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公开(公告)号：CN114878117B
公开(公告)日：2025-03-28
申请号：CN202210394872.5
申请日：2022-04-14
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了多模态系统随机非平稳振动频率特征的转移概率确定方法，包括：提取各段非平稳振动功率谱中能量最大的频率结果，以之为该段非平稳振动的主导频率，对各段非平稳振动的主导频率数据进行一维层次聚类，根据非平稳振动的发生时间，对每个当前非平稳振动主导频率所属聚类簇的下一个非平稳振动主导频率所属聚类簇进行计数并建立转移概率矩阵，计算聚类簇的出现概率行向量并将其与转移概率矩阵相乘，则可得到每个聚类簇从其它聚类簇转移的转移概率行向量，转移概率行向量中各转移概率值分别表示随机过程中从其他频率特征转移到各频率特征的概率大小。本发明方法可为系统的智能振动控制提供实时的非平稳振动频率及其控制优先级信息。
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公开(公告)号：CN114912754B
公开(公告)日：2025-02-14
申请号：CN202210381076.8
申请日：2022-04-12
Applicant: 东南大学
IPC: G06Q10/063 , G06Q50/08 , G06F18/23 , G06F17/18 , G06F30/27 , G01M5/00 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了一种基于车重‑应变映射模型斜率的桥梁状态评估方法，包括如下步骤：步骤1：获取待评估桥梁的车重数据与车致应变数据；步骤2：分别进行车致应变与车重数据聚类；步骤3：生成长度一致的车致应变与车重随机采样数据；步骤4：获取基于贝叶斯线性回归的车重‑应变数字映射模型斜率；步骤5：计算聚类所得各簇的斜率评估阈值，步骤6：基于斜率评估阈值判定桥梁在之后监测过程中的性能变化情况及安全状况。该方法能够有效考虑桥梁在日常交通流量下的安全状态变化，及时进行桥梁性能异常预警。
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公开(公告)号：CN113836783B
公开(公告)日：2022-11-18
申请号：CN202110807813.1
申请日：2021-07-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/13 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种斜拉桥主梁温致挠度监测基准值的数字回归模型建模方法，首先获取温度特征时序数据和温致挠度时序数据；之后对数据进行归一化处理，并建立训练集和测试集；然后搭建长短时记忆神经网络驱动的数字回归模型，该模型的层数为2层，最后检验数字回归模型的有效性。本方法将力学机理与深度学习技术的非线性性能进行了结合，搭建的神经网络具备了可解释性，实施有章可循，可以获取高精度的斜拉桥温致挠度基准值。
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公开(公告)号：CN113973403A
公开(公告)日：2022-01-25
申请号：CN202111326559.X
申请日：2021-11-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于结构离散测点拓扑的温致应变场重分布智能感知方法，包括：提取各离散测点在各时刻温度、温致应变时序数据，对温度、应变测点坐标进行凝聚式层次聚类，计算各时刻温度、温致应变数据在各自聚类簇内的平均值，计算分布拓扑特征值，构建双向长短期记忆回归网络并建立从温度场分布拓扑特征值到温致应变场分布拓扑特征值的大数据模糊关系模型，模型通过检验后，以实时温度监测数据换算温度场分布拓扑特征值输入回归网络模型，对比模型回归结果与实时应变监测数据换算的温致应变场分布拓扑特征值，并以两者的差异感知结构温致应变重分布。本发明方法实现基于离散、通用的温度与应变传感器数据智能感知结构温致应变场的重分布。
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公开(公告)号：CN113836783A
公开(公告)日：2021-12-24
申请号：CN202110807813.1
申请日：2021-07-16
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/13 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种斜拉桥主梁温致挠度监测基准值的数字回归模型建模方法，首先获取温度特征时序数据和温致挠度时序数据；之后对数据进行归一化处理，并建立训练集和测试集；然后搭建长短时记忆神经网络驱动的数字回归模型，该模型的层数为2层，最后检验数字回归模型的有效性。本方法将力学机理与深度学习技术的非线性性能进行了结合，搭建的神经网络具备了可解释性，实施有章可循，可以获取高精度的斜拉桥温致挠度基准值。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113609546A
公开(公告)日：2021-11-05
申请号：CN202110717910.1
申请日：2021-06-28
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/13
Abstract: 本发明公开了一种钢结构疲劳裂纹CFRP加固的多目标优化和多属性决策方法，包括以下步骤：1）明确钢结构疲劳裂纹CFRP加固过程的关键设计变量和主要优化目标，搭建钢结构疲劳裂纹CFRP加固多目标优化问题的数学模型；2）定义被加固钢结构的疲劳损伤模型，明确疲劳损伤参数和扩展门槛值的概率分布；3）基于计算机实验设计和代理模型策略，建立描述加固后结构安全止裂概率与关键设计变量间相关关系的优化目标方程；4）通过理论分析，建立描述CFRP加固总费用与关键设计变量间相关关系的优化目标方程；5）完善钢结构疲劳裂纹CFRP加固多目标优化问题的数学模型，采用多目标优化算法和多属性决策方法求解获取最优的加固方案。本发明提高了CFRP加固开裂钢桥的效率和可靠性。
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公开(公告)号：CN112475772B
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202011188220.3
申请日：2020-10-30
Applicant: 东南大学
IPC: B23P6/04
Abstract: 本发明涉及一种预张开裂纹后冲击的钢结构疲劳裂纹维修装置及其使用方法，在开裂钢结构上布设预张锤击装置本体包括吸附定位部件、预张力生成部件、限位锁紧部件、表观扫描部件、直线运动部件、高频冲击部件以及数据处理及计算控制单元，采用预张力生成部件和结合实际结构、荷载信息的操作流程实现钢结构疲劳裂纹的维修作业；本发明不仅能够扩展裂纹体塑性变形空间，优化冲击维修效果，有效抑制疲劳裂纹扩展的同时消除不利残余应力和微观缺陷的影响，改善钢材的疲劳性能，进而提高结构的服役寿命，而且可以实现有效评估裂纹维修的效果，降低维修中的不确定因素和结构二次开裂的风险。
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公开(公告)号：CN111291490A
公开(公告)日：2020-06-16
申请号：CN202010102343.4
申请日：2020-02-19
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/20 , G06F30/13 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F111/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种结构多尺度异类响应的非线性映射智能建模方法，包括如下步骤：提取各次荷载作用下的结构全局响应（位移等）时序数据和局部响应（应变等）时序数据的非平稳段，并存储为一一对应的两个或多个数据集（全局/局部）；将全局/局部响应数据集按照固定比例划分为训练集与检验集，并进行归一化等预处理；设计长短期记忆（LSTM）回归网络，设定网络训练参数，采用训练集数据对神经网络进行训练学习；模型训练达到预设Epoch后，检查已训练模型回归预测结果与检验集数据的均方根误差（RMSE），如其足够小，则该网络模型可投入使用，反之则调整网络参数和训练参数进行重新训练。与现有技术相比，本发明方法逻辑严密，考虑因素全面，实施有章可循。
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公开(公告)号：CN110533007A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910867601.5
申请日：2019-09-13
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种桥梁车载应变影响线特征智能识别与提取方法，包括如下步骤：采用多层小波变换将应变测试信号分解并提取其中的高频（车辆导致）成分；在人工判定和监督下将车致应变信号中的平稳段（无车时）和非平稳段（有车时）截取并标记，形成训练集与检验集；设计长短期记忆分类网络，采用训练集数据对神经网络进行训练学习，并采用检验集数据检验已训练神经网络的分类预测准确度；采用滑动窗口对在线分解得到的车致应变信号进行实时截取，并使用训练合格的分类网络对实时截取信号进行分类预测和标记，最后提取所识别的非平稳信号（即车载应变影响线）特征值。与现有技术相比，本发明方法逻辑严密，物理意义明确，实施有章可循。
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公开(公告)号：CN105956216B
公开(公告)日：2019-05-31
申请号：CN201610235293.0
申请日：2016-04-15
Applicant: 东南大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种大跨钢桥基于均匀温度响应监测值的有限元模型修正方法，包括以下步骤：1)对大跨钢桥全年监测数据进行分析，找出均匀温度场作用下结构的响应规律2)根据设计数据建立初步的有限元模型3)采用迭代法初步确定钢桥支座水平刚度4)基于大跨钢桥温度响应数据对大跨钢桥进行灵敏度分析，确定与实测数据相关系数较高的设计变量5)通过缩小有限元计算结果与实测数据的差值对大跨钢桥有限元模型进行优化分析。该方法与普遍采用的基于试验模态数据等动力响应结果的有限元模型修正方法相比，具有简单准确，费用较低，安全性好的有优点。
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