深度学习辅助的落石冲击力非接触自动预测方法及系统

    公开(公告)号:CN117556650A

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202311081363.8

    申请日:2023-08-25

    Abstract: 本发明公开了一种深度学习辅助的落石冲击力非接触自动预测方法及系统,包括:落石运动轨迹实时追踪模块:采用高速摄像机远距离非接触式监测落石冲击防护网系统全过程图像序列,利用预训练的Swin‑Transformer深度学习网络对落石运动轨迹进行全过程追踪识别;落石冲击力高精度预测模块:使用预先建立的精确有限元模型提取落石冲击力和位移时程,创建训练数据集,使用基于自注意力机制的序列到序列Transformer神经网络对落石冲击力与位移时程之间的复杂关系进行建模,通过非接触式监测落石位移图像序列作为网络输入,高精度预测落石作用于防护网系统冲击力时程。本发明具有非接触、远程监测和高精度预测的优势,提高了落石灾害下柔性防护系统的性态快速评定与应急抢修效率。

    一种落石冲击力非接触式重构方法及系统

    公开(公告)号:CN115588027B

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202211290751.2

    申请日:2022-10-21

    Abstract: 本发明涉及一种落石冲击力非接触式重构方法及系统,涉及地质灾害防护结构智能监测领域,该方法包括:采集落石冲击防护网的全过程运动图像序列;将落石运动图像序列输入落石运动轨迹预测模型,输出落石运动图像序列对应的落石轨迹;落石运动轨迹预测模型为利用深度神经网络训练获得;落石轨迹为落石掉落到防护网直到脱离所述防护网的运动轨迹;根据落石轨迹和各落石运动图像中落石的冲击角度重构所述落石冲击防护网的动态冲击力。本发明克服了接触式传感技术容易遭受落石冲击破坏的问题、降低了监测难度。

    一种灯笼形装配式自复位耗能器及设计方法

    公开(公告)号:CN115263965A

    公开(公告)日:2022-11-01

    申请号:CN202210882118.6

    申请日:2022-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种灯笼形装配式自复位耗能器及设计方法,包括骨架杆、基座板、摩擦板、摩擦夹板和高强螺栓;所述骨架杆连接在两块所述基座板之间形成灯笼形外框架,所述摩擦板伸入所述摩擦夹板的摩擦腔内并通过所述高强螺栓使两者的接触面紧密贴合,所述摩擦板和所述摩擦夹板的两端分别连接在两块所述基座板上并内置于外框架内;在冲击时状态,两个所述基座板相向运动,所述骨架杆发生弹性弯曲变形,所述摩擦板与所述摩擦夹板之间相对运动实现摩擦耗能;在恢复状态,通过释放所述高强螺栓约束,所述摩擦板与所述摩擦夹板复位,所述骨架杆恢复初始形状从而实现无修复持续工作。

    一种基于多层感知机的柔性防护系统智能快速计算方法

    公开(公告)号:CN116822146B

    公开(公告)日:2024-01-30

    申请号:CN202310585286.3

    申请日:2023-05-23

    Abstract: 本发明柔性防护系统计算技术领域,具体公开了一种基于多层感知机的柔性防护系统智能快速计算方法,包括以下步骤:进行足尺冲击试验;建立反演数值模型;开展参数分析;提取参数分析结果作为标记空间;确定训练特征作为样本空间并与标记空间一同形成数据集;对数据集进行预处理并划分为训练集和测试集;使用训练集训练多层感知机模型;使用测试集进行测试并进行误差分析,得到最优模型,然后利用最优模型对柔性防护系统进行计算。本发明方法能够训练出快速计算柔性防护系统内力响应的多层感知机模型,并通过多层感知机模型快速计算柔性防护系统内力响应,可以大幅降低柔性防护系统的计算难度并提高计算效率。

    一种灯笼形装配式自复位耗能器及设计方法

    公开(公告)号:CN115263965B

    公开(公告)日:2024-08-02

    申请号:CN202210882118.6

    申请日:2022-07-26

    Abstract: 本发明公开了一种灯笼形装配式自复位耗能器及设计方法,包括骨架杆、基座板、摩擦板、摩擦夹板和高强螺栓;所述骨架杆连接在两块所述基座板之间形成灯笼形外框架,所述摩擦板伸入所述摩擦夹板的摩擦腔内并通过所述高强螺栓使两者的接触面紧密贴合,所述摩擦板和所述摩擦夹板的两端分别连接在两块所述基座板上并内置于外框架内;在冲击时状态,两个所述基座板相向运动,所述骨架杆发生弹性弯曲变形,所述摩擦板与所述摩擦夹板之间相对运动实现摩擦耗能;在恢复状态,通过释放所述高强螺栓约束,所述摩擦板与所述摩擦夹板复位,所述骨架杆恢复初始形状从而实现无修复持续工作。

    深度学习辅助的落石冲击力非接触自动预测方法及系统

    公开(公告)号:CN117556650B

    公开(公告)日:2024-06-25

    申请号:CN202311081363.8

    申请日:2023-08-25

    Abstract: 本发明公开了一种深度学习辅助的落石冲击力非接触自动预测方法及系统,包括:落石运动轨迹实时追踪模块:采用高速摄像机远距离非接触式监测落石冲击防护网系统全过程图像序列,利用预训练的Swin‑Transformer深度学习网络对落石运动轨迹进行全过程追踪识别;落石冲击力高精度预测模块:使用预先建立的精确有限元模型提取落石冲击力和位移时程,创建训练数据集,使用基于自注意力机制的序列到序列Transformer神经网络对落石冲击力与位移时程之间的复杂关系进行建模,通过非接触式监测落石位移图像序列作为网络输入,高精度预测落石作用于防护网系统冲击力时程。本发明具有非接触、远程监测和高精度预测优势,提高了落石冲击力下柔性防护系统的工作性态评定与应急抢修效率。

    环连网离散元模拟方法
    10.
    发明授权

    公开(公告)号:CN116629082B

    公开(公告)日:2024-05-10

    申请号:CN202310449193.8

    申请日:2023-04-24

    Abstract: 本发明公开了一种环连网离散元模拟方法,考虑拉弯协调受力及局部压扁作用,通过分区控制Bond键的法向和切向强度参数,实现网环拉弯协同受力计算;同时,分区独立控制网环接触滑移区和非接触区抗弯刚度,实现压扁效应计算;具体包括:网环单元DEM粒子等效的基本物性参数标定;弯曲区Bond键直径标定;弯曲区Bond键弹性模量标定;拉伸区Bond键直径标定;拉伸区Bond键弹性模量标定;Bond键剪切模量标定;Bond键法向强度和切向强度独立标定;整合上述步骤,分区域建立拉弯协调受力的环连网离散元模型,设置计算参数,进行运算,获得计算结果;本发明能够显著提升柔性环连网的计算精度。

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