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公开(公告)号：CN114169205A
公开(公告)日：2022-03-11
申请号：CN202111520555.5
申请日：2021-12-13
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种螺旋钢桩基础大容量风电场损伤预警方法及系统，包括以下步骤：步骤1：根据现有海上风电场区域土体参数，得到风电场所有风机所在位置的土体参数；步骤2：根据土体参数和所有风电单机参数获取特征参数，采用抽样方法得到W×m个风电单机样本对应的特征参数；步骤3：将风电单机样本对应特征参数输入经过训练的神经网络模型，得到样本对应的预测临界水平荷载；步骤4：获取海上风电场区域实时环境信息，根据实时环境信息和临界水平荷载计算风电场损伤率为k的超越概率e；步骤5：若e大于设置阈值，则输出报警信息；本发明分析流程清晰、可靠性强、效率高，为由多个风电单机组成的大面积大容量风电场安全评估提供理论依据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115238365A
公开(公告)日：2022-10-25
申请号：CN202211091997.7
申请日：2022-09-07
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态深度学习的隧道灾后损伤预警方法及系统，包括以下步骤：步骤1：收集既有隧道样本灾后信息；步骤2：训练评估隧道灾后损伤级别的softmax分类器；步骤3：采集关键指标数据，训练并实时更新预测灾后关键指标发展趋势的LSTM深度学习模型；步骤4：采用LSTM模型预测灾后关键指标发展趋势，并采用softmax分类器根据未来时刻关键指标数值和隧道结构设计参数评估未来时刻隧道系统损伤级别；步骤5：若任一关键指标超过某级阈值或隧道系统达到某损伤级别，则输出对应报警信息和剩余救援时间，否则退出。本发明对灾后隧道系统损伤发展趋势进行超前预测，为隧道灾后高效救援提供指导。
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公开(公告)号：CN115238365B
公开(公告)日：2022-12-16
申请号：CN202211091997.7
申请日：2022-09-07
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供一种基于动态深度学习的隧道灾后损伤预警方法及系统，包括以下步骤：步骤1：收集既有隧道样本灾后信息；步骤2：训练评估隧道灾后损伤级别的softmax分类器；步骤3：采集关键指标数据，训练并实时更新预测灾后关键指标发展趋势的LSTM深度学习模型；步骤4：采用LSTM模型预测灾后关键指标发展趋势，并采用softmax分类器根据未来时刻关键指标数值和隧道结构设计参数评估未来时刻隧道系统损伤级别；步骤5：若任一关键指标超过某级阈值或隧道系统达到某损伤级别，则输出对应报警信息和剩余救援时间，否则退出。本发明对灾后隧道系统损伤发展趋势进行超前预测，为隧道灾后高效救援提供指导。
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公开(公告)号：CN114169205B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN202111520555.5
申请日：2021-12-13
Applicant: 西南交通大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06F30/17 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/08 , G06F113/06 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种螺旋钢桩基础大容量风电场损伤预警方法及系统，包括以下步骤：步骤1：根据现有海上风电场区域土体参数，得到风电场所有风机所在位置的土体参数；步骤2：根据土体参数和所有风电单机参数获取特征参数，采用抽样方法得到W×m个风电单机样本对应的特征参数；步骤3：将风电单机样本对应特征参数输入经过训练的神经网络模型，得到样本对应的预测临界水平荷载；步骤4：获取海上风电场区域实时环境信息，根据实时环境信息和临界水平荷载计算风电场损伤率为k的超越概率e；步骤5：若e大于设置阈值，则输出报警信息；本发明分析流程清晰、可靠性强、效率高，为由多个风电单机组成的大面积大容量风电场安全评估提供理论依据。
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公开(公告)号：CN114491781B
公开(公告)日：2022-07-01
申请号：CN202210366148.1
申请日：2022-04-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供一种考虑不确定性的无砟轨道基床损伤预警方法及系统，包括以下步骤：步骤1：统计基床材料参数以及一段时间内降水量；步骤2：建立FLAC‑PFC无砟轨道基床模型，标定基床表层细观参数；步骤3：生成颗粒接触摩擦系数的对数正态随机场并赋予基床表层颗粒接触节点；步骤4：对降水量进行抽样，并调整相应基床表层流体域；步骤5：确定随机场最不利空间相关距离；步骤6：在最不利空间相关距离下计算基床表层发生损伤概率pf，当pf超过报警阈值p时，则输出报警信息；若否则退出。本发明考虑降水和基床表层材料不确定性，对动荷载下基床表层损伤进行监测及超前预警，保障行车安全。
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公开(公告)号：CN114491781A
公开(公告)日：2022-05-13
申请号：CN202210366148.1
申请日：2022-04-08
Applicant: 西南交通大学
Abstract: 本发明提供一种考虑不确定性的无砟轨道基床损伤预警方法及系统，包括以下步骤：步骤1：统计基床材料参数以及一段时间内降水量；步骤2：建立FLAC‑PFC无砟轨道基床模型，标定基床表层细观参数；步骤3：生成颗粒接触摩擦系数的对数正态随机场并赋予基床表层颗粒接触节点；步骤4：对降水量进行抽样，并调整相应基床表层流体域；步骤5：确定随机场最不利空间相关距离；步骤6：在最不利空间相关距离下计算基床表层发生损伤概率pf，当pf超过报警阈值p时，则输出报警信息；若否则退出。本发明考虑降水和基床表层材料不确定性，对动荷载下基床表层损伤进行监测及超前预警，保障行车安全。
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