监测涂层剥离深度和破损处腐蚀状态的传感器及监测方法

    公开(公告)号:CN114705731A

    公开(公告)日:2022-07-05

    申请号:CN202210611417.6

    申请日:2022-06-01

    Abstract: 监测涂层剥离深度和破损处腐蚀状态的传感器,包括由上壳体和下壳体组成的传感器主体;所述上壳体内设有测量元件,且测量元件顶部涂覆有作为测量端面的有机涂层;所述下壳体内安装有与测量元件电性连接的测量电路,下壳体侧面安装有水下插拔头,下壳体底部安装有固定腿;与现有技术相比,通过设置多电极耦合电流测量电路和多分区电阻法的测量电路,在多电极耦合电流测量电路的作用下识别涂层的腐蚀位置,并在到达腐蚀位置后将电路切换至多分区电阻法的测量电路,通过检测测量敏感元件不同位置处的电压情况,判断腐蚀位置内不同区域的腐蚀情况,从而对海洋风电设备涂层的剥离深度进行监测。

    风力机与多浮子波浪能发电装置集成式半潜式平台结构

    公开(公告)号:CN114572357A

    公开(公告)日:2022-06-03

    申请号:CN202210309361.9

    申请日:2022-03-28

    Abstract: 本发明属于海洋能利用领域,提出一种风力机与多浮子波浪能发电装置集成式半潜式平台结构。该平台结构包括风力机、塔架结构、半潜式平台、锚链、浮子波浪能发电装置及配套电力传输系统。浮子波浪能发电装置分别对称设在半潜式平台外侧辅助立柱的水面处,浮子结构利用滑轮‑滑道装置在平台辅助立柱结构外侧面上进行垂向相对运动,驱动双向液压发电系统实现波浪能发电。本发明通过共享半潜式平台结构和电力传输系统,减少了单独使用海上风力机和波浪能发电装置的建造成本;浮子波浪能发电装置,不仅可以提供波浪能发电量,而且可以有效降低半潜式平台的横摇和纵摇运动响应;该平台结构可广泛应用于深水风能‑波浪能资源的开发。

    一种基于机器学习算法融合预测模型的土层量化分层方法、系统、设备以及介质

    公开(公告)号:CN119939381A

    公开(公告)日:2025-05-06

    申请号:CN202411807975.5

    申请日:2024-12-10

    Abstract: 本发明提供一种基于机器学习算法融合预测模型的土层量化分层方法、系统、设备以及介质,所述方法包括如下步骤:S1、孔压静力触探数据和土层分类信息的收集与整理;S2、采用SVM、RF、XGBoost建立基础模型;S3、采用贝叶斯优化算法对基础模型超参数进行寻优;S4、建立三个基础模型的融合预测模型;S5、对融合预测模型进行训练;S6、运用已完成训练的融合预测模型对另一场地的土层类型进行预测;S7、确定划分精度,对分层结果进行并层处理,最终得到土层量化分层结果。本发明能快速建立孔压静力触探数据与土层类别的定量关系,实现快速精确分类,并能量化土层分类的不确定性,同时避免了传统土层分类方法的主观性和单一算法的局限性。

    一种软土地区深基坑变形的快速智能预测方法

    公开(公告)号:CN119720746A

    公开(公告)日:2025-03-28

    申请号:CN202411716696.8

    申请日:2024-11-27

    Abstract: 本发明公开了一种软土地区深基坑变形的快速智能预测方法。该智能预测方法包括以下步骤:通过蒙特卡洛算法随机生成不同软土地层小应变硬化(HSS)模型参数,利用有限元软件PLAXIS进行基坑开挖过程的模拟,得到不同地层条件下的深基坑变形情况;将土体HSS模型参数以及基坑围护结构的最大侧移、坑外地表最大沉降和围护墙朝向坑内的最大正弯矩汇总至软土地区深基坑变形数据库中;引入人工神经网络(ANN)方法,建立起软土地区HSS模型参数与深基坑变形的关系,实现软土地区深基坑变形的快速智能预测。根据上述技术方案,将蒙特卡洛算法与ANN算法结合的基坑变形预测方法,可实现大量基坑变形数据的模拟与处理,为实际工程快速预测软土地区深基坑变形提供了有力参考。

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