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[发明专利]一种基于深度卷积自编码器的流场特征提取方法-CN202210833886.2有效
发明人： 赖马树金;周旭曦;金晓威 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/82 文献下载
摘要：本发明提出一种基于深度卷积自编码器的流场特征提取方法。所述方法具体包括：步骤一：获得流场数据，根据流场数据构建数据集；步骤二：搭建深度卷积自编码器模型；步骤三：将数据集随机按比例划分为训练集、验证集和测试集；利用训练集对深度卷积自编码器模型进行训练，利用验证集对深度卷积自编码器模型进行验证；步骤四：利用测试集对验证后的深度卷积自编码器模型进行测试，对比输入和输出流场差异。相比于POD等线性方法，本发明所述方法能够将流场压缩到更低的维度，流场重构精度也优于POD方法。
一种基于深度卷积编码器特征提取方法

[发明专利]基于深度学习的大跨度桥梁抖振响应预测方法-CN202210826212.X有效
发明人： 赖马树金;李惠;冯辉 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-07-14 - 公布日： 2023-06-30 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明提出基于深度学习的大跨度桥梁抖振响应预测方法。所述方法具体包括：步骤一、数据集构造：计算风速特征以及桥梁响应特征，形成模型的数据集；步骤二、模型搭建与训练：以门限循环单元GRU神经网络作为基本网络建立结合频域响应计算公式的深度神经网络模型；步骤三、响应预测：模型训练完成后用来进行预测，对于给定的风环境，确定风速特征后即可利用所述深度神经网络模型预测得到对应的响应特征。本发明无需有限元模型以及风洞试验结果的先验知识，通过数据挖掘技术对隐含在海量监测数据中的结构行为特征进行提取。本发明一经训练完成即可进行快捷预测，其为大跨度桥梁抖振响应预测提供了解决方案。
基于深度学习跨度桥梁响应预测方法

[发明专利]基于OpenFOAM和导数矩变换的二维流场气动力重构方法-CN202210843596.6有效
发明人： 赖马树金;薛耿 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-07-18 - 公布日： 2023-05-05 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：本发明提出基于OpenFOAM和导数矩变换的二维流场气动力重构方法。该方法将流场气动力重构通过导数矩方法变换为基于流场流态的气动力重构公式，将流场流动信息与桥梁气动力相结合，桥梁结构在发生振动时流场出现的特征流态与振动之间存在关系。二维气动力重构公式建立了从流场获得气动力的通道，通过OpenFOAM获得流场数据，计算出流动控制体内的数据作为气动力重构的输入数据，实现了流场特征流态、气动力与结构振动之间的关联。在OpenFOAM数据基础上实现了二维特征流动的流场气动力重构，搭建了流场流动信息到结构气动力的桥梁，可以用于特征流动分离的气动力贡献与机理分析。
基于 openfoam 导数变换二维气动力方法

[发明专利]基于时间重叠稀疏字典的弱非线性涡振气动力方程识别方法-CN202210978738.X有效
发明人： 赖马树金;张泽宇 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/23 文献下载
摘要：本发明提出基于时间重叠稀疏字典的弱非线性涡振气动力方程识别方法。本发明所述方法首先基于节段模型获得一阶涡振位移数据，利用中心差分获得速度以及加速度数据并按照字典指定的方程形式组装数据；注意训练的时候将数据以一定的重叠率进行组合，由于零范数回归容易遇到N‑P困难问题，将带硬阈值的岭回归作为零范数的等效替代，优化算法为顺序阈值岭回归。经验证此方法可以稀疏且准确的学习到涡振的气动力方程，且运算速度快，模型简练。
基于时间重叠稀疏字典非线性气动力方程识别方法

[发明专利]一种偏航风力机尾流速度亏损剖面预测方法-CN202210979066.4有效
发明人： 赖马树金;熊雪露;李惠 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提出一种基于尾流分解方法的偏航风力机尾流速度亏损剖面预测方法。本发明所述方法通过将尾流剖面进行分解，能更具物理意义的考虑偏航导致的尾流速度亏损剖面不对称性。且可以直接通过改进已有的尾流分析模型建立新的偏航叶轮尾流分析模型，从而提高其预测精度，改善风电场偏航控制效益。
一种偏航风力机尾流速亏损剖面预测方法

[发明专利]一种基于深度学习的涡振响应预测方法-CN202210979194.9有效
发明人： 赖马树金;张泽宇;金耀;徐文城 -专利权人：哈尔滨工业大学;中交公规土木大数据信息技术（北京）有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提出一种基于深度学习的涡振响应预测方法。本发明所述方法融合了龙格库塔方法作为网络的深度推进格式；不同于在以往的经验模型中由于涡振为大幅值振动而省略方程右侧显含时间的由漩涡脱落而引起的纯力项，网络将时间以融入龙格库塔数值格式的方法巧妙的考虑到其影响，将非自治项考虑到了非线性方程中，相比于传统的预测建模方法更加合理且精确；网络在CFD生成的一阶涡振数据上进行验证，结果证明该方法具有长时间预测的能力，是对涡振响应进行长时间预测建模的全新方法。
一种基于深度学习响应预测方法

[发明专利]一种基于实时去噪的大跨度桥梁风速预测方法-CN202210978845.2有效
发明人： 赖马树金;冯辉;李惠;金耀;韩飞杨;徐文城 -专利权人：哈尔滨工业大学;中交公规土木大数据信息技术（北京）有限公司
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06Q10/04 文献下载
摘要：本发明提出一种基于实时去噪的大跨度桥梁风速预测方法。其涉及截断实时分解、形成多分辨率数据输入、构造预测模型三个步骤。在截断实时分解步骤中，使用奇异谱分析提取现有数据的趋势项，并结合奇异谱分析的参数设置截去受端部效应影响的部分；在形成多分辨率数据输入步骤中，引入高分辨率数据来补充由于进行截断实时分解所造成的信息损失；在构造预测模型步骤中，使用两个门限循环单元神经网络分别提取原始分辨率数据以及高分辨率数据中的风速特征，并使用多层感知机来将风速特征作为输入并给出风速趋势的预测。本发明为结合实时去噪的数据驱动模型，其可以有效消除实时分解所带来的端部效应，并结合深度学习模型充分提取时序数据中的特征。
一种基于实时跨度桥梁风速预测方法

[发明专利]一种识别软颤振气动力方程的方法-CN202210979030.6有效
发明人： 赖马树金;张泽宇 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2023-04-18 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提出一种识别软颤振气动力方程的方法。本发明所述方法首先准备识别方程所用的数据集，在风洞中基于节段模型实验获得软颤振位移响应数据，将数据低通滤波器处理并经过数值差分后获得速度以及加速度数据；将数据以一定重叠率的形式送入稀疏字典进行方程识别，目标函数为带有零范数的回归，零范数回归易出现N‑P困难，因此用等效的岭回归方法进行优化，即顺序阈值岭回归；将最终得到的方程进行仅仅指定初始值的响应预测并与真实的信号比较来验证算法的准确性；值得注意的是，相比于无时间数据重叠的方法，具有时间重叠的字典识别方法对识别具有弱非线性特征的软颤振气动力方程是十分有效的。
一种识别软颤振气动力方程方法

[发明专利]一种基于机器学习的非线性常微分方程识别方法-CN202210979201.5有效
发明人： 赖马树金;张泽宇 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提出一种基于机器学习的非线性常微分方程识别方法。本发明所述方法首先通过数值模拟准备识别方程所用的数据集，将位移数据与速度数据组合成状态向量；将状态向量形式的数据送入符号网络进行学习，网络的深度推进格式采用显式多步法，在符号网络的计算中每一步的符号网络输出都作为下一步的输入，并在每一步用真实值作为监督，使得网络的长期学习能力得到了增强，对噪音的鲁棒性得到了改善，多步法作为一种高精度的数值方法可以显著增加方程识别的精度以及网络收敛的速度。
一种基于机器学习非线性微分方程识别方法

[发明专利]基于状态方程的显式欧拉法符号网络常微分方程识别方法-CN202210978921.X有效
发明人： 赖马树金;张泽宇 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06F17/11 文献下载
摘要：本发明提出基于状态方程的显式欧拉法符号网络常微分方程识别方法。本发明所述方法首先通过数值模拟准备识别方程所用的数据集，将位移数据与速度数据组合成状态向量；将状态向量形式的数据送入符号网络进行学习，网络的深度推进格式采用显式欧拉法，每一个符号网络循环块的输入都作为下一个网络循环块的输入以此提高网络对长期时域信号的学习能力；将最终学习到的方程形式与真实方程作比较并用学习到的方程作预测曲线与真实的曲线对比来验证学习方程的准确性。所述方法智能化学习程度更高，所需先验知识更少，实用性更广模型搭建的难度更低。
基于状态方程显式欧拉法符号网络微分方程识别方法

[发明专利]一种基于双向门控循环单元的高时间分辨率流场重构方法-CN202210833876.9有效
发明人：金晓威;赖马树金;周旭曦 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-07-15 - 公布日： 2023-03-24 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明提出一种基于双向门控循环单元的高时间分辨率流场重构方法。该方法使用粒子图像测速技术(PIV)测量的高空间分辨率流场数据和局部测量点处高频风速传感器测量的高时间分辨率数据，通过深度卷积自编码器的提取流场空间特征，将局部测点处的高时间分辨率数据输入双向门控循环单元，重构出整个流场的高时间分辨率的特征时程系数，最后将该系数输入卷积自编码器中即可重构出高时间分辨率的流场。本发明无需采用昂贵的高频PIV设备，采用普通低频PIV和高频风速传感器即可较好地重构出高时间分辨率流场。
一种基于双向门控循环单元时间分辨率流场重构方法

[发明专利]基于卷积微分算子与符号网络的常微分方程识别方法-CN202210978855.6在审
发明人： 赖马树金;张泽宇 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-08-16 - 公布日： 2022-12-02 - 主分类号： G06F17/13 文献下载
摘要：本发明提出基于卷积微分算子与符号网络的常微分方程识别方法。本发明所述方法首先准备识别方程所用的数据集，对不同非线性强弱的方程均进行学习。然后依次将数据送入卷积核微分算子进行导数的不同精度逼近以及符号网络来进行项方程项的非线性组合，通过显式欧拉进行网络深度的推进；最后将学习到的方程与真实的方程作比较，并用学到的方程绘制时程预测曲线并与真实的曲线进行对比来验证算法的准确性。所述方法更加自主智能的进行非线性气动力方程式识别，解释性更强，通用性更好。
基于卷积微分算子符号网络微分方程识别方法

[发明专利]一种基于垂直风力发电机的桥梁涡激振动发电与控制方法-CN202210815127.3在审
发明人： 赖马树金;薛耿;毛彦丁;何娇;郝蕴;张金博 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-07-12 - 公布日： 2022-10-11 - 主分类号： F03D7/06 文献下载
摘要：本发明提出一种基于垂直风力发电机的桥梁涡激振动发电与控制方法。所述方法通过在桥面布置不同间距与不同类型的垂直风力发电机实现桥梁涡激振动的控制与风力发电；所述方法具体包括：步骤一、计算桥面垂直风力发电机涡振锁定区间内结构折算参数；步骤二、根据折算参数确定桥面垂直风力发电机布置方案：沿全桥侧布置垂直风力发电机，对桥面两侧垂直风力发电机对称或交错布置；步骤三、主梁涡激振动控制与垂直风力发电机发电。本发明所述垂直风力发电机在桥面均布实现了桥面风能利用与大跨度桥梁涡激振动幅值控制，同时利用来流风场提供的风能实现风力发电。
一种基于垂直风力发电机桥梁振动发电控制方法

[发明专利]一种基于空间相关性和监测数据的精细风场模拟方法-CN202110797822.7有效
发明人： 赖马树金;任贺贺;李惠 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-07-14 - 公布日： 2022-04-29 - 主分类号： G06F30/28 文献下载
摘要：本发明公开一种基于空间相关性和监测数据的精细风场模拟方法。步骤1：获得空间相关性系数场，其通过不结合观测资料的WRF模拟获得；步骤2：获得传统观测及非传统观测得到的观测资料；步骤3：结合步骤2的观测资料的数值模拟模块考虑流体力学控制方程和多物理过程，通过运行步骤1的WRF核心模块ARW进而求得准确的空间场资料。本发明对现有方法中忽略地形、风向和大气环流等因素的影响的表述，其精度不准确的问题。
一种基于空间相关性监测数据精细模拟方法

[发明专利]基于中尺度和小尺度耦合的区域风场模拟方法和系统-CN202111400601.8在审
发明人：任贺贺;赖马树金;陈文礼;李惠 -专利权人：南京航空航天大学
申请日： 2021-11-24 - 公布日： 2022-02-18 - 主分类号： G06F30/20 文献下载
摘要：本发明提供一种基于中尺度和小尺度耦合的区域风场模拟方法和系统，其中方法包括采用中尺度数值模式模拟中尺度风场，得到符合真实大气环境的平均风剖面；采用边界层尺度数值模式将符合真实大气环境的平均风剖面作为模拟边界层尺度风场的初始条件和边界条件，得到大气边界层尺度的湍流脉动；采用结构尺度流固耦合数值模式将符合真实大气环境的平均风剖面和大气边界层尺度的湍流脉动作为模拟结构自身及周边尺度风场的初始条件和边界条件，得到建筑结构所处风环境、所受风荷载和响应风效应。本发明采用上述方案，在多尺度风场模拟中实现不同尺度风场连续模拟，提高了模拟不同尺度风场的效率和准确度。
基于尺度耦合区域模拟方法系统

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