[发明专利]基于深度学习的地铁站爆炸强度分级预警方法在审
| 申请号： | 202010230548.0 | 申请日： | 2020-03-27 |
| 公开（公告）号： | CN111460646A | 公开（公告）日： | 2020-07-28 |
| 发明（设计）人： | 曹从咏;刘晨;伏筱堃;周如心;孙芮 | 申请（专利权）人： | 南京理工大学 |
| 主分类号： | G06F30/20 | 分类号： | G06F30/20;G06Q10/04;G06Q50/26;G06F111/10;G06F119/14 |
| 代理公司： | 南京理工大学专利中心 32203 | 代理人： | 岑丹 |
| 地址： | 210094 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的地铁站爆炸强度分级预警方法，包括通过数值模拟方法建立爆炸分级预警模型，进而通过站内支撑柱上数据采集点采集支撑柱结构损伤数据，将数据导入支撑柱竖向承载力预测模型，对支撑柱竖向承载力数值大小进行预测，进而通过支撑柱损伤参数公式计算出支撑柱损伤参数，并将支撑柱损伤参数与损伤程度阈值表对比得出地铁站爆炸强度预测数值。本发明通过提前对地铁站内支撑柱结构可能产生的损伤程度进行预测，及时对爆炸强度进行分级预警，避免爆炸造成的次生伤害。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 地铁 爆炸 强度 分级 预警 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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