522A
公开(公告)日:2024-04-30
申请号:CN202410061443.5
申请日:2024-01-16
申请人: 滁州学院 , 河海大学 , 安徽省交通科学研究院
IPC分类号: G06F18/214 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06F119/02
摘要: 本发明提供了一种结构损伤区域识别方法、系统、计算机设备及存储介质,属于结构工程领域,包括:构建工程结构的损伤模型及结构的损伤量化指标,并对损伤模型进行有限元分析,根据分析结果构建初始数据集;基于初始数据集构建损伤模型的BPNN代理模型;融合损伤模型的虚拟实测输出与BPNN模型预测输出构建目标函数;并选择粘菌算法SMA优化目标函数;将待测工程结构的弹性模量输入目标函数,输出粘菌算法SMA中最佳搜索个体位置,将最佳搜索个体位置作为待测结构的损伤区域,再根据损伤量化指标计算损伤的严重程度。本发明打破了现有损伤识别方法难以高效应用于复杂结构损伤识别的局限性,为实际工程中在线健康监测提供了有益的探索。
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公开(公告)号:CN118820717A
公开(公告)日:2024-10-22
申请号:CN202410915414.0
申请日:2024-07-09
申请人: 河海大学 , 滁州学院 , 安徽省交规院工程智慧养护科技有限公司
IPC分类号: G06F18/20 , G06F18/2131 , G06F17/16 , G06F123/02
摘要: 本发明提供基于多源模态子空间辨识的结构运行模态分析方法及系统,属于结构模态分析领域,包括:采集结构运行过程中的振动响应,形成振动响应的观测信号并将观测信号进行希尔伯特变换构造解析观测信号;对解析观测信号进行白化处理得到白化信号;根据白化信号计算不同时间延迟的时延协方差矩阵,进行对角化得到复模态矩阵和复模态响应;计算时延协方差矩阵,并构建块托普利茨矩阵;根据块托普利茨矩阵进行奇异值分解,得到系统矩阵;根据复模态矩阵得到振型对系统矩阵进行特征值分解,根据特征值计算获得固有频率和阻尼比。该方法同时吸收参数化和非参数化的优点并能克服各自方法的不足,能够更精确获得模态参数识别结果。
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公开(公告)号:CN114387255A
公开(公告)日:2022-04-22
申请号:CN202210038046.7
申请日:2022-01-13
申请人: 河海大学 , 苏交科集团股份有限公司 , 江苏宏远科技工程有限公司
摘要: 本发明公开了一种混凝土群裂纹多重分形量化表征方法,包括:获取混凝土裂纹二值化图像的总像素;在不同盒子尺寸下,获取每个盒子内局部像素在总像素中的局部像素比例;向局部像素比例中引入指数权重因子,并归一化局部像素比例;对于每一个指数权重因子,通过局部像素比例和归一化后的局部像素比例,计算奇异性指数和相应分形维数;根据奇异性指数和分形维数,绘制混凝土裂纹分布的多重分形奇异谱。本发明能够充分表征映混凝土结构的损伤信息,更好地刻画混凝土裂纹分布的复杂性和非线性,为混凝土结构的性能评估、超限预警以及寿命预测提供参考,能够有效服务混凝土结构管养工作。
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公开(公告)号:CN115457412A
公开(公告)日:2022-12-09
申请号:CN202211063469.0
申请日:2022-08-31
申请人: 河海大学 , 江苏东交智控科技集团股份有限公司
发明人: 曹茂森 , 付荣华 , 王捷 , 苏玛拉·德拉戈斯拉夫 , 朱凯
摘要: 本发明提供一种基于Faster‑rIR7‑EC的混凝土裂缝快速识别方法,涉及混凝土损伤检测技术领域。该方法改进传统倒残差结构,提出倒残差结构与ECA注意力机制相结合的InvertedResidual‑ECA结构,再通过7个InvertedResidual‑ECA结构和CBAM等机器视觉算法构建Faster‑rcnn特征提取层,完成Faster‑rIR7‑EC裂缝识别网络搭建,输出混凝土裂缝在图像中的位置和类型。Faster‑rIR7‑EC网络模型自动、快速、精准识别图像中混凝土裂缝。同计算机视觉通用Faster‑rcnn网络相比,本发明避免了通用网络的参数冗余、长训练时间、硬件内存占用高等的弊端,具有网络模型参数量量小,训练收敛速度快,识别混凝土裂缝准确率高等特色和优势,构成从混凝土图像大数据中智能高效裂缝提供了一种专用模型,具有显著的工程应用潜力。
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公开(公告)号:CN118673350A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202410820214.7
申请日:2024-06-24
申请人: 河海大学 , 上海交通大学 , 安徽省交规院工程智慧养护科技有限公司
IPC分类号: G06F18/23213 , G06F18/10 , G06F18/213
摘要: 本发明提供基于多重解析信号提取的结构工作模态分析方法及系统,属于结构模态分析领域,包括:获取振动响应信号,构造解析振动响应信号;对解析振动响应信号进行白化处理;考虑时间延迟,计算白化解析振动响应信号的时延协方差矩阵,构造对称矩阵,并进行特征分解构建解析模态响应信号和模态矩阵;计算功率谱密度函数,确定两个真实模态和虚假模态的判别指标,构成二维数据点,通过二维数据点采用C均值聚类算法进行聚类,得到真实模态和虚假模态对应的两组数据点;根据聚类结果获得真实模态对应的实模态响应信号和振型向量,计算结构阻尼比和自振频率。该方法实施方便快捷,计算量小,可通过聚类自动甄别真实模态和虚假模态。
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公开(公告)号:CN118673348A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202410820209.6
申请日:2024-06-24
申请人: 河海大学 , 上海交通大学 , 安徽省交规院工程智慧养护科技有限公司
IPC分类号: G06F18/23 , G06F18/2135 , G06N3/126
摘要: 本发明提供基于模态特征智能聚类的结构模态参数识别方法及系统,属于结构模态分析领域,包括:采用主成分分析构造去相关振动响应信号;构造时延协方差矩阵,求解模态矩阵和模态响应向量;根据模态响应向量计算若干归一化模态特征指标;随机生成若干组聚类方案,按照与聚类中心距离最小的原则进行分配,得到两个簇;构造高维解向量,计算各模态特征向量与对应聚类中心的距离之和;将各高维解向量作为个体组成初始种群,将各模态特征向量与对应聚类中心的距离之和作为适应度函数,进行种群迭代更新得到最优聚类方案;提取真实模态的簇对应的模态响应,识别结构自振频率和阻尼比。该方法有效分离各阶模态响应并根据模态特征实现模态参数自动识别。
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