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[发明专利]基于贝叶斯优化的LSTM深度学习网络的力学预测方法-CN202310385163.5在审
发明人：李忠龙;李顺龙;邴皓楠;高庆飞;郭亚朋 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2023-04-11 - 公布日： 2023-07-18 - 主分类号： G06F30/13 文献下载
摘要：一种基于贝叶斯优化的LSTM深度学习网络的力学预测方法，包括：步骤S1：索力数据采集，生成训练数据集、测试数据集与验证数据集，并进行进一步数据处理；步骤S2：LSTM索力预测模型建立，由遗忘门、输入门与输出门组成；步骤S3：多重指标判断预测效果，预测未来索力的LSTM网络模型评估；步骤S4：监测数据网络自修正；步骤S5：网络超参数优化，应用贝叶斯优化算法对LSTM网络中学习速率、隐含层个数、迭代次数超参数进行优化得到模型最优解，突破传统的仅是人为选择参数的LSTM算法，实现了智能化自动选取最优的网络参数，从而提高LSTM网络的预测精度与效率。本发明利用大量数据确定模型关键参数，以实现对桥梁结构拉索索力精准预测，达到评估桥梁重要部件的受力技术状况等级的目的，为桥梁安全运维提供技术保障。
基于贝叶斯优化 lstm 深度学习网络力学预测方法

[发明专利]一种冰晶体物理结构的细观表征方法-CN202211203643.7有效
发明人：李忠龙;葛思佳;李顺龙;高庆飞;邴皓楠;刘浩印 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-09-29 - 公布日： 2023-06-20 - 主分类号： G01N21/95 文献下载
摘要：一种冰晶体物理结构的细观表征方法，属于细观表征技术领域。方法如下：制作多个冰切片；将其中一个冰切片进行图像重叠分区；对冰切片进行单区观测，并实时采集获取冰晶体图像,得到该冰切片单层所有观测图像；对所有观测图像进行特征点匹配并求出观测图像重叠区域；对重叠区域进行小波变换融合，得到冰切片的单层全景图像；对所有冰切片重复上述步骤，并保存为一系列的冰切片二维图像，实现对冰晶体物理结构的细观表征。本发明表征了冰晶体真实且完整的物理结构，进行科学、客观、深入地认识河冰的力学行为，为构建合理的河冰本构关系模型提供了新思路，也为桥梁冰荷载的计算提供了科学依据。
一种冰晶物理结构表征方法

[发明专利]一种高强钢丝加载定位专用夹具-CN202210709071.3在审
发明人：李顺龙;刘子寇;邴皓楠 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-08-16 - 主分类号： B25B11/00 文献下载
摘要：一种高强钢丝加载定位专用夹具，涉及一种专用夹具。上部钢板与下部钢板在竖直方向间隔对应设置，上部钢板中心开设通孔，下部钢板中心开设螺孔，且上部钢板与下部钢板两相对端分别向内凹设有豁口，豁口内侧端设置为半圆弧面，两个螺母对称放置于下部钢板下表面两侧，且两个螺母分别与下部钢板的两个豁口的半圆弧面同轴配合，螺纹钢柱邻近上端位置加工有台阶面支撑在上部钢板下表面，螺纹钢柱上端伸出上部钢板的通孔并垂直固定有转动棒，螺纹钢柱下端加工有螺纹段与下部钢板的螺孔旋接配合。能够保证高强钢丝在加载后保持位移不变，同时方便进行高强钢丝的装卸工作，减少腐蚀产物的损失，有助于提高试验结果准确性。
一种高强钢丝加载定位专用夹具

[发明专利]一种基于贝叶斯网络的梁式桥评估的条件概率的求解方法-CN202110485547.5有效
发明人：李忠龙;李顺龙;张峣;陈晓伟;邴皓楠 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-04-30 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G06F30/17 文献下载
摘要：一种基于贝叶斯网络的梁式桥评估的条件概率的求解方法，属于土木工程技术领域。确定环境因素；构建评估网络；根据网络中节点因素进行试验；得出节点信息；定义网络第二层节点失效的判断依据并求解失效概率分布列、统计记录模拟结果；提炼评价桥梁结构安全性、使用性及耐久性的极限状态方程；求解出在网络第二层节点的各种状态条件下的条件概率的分布列；基于贝叶斯网络理论构建桥梁评估网络；将条件概率作为贝叶斯网络的输入参数，对造成桥梁安全性能失效的主要环境因素进行反向诊断，评估事故致因。本发明为桥梁维修加固及健康监测提供了一种技术手段；为贝叶斯网络桥梁安全风险评估的条件概率获取提供了有效的解决途径。
一种基于贝叶斯网络梁式桥评估条件概率求解方法

[发明专利]基于贝叶斯网络理论的既有铁路桥梁可靠度综合评估方法-CN202110496020.2在审
发明人：李忠龙;李顺龙;陈晓伟;张峣;邴皓楠;刘浩印 -专利权人：哈尔滨工业大学
申请日： 2021-05-07 - 公布日： 2021-07-30 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：一种基于贝叶斯网络理论的既有铁路桥梁可靠度综合评估方法，属于桥梁监测技术领域。提出风险因素的选取原则、识别方法及识别过程；建立风险因素的层次结构模型而后进一步划分层次结构；确定各风险因素的等级评定标准，并进行关联性分析；建立风险因素的故障树模型并映射成贝叶斯网络模型；确定贝叶斯网络模型的根节点的先验概率及非根节点的条件概率；进行贝叶斯网络的诊断推理以及实现程序化。本发明解决了既有铁路桥梁可靠度评估问题，实现了对桥梁结构整体的可靠度预测，在桥梁结构整体失效的情况下，诊断事故致因，识别关键致险路径；可判断桥梁结构整体的健康状态，诊断桥梁事故的关键致因，建立多层次有重点的综合桥梁评估方法。
基于贝叶斯网络理论既有铁路桥梁可靠综合评估方法