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公开(公告)号:CN119435851A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411573758.4
申请日:2024-11-06
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明提供一种用于PCCP管道的连接装置及连接方法,其中连接装置包括待连接管道,密封圈和紧箍件;所述待连接管道的端部为外圈管道,所述外圈管道的内径大于所述待连接管道的内径,所述外圈管道外壁设有多个连接块,所述连接块与其相邻外圈管道上设置的连接块通过螺栓组件连接,所述密封圈设于相邻的外圈管道之间,所述紧箍件套设于相邻待连接管道的外圈管道内,且均与两外圈管道连接;所述密封圈包括定位圈,定位圈一端套设在外圈管道上,其另一端设有沿其半径方向向圆心延伸的密封环,所述密封环位于相邻的外圈管道之间。本发明能够保证待连接管道之间连接处的密封性,提高连接处的结合强度。
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公开(公告)号:CN118344177A
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410531375.4
申请日:2024-04-29
Applicant: 郑州大学
IPC: C04B38/08
Abstract: 本发明属于制冷材料领域,具体公开了一种具有自清洁功能的日间被动辐射制冷陶瓷及其制备方法,日间辐射制冷陶瓷包括基底层,基底层为具有多孔复合陶瓷材料,基底层的孔隙结构由多孔径级配的闭合孔组成;日间辐射制冷陶瓷还可以包括保护层。制备步骤:在金属氧化物和微米空心玻璃微珠中加入聚合物溶液形成泥料;将泥料置于模具中;对模具中的泥料施加压力形成坯体;对坯体进行干燥;对干燥后的坯体进行烧结以得到具有辐射制冷功能的多孔复合陶瓷。本发明利用多级配的微米空心玻璃微珠合成多孔复合陶瓷,多孔复合陶瓷位于保护层之下,多孔复合陶瓷具有多级孔结构,可对孔径级配进行优化,使多孔复合陶瓷同时拥有高日间辐射制冷功率和高机械强度。
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公开(公告)号:CN117912594A
公开(公告)日:2024-04-19
申请号:CN202311472971.1
申请日:2023-11-07
IPC: G16C20/70 , G16C20/30 , G16C20/20 , G06N3/084 , G06N3/0464 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的高性能混凝土配合比设计和性能预测方法,包括如下步骤:S1、建立UHPC多尺度性能数据库;S2、建立UHPC配合比预测模型;S3、建立UHPC多尺度性能预测模型;S4、UHPC配合比预测模型和多尺度性能预测模型的评估与优化;S5、完成UHPC的配合比设计及多尺度性能预测。本发明将深度学习算法应用于超高性能混凝土的研发,以实际工程对UHPC的性能需求为导向,快速筛选出满足性能要求的UHPC的配合比设计,减少了盲目试错导致的人力、物力和时间的浪费,研发效率更高、综合成本更低;将深度学习算法应用于超高性能混凝土的性能预测,提升了对实际工程中UHPC的性能评估效率,对其适用性做出快速判断。
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公开(公告)号:CN117876581A
公开(公告)日:2024-04-12
申请号:CN202311781392.5
申请日:2023-12-22
Applicant: 郑州大学
Abstract: 本发明公开了一种基于点云处理的高精度岩石JRC值预测方法及系统,包括如下步骤:S1、拍摄不同粗糙度岩石裂隙图像,采集其中的岩石裂隙损伤信息,将图像的深度帧注册生成粗糙裂隙表面三维点云,得到天然粗糙岩石裂隙几何模型;S2、通过分形布朗运动方法生成合成岩石裂隙几何模型;S3、将天然粗糙岩石裂隙几何模型和合成岩石裂隙结合模型的点云数据集合并,得到岩石裂隙扩展数据集;S4、将岩石裂隙扩展数据集分成训练集和测试集,对支持向量机模型进行训练,构建得到岩石裂隙预测模型;S5、将新拍摄的岩石裂隙图像数据输入岩石裂隙预测模型,输出岩石裂隙JRC值的预测。本发明实现了对裂隙性质的全面分析和预测。
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公开(公告)号:CN117390990A
公开(公告)日:2024-01-12
申请号:CN202311379442.7
申请日:2023-10-24
Applicant: 郑州大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/13 , G06F17/18 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种岩层裂隙设计方法、岩层裂隙模型及动水注浆试验装置,使用了高斯分布的均值和标准差参数来生成随机数,通过累积求和的方式得到了岩石裂隙曲线的形状。动水注浆试验装置包括可调网络裂隙模拟系统、动水系统、注浆系统、数据处理系统,可调网络裂隙模拟系统上固定设置本发明上述的岩层裂隙模型,岩层裂隙模型上的裂隙设有进水端、注浆端以及若干传感部件;动水系统包括水泵,所述水泵将水源和岩层裂隙模型的进水端连接,模拟岩层动水环境;注浆系统包括与岩层裂隙模型的注浆端连接的注浆料筒,模拟岩层裂隙注浆过程;数据处理系统与岩层裂隙模型上的传感部件通信连接,接收岩层裂隙模型在注浆过程中的试验参数。本发明对于岩体裂隙注浆修复的效果评估以及后续研究具有积极的参考作用。
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公开(公告)号:CN116702638A
公开(公告)日:2023-09-05
申请号:CN202310496993.5
申请日:2023-05-05
Applicant: 郑州大学
IPC: G06F30/28 , G06F30/23 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F113/14
Abstract: 本发明涉及排水管道病害诊断技术领域,涉及一种排水管道淤积病害双层智能诊断方法及系统,包括:一、基于流体动力学的管道淤积病害瞬时水力模型分析;二、利用真实管道淤积多场耦合指标数据集与足尺试验指标数据集进行对比、场景条件调整,以足尺试验‑精细化数值模拟‑现场定期监测为多维度数据驱动路径,实现多维度数据驱动分析与筛选;三、结合去噪自编码器和生成对抗网络,实现管道淤积数据集多源异构数据融合和数据集扩充;四、建立知识‑数据协同驱动的排水管道淤积病害双层智能诊断模型并对模型进行训练;五、得到的管道淤积双层智能诊断结果。本发明能较佳地诊断排水管道病害。
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公开(公告)号:CN112679129A
公开(公告)日:2021-04-20
申请号:CN202011592030.8
申请日:2020-12-29
Applicant: 郑州大学
IPC: C04B20/10 , C04B28/04 , C01B32/198 , C04B14/02 , C04B111/20
Abstract: 本发明公开了一种高强度耐腐蚀碳纳米管改性混凝土及其制备方法,该混凝土的原料包括二氧化硅包裹碳纳米管复合材料,该复合材料由以下方法制备得到:(1)将碳纳米管粉末加入到去离子水中,超声分散处理,制备得到碳纳米管水分散液;(2)将碳纳米管水分散液和硅溶胶溶液混合,超声处理,保持碳纳米管的分散稳定,得悬浮液;(3)真空负压干燥处理,得固体产物;(4)对固体产物进行球磨处理,即得。本发明制备二氧化硅包裹碳纳米管复合材料的工艺简单、碳纳米管的分散稳定性好,在混凝土中加入少量的二氧化硅包裹碳纳米管复合材料即可使混凝土的强度高、耐腐蚀性强。
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公开(公告)号:CN112258496A
公开(公告)日:2021-01-22
申请号:CN202011203831.0
申请日:2020-11-02
Applicant: 郑州大学 , 坝道工程医院(平舆)
Abstract: 本发明适用于深度学习与地下管廊工程的交叉学科技术领域,涉及一种基于全卷积神经网络的地下排水管道病害分割方法,包括:地下排水管道病害数据集获取;排水管道病害数据集制作;语义分割算法优化;模型超参数调整;模型训练;模型验证;模型测试。本发明采用深度学习算法,优化FCN全卷积神经网络,研发适用于地下排水管道复杂、相似病害特征的语义分割方法,并采用真实地下排水管道病害检测大数据,从而实现对地下排水管道病害像素级别的分割,具有更好的鲁棒性和泛化能力,有效提高了地下排水管道病害检测的精度与效率。
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公开(公告)号:CN111411680A
公开(公告)日:2020-07-14
申请号:CN202010119069.1
申请日:2020-02-26
Applicant: 郑州大学 , 郑州安源工程技术有限公司
IPC: E03F5/02
Abstract: 本发明公开了一种管井喷涂修复方法,包括以下步骤:S1,将固定装置固定安装在管井内;S2,通过控制系统启动注浆系统,通过控制系统控制定位器移动,定位器带动旋喷装置到达管井病害位置;S3,通过控制系统启动检测装置,通过检测装置对病害位置进行检测;S4,检测装置将对病害位置的检测信息反馈给控制系统,控制系统对检测信息进行分析;S5,控制系统根据对检测信息的分析结果计算出喷涂参数;S6,控制系统根据喷涂参数控制旋喷装置对管井病害处进行修复;S7,重复步骤S3至S6,直至管井修复作业完成。能够准确获取管井的病患位置;能够协调控制,自动化程度高;可以对管井进行预防性的养护。本发明应用于管井修复技术领域。
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公开(公告)号:CN118690514A
公开(公告)日:2024-09-24
申请号:CN202410866373.0
申请日:2024-07-01
Applicant: 郑州大学
IPC: G06F30/18 , G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/0464 , G06F113/14 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种多载荷‑多缺陷耦合作用下埋地管道服役性能评估方法,属于管道性能评估技术领域,包括S1、利用Morris分析法,对复杂荷载、埋设环境、缺陷状态物理参量进行敏感性分析,剔除弱相关因子,对后续模型建立进行降维;S2、利用有限元软件建立剔除弱相关因子后的物理参量‑管道最大应力数据集并进行数据增强;S3、应用卷积神经网络构建参量与力学响应信号之间的关联模型,提出多因素关联分布信息嵌入卷积神经网络的混凝土排水管道最大应力预测模型;S4、测量管道实际工况中变量测量数据,预测管道服役寿命。本发明采用上述一种多载荷‑多缺陷耦合作用下埋地管道服役性能评估方法,可以得到各参量的影响程度,预测管道的剩余寿命。
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