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公开(公告)号：CN113235398B
公开(公告)日：2024-08-09
申请号：CN202110614609.8
申请日：2021-06-02
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: E01D19/00
Abstract: 本发明公开一种大跨度桥梁主梁单箱梁风致振动的主动吸吹气智能控制装置，包括多套正反向空气加速单元，加速度传感器，风速测量仪和控制单元，所述的多套正反向空气加速单元延来流方向以一定间隔平行安装于单箱梁内部，每套正反向空气加速单元包括正反向空气加速器、后滞点导气管、前滞点导气管，正反向空气加速器将得空气从前滞点导气管吸入，经加速后从后滞点导气管吹出，加速度传感器和风速测量仪安装于单箱梁上，用于监测单箱梁的振动信号和风速信号，并将信号发送给空气加速器的控制单元，通过控制单元闭环控制，实现正反向空气加速器的吸吹气的智能控制。本发明结构简单，能够很好地减小大跨度桥梁单箱梁的风致振动。
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公开(公告)号：CN118392341A
公开(公告)日：2024-07-26
申请号：CN202410427573.6
申请日：2024-04-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01K11/3206 , G01N21/45 , G02B6/44
Abstract: 本发明提出一种温湿度自感知桥梁主缆智能索丝光纤传感器设计与制造方法。所述光纤传感器包括光纤光栅阵列、湿度增敏套管、粘接剂、螺旋套管和不锈钢套管；所述制造方法包括第一步光纤光栅阵列排列，第二步安装湿度传感光栅增敏套管和应力隔绝套管，第三步安装螺旋套管，第四步安装不锈钢套管，第五步光栅定位和打孔，第六步智能索丝植入索缆索股，第七步光纤穿锚头接入测试。本发明提供的光纤传感器解决了桥梁主缆温度和湿度自感知监测的问题，具备存活率、距离长、测点多、生产效率高、耐久性效果好等优点，为桥梁主缆养维护提供了关键数据信息，有效提升了桥梁健康监测智能化水平。
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公开(公告)号：CN117409379B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202311341478.6
申请日：2023-10-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/54 , G06V10/25 , G06V10/62 , G06V10/82 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提出一种基于计算机视觉的大跨桥梁车辆追踪与车辆荷载谱智能识别方法。所述方法针对路侧摄像头在桥上分布布置的工况，首先通过训练后YOLOv7深度网络获取单摄像头数据中的车辆外观图像信息与对应车辆类型、时间等信息，并结合车道线识别方法实现车辆横向位置识别；然后引入L2‑Net深度描述符，通过各摄像头数据设计搜索匹配策略，实现行车方向各车辆行驶轨迹的精确追踪，得到车辆在桥上任意时刻的位置信息；最后将方法集成为车辆荷载谱识别系统，其可结合动态称重数据，以较低的运算耗时和较高的精度实现各种监控场景下车辆荷载谱的识别。
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公开(公告)号：CN117390151B
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202311303326.7
申请日：2023-10-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F16/332 , G06F18/241 , G06F18/214
Abstract: 本发明提出结构健康诊断视觉‑语言基础模型和多模态交互系统的建立方法。所述方法包括如下步骤：步骤一：建立土木工程结构健康诊断领域知识多模态数据集；步骤二：建立土木工程结构健康诊断领域的基础语言模型；步骤三：建立接受人类反馈的结构健康诊断半自动数据优化标注模型；步骤四：建立结构健康诊断多模态基础模型，设计结构健康诊断跨模态提示学习策略；步骤五：建立结构健康诊断视觉‑语言多模态交互系统。本发明提供了一种面向多任务的结构健康诊断多模态学习基础模型，可根据图像和问题指令生成回答，具有识别结构构件、描述构件损伤和运维处理方法等通用结构健康诊断能力。
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公开(公告)号：CN114953159B
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202210590239.3
申请日：2022-05-26
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种三维尺寸大差异柔性传感器在水泥基材料中的实验室用埋置方法，属于传感器安置方法技术领域。所述方法为：在浇注水泥基材料前，将内孔径微大于柔性传感器尺寸的高刚度空心管按照预先设计好的传感器的位置进行安放，然后进行水泥基材料的浇注，在振捣完成后，将柔性传感器于空心管中定位，在传感器放置入口的反向将空心管缓慢抽出。本发明极大程度上提高了柔性传感器在水泥基材料中安置的成活率。保证了传感器安置位置的精度。提高了传感器与水泥基材料的粘结范围，进而提高了测试的准确性。该发明可以减少传感器外包装带来的附加经济付出。可以联合温度测试进行变形的温度补偿。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114120129B
公开(公告)日：2024-05-17
申请号：CN202111451203.9
申请日：2021-11-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06V20/10 , G06V20/64 , G06V10/75 , G06V10/82 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 基于无人机图像和深度学习的滑坡滑移面的三维识别方法，涉及灾害监测技术领域。本发明是为了解决现有对山体滑坡进行检测的方法对滑移面的具体定位不准确的问题。本发明利用无人机采集被测区域至少5个不同角度的图像作为检测图像，利用语义分割网络对检测图像中所有像素点的类型进行区分，获得语义分割结果，其中像素点的类型包括背景像素点和滑坡滑移面像素点，利用三维重构算法对检测图像进行重构，获得包含滑坡滑移面的三维点云，计算三维点云中任一像素点A在二维平面中的二维坐标，将像素点A在二维平面中的二维坐标带入步骤二获得的语义分割结果中，获得像素点A的类型，将像素点A的类型及像素点A的三维坐标作为滑坡滑移面的三维识别结果。
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公开(公告)号：CN108301325B
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN201810311462.3
申请日：2018-04-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: E01D19/16
Abstract: 本发明公开一种非一致性表面抗风斜拉索，其特点在于：在所述的斜拉索上每隔一定距离设置一个椭圆形的控制截面，相邻的控制截面的长轴方向相互垂直，形成了非一致的斜拉索表面。当来流风吹过结构时，斜拉索表面凹凸不平的变化使得尾流旋涡形成区的空间尺度沿着中心轴线展现出有规律的变化，这种变化减弱了流动沿中轴线方向的一致性，进而减小了斜拉索受到的气动力的脉动性，有助于斜拉索的抗风，实现了对斜拉索表面的优化。本发明结构简单，原理清晰，能够减小斜拉索的风致振动。
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公开(公告)号：CN114970239B
公开(公告)日：2023-06-30
申请号：CN202210469070.6
申请日：2022-04-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06N7/00 , G06F111/04 , G06F111/08
Abstract: 本发明提出一种基于贝叶斯系统识别和启发式深度强化学习的多类型监测数据测点布置方法、设备及介质。涉及结构健康监测和随机振动领域。首先，根据工程结构设计信息并依据动力学和随机振动理论建立多类型测点布置的目标函数，随后利用基于深度强化学习及启发式思想的多类型监测数据测点布置优化算法对结构监测数据测点布置进行优化得到最终布置方案。本发明结合了深度强化学习和启发式思想，用于离散的测点优化布置问题，能够较好避免陷入局部最优问题，获得良好的优化效果，可以为多类型监测数据的测点优化布置提供有效的决策支持。此外，该优化算法亦可用于其他类似组合优化问题。
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公开(公告)号：CN108560400B
公开(公告)日：2023-06-09
申请号：CN201810269644.9
申请日：2018-03-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种基于主动吹吸气技术的大跨度桥箱梁流动控制系统，包括两套吹吸气动力设备、风速风向传感器和控制单元，在箱梁上的前缘和尾缘，沿其展向方向，分别交叉、间隔布置有多个吹气端口与吸气端口，每个前缘的吹、吸气端口通过箱梁内部设置的管道与第一吹吸气动力设备相应的吹吸气端口相连接，每个后缘的吹、吸气端口通过箱梁内部设置的管道与第二吹吸气动力设备相应的吹吸气端口相连接；控制单元根据来流风速和方向，确定吹吸气动力设备产生的吹吸气流的流速，并控制吹吸气动力设备在迎风侧或背风侧形成吹吸气流，从而在箱梁展向方向形成展向干扰。本发明结构简单，能够很好地提高大跨度桥梁钢箱梁的风致振动稳定性。
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公开(公告)号：CN115797297A
公开(公告)日：2023-03-14
申请号：CN202211546895.X
申请日：2022-12-05
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/10 , G06V10/26 , G06V10/44 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08
Abstract: 本发明提出震后建筑结构健康诊断多任务学习方法。所述方法包括：步骤一：构建震后建筑结构健康诊断图像数据集；步骤二：建立考虑构件分割、损伤识别和状态评估任务相关性的多任务学习深度学习模型；步骤三：设计考虑不同任务权重和训练过程偏好的综合损失函数，训练多任务学习深度学习网络，分别获得针对多类型结构构件、地震损伤及破坏程度的语义分割器；步骤四：移植不同任务的语义分割器至新数据集，利用少量已标注图像进行微调，获得在新数据集上适用的多任务语义分割器。本发明通过多任务学习避免了传统方法面向多个任务需要训练多个模型，节省了大量训练成本，提升了效率。
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