专利名称
主分类
A 农业
B 作业;运输
C 化学;冶金
D 纺织;造纸
E 固定建筑物
F 机械工程、照明、加热
G 物理
H 电学
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公布日期
2023-10-24 公布专利
2023-10-20 公布专利
2023-10-17 公布专利
2023-10-13 公布专利
2023-10-10 公布专利
2023-10-03 公布专利
2023-09-29 公布专利
2023-09-26 公布专利
2023-09-22 公布专利
2023-09-19 公布专利
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专利权人
国家电网公司
华为技术有限公司
浙江大学
中兴通讯股份有限公司
三星电子株式会社
中国石油化工股份有限公司
清华大学
鸿海精密工业股份有限公司
松下电器产业株式会社
上海交通大学
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  • [发明专利]基于机理引导ANN的火灾后RC桥墩承载能力预测方法-CN202310555822.5在审
  • 吴刚;邓泽捷;张瑞阳;廖聿宸;侯士通 - 东南大学
  • 2023-05-17 - 2023-10-27 - G06F30/27
  • 本发明公开了基于机理引导ANN的火灾后RC桥墩承载能力预测方法,首先,利用数值仿真法构建火灾后钢筋混凝土桥墩的剩余承载能力数据库,然后,构建并训练火灾后钢筋混凝土桥墩的剩余承载能力预测神经网络,获得火灾后钢筋混凝土桥墩的剩余承载能力预测模型;最后将受火条件、材料性能、截面特性、加载条件输入到训练好的神经网络模型中,输出火灾后桥墩的剩余承载能力,并与真实结果进行对比,验证了本发明的有效性。本发明克服了传统火后钢筋混凝土桥墩承载能力分析存在的建模复杂、计算耗时等问题,实现了快速根据受火条件、结构参数对钢筋混凝土桥墩的剩余承载能力进行评判,有助于火灾后钢筋混凝土桥墩的安全评估与应急抢险。
  • 基于机理引导ann火灾rc桥墩承载能力预测方法
  • [发明专利]基于多功能水下机器人和立体视觉的桥墩病害检测方法-CN202310812253.8在审
  • 吴刚;侯士通;吴涛;孙伟豪;张建;吴智深 - 东南大学
  • 2023-07-04 - 2023-10-03 - G01N21/95
  • 本发明公开了基于多功能水下机器人和立体视觉的桥墩病害检测方法,包括:在多功能水下机器人本体上搭建水下双目系统和惯性导航系统,标定起始点位置,制定机器人检测路径;根据检测路径使用机器人对水下桥墩表面进行图像采集,完成水下桥墩表面局部三维点云重建;基于水下机器人的实际位置和双目视觉测量获得的局部三维点云,实现所有局部三维点云的拼接,获得桥墩表面全局三维形貌结果;采用深度学习方法对拍摄图像中的病害进行识别和像素定位;结合桥墩表面三维形貌结果和水下机器人的惯性导航位置信息,实现病害定位;根据水下桥墩三维形貌结果和病害定位结果,建立可视化水下桥墩三维病害库,提高水下桥墩结构表面病害检测的效率和精度。
  • 基于多功能水下机器人和立体视觉桥墩病害检测方法
  • [发明专利]基于模态拓展和残差CNN-LSTM网络的桥梁车致振动预测方法-CN202310766603.1在审
  • 吴刚;廖聿宸;张瑞阳;朱天巡;侯士通 - 东南大学
  • 2023-06-27 - 2023-08-29 - G06F30/27
  • 本发明公开了一种基于模态拓展和残差CNN‑LSTM网络的桥梁车致振动预测方法。本发明依据模态扩展方法将输入的车辆参数、路面不平度重构为维度固定的特征,借助残差卷积‑长短期记忆网络的多尺度特征提取和时序依赖关系的提取能力对所关注的车致振动进行分析预测,提升了车致振动的预测精度。本发明采用试验设计方法和数值仿真方法生成训练集样本,从而在控制训练样本数量的前提下保证所得网络模型的预测精度和泛化能力。本发明的有益效果在于,克服了传统车‑桥耦合振动分析的计算耗时问题,可根据车辆参数、路面不平度对目标桥梁的车致振动进行快速、可靠的预测分析,适用于公路桥梁在随机车流作用下的长期安全评估。
  • 基于拓展cnnlstm网络桥梁振动预测方法
  • [发明专利]一种基于通道注意力BiLSTM模型的桥梁温度效应预测方法-CN202310766544.8在审
  • 吴刚;廖聿宸;张瑞阳;何山;侯士通 - 东南大学
  • 2023-06-27 - 2023-08-29 - G06F30/13
  • 本发明公开了一种基于通道注意力BiLSTM模型的桥梁温度效应预测方法,采用序列到序列的深度学习方法,直接从桥梁的监测数据中提取温度场与温度应变的非线性映射关系,替代了传统数值仿真的建模过程。引入时间序列的通道注意力机制对BiLSTM模型进行改进,使其在温度效应预测上具有良好的泛化性能与预测精度。克服了桥梁热力学仿真分析的计算耗时问题,有助于分析大型桥梁长期服役条件下的热力学行为;根据桥梁监测数据直接构建温度场与温度效应的映射关系,提高了桥梁监测数据的利用率,符合桥梁监测系统大规模推广应用的现状;使用的深度神经网络在温度效应预测上具有良好的泛化能力和适用性,无需大量、完整周期的监测数据进行训练,使用简单、便捷。
  • 一种基于通道注意力bilstm模型桥梁温度效应预测方法
  • [发明专利]基于迁移学习与拉索机器人的拉索外套病害自动识别方法-CN201910210547.7有效
  • 吴刚;董斌;侯士通 - 东南大学
  • 2019-03-19 - 2023-07-04 - G06T7/00
  • 本发明公开了一种基于迁移学习与拉索机器人的拉索外套病害自动识别方法,该方法包括:准备好混凝土裂缝图片,建立深度学习中的ResNet网络模型,进行训练,得到训练模型;再获取斜拉索PE外套的病害图片,将数据集划分为训练集、验证集、测试集,建立ResNet卷积神经网络的迁移学习模型,对模型进行训练;控制斜拉索机器人进行图像采集,利用训练好的ResNet模型进行斜拉索PE外套病害自动识别。本发明检测精度高,斜拉索机器人的应用可以代替人工进行自动化爬行检测,自动化程度高,能够实时识别,效率高,成本低,相较于传统的斜拉索PE外套病害的人工检测方法具有明显的优势。
  • 基于迁移学习机器人外套病害自动识别方法
  • [发明专利]基于图像识别的砌体结构抗震性能快速评估方法-CN202310247577.1在审
  • 梁汉斌;朱虹;尹凌峰;侯士通;李胡兵 - 东南大学
  • 2023-03-15 - 2023-06-06 - G06Q10/0639
  • 本发明提出了一种基于图像识别的砌体结构抗震性能快速评估方法,包括以下步骤:对图像中的房屋轮廓、洞口和标识物进行识别,利用OpenCV通过标识物对图像进行视角矫正并测算目标的实际尺寸,使用MobileViTV3模型按房屋层数对图像进行分类,实现建筑尺寸参数的自动识别和房屋信息快速采集;参数化建立房屋结构模型,计算层高、面积、结构重力荷载代表值等基本参数,由简化方法计算各层墙体等效截面面积、轴压比和等效截面惯性矩,运用简化的剪切层模型快速计算砌体结构墙体的抗侧刚度,根据底部剪力法计算结构的地震作用和效应,以层间位移角为指标对结构的抗震性能进行评级。本发明基于图像识别方法可实现老旧房屋尺寸信息快速采集及砌体结构性能快速评估。
  • 基于图像识别结构抗震性能快速评估方法
  • [发明专利]基于神经网络的混凝土梁中钢筋损伤快速定位方法-CN202211060203.0在审
  • 高康;张皓炜;冯锦鹏;侯士通;吴永魁;吴刚 - 东南大学
  • 2022-08-30 - 2023-04-11 - G06F30/23
  • 本发明公开了基于神经网络的混凝土梁中钢筋损伤快速定位方法,包括步骤1、构建钢筋混凝土损伤模型;步骤2、构建位移云图与三维损伤信息的样本集;步骤3、样本集分类;步骤4、构建神经网络模型:输入位移云图,输出三维损伤信息;步骤5、训练神经网络模型;步骤6、测试与验证神经网络模型;步骤7、钢筋损伤定位。本发明能对Abaqus生成的位移云图进行学习,从而实现钢筋混凝土内部钢筋损伤的位置定位,能实现钢筋混凝土内部钢筋损伤的定位以及钢筋损伤的尺寸检测,能广泛地应用于装配式结构构件的病害与损伤分析中,开创性地利用结构表面的二维位移信息实现结构内部问题的三维定位,大大提高结构检测的效率、降低检测成本。
  • 基于神经网络混凝土钢筋损伤快速定位方法

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