-
公开(公告)号：CN118089611B
公开(公告)日：2024-08-30
申请号：CN202410458840.6
申请日：2024-04-17
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种融合InSAR数据和物理知识的建筑三向位移监测方法及系统，属于InSAR数据应用处理与建筑物安全监测技术领域。首先基于SAR卫星的周期观测数据，获取待监测建筑所在研究区每个轨道的时序LOS向形变位移；接着使用插值法得到多个轨道时间统一的LOS向时序形变；然后利用插值后的多轨LOS向形变数据建立观测方程，解算垂直向和东西向形变；进一步基于建筑结构平面图，计算建筑结构各标准层纵横轴的刚度，以及利用底部剪力法建立建筑结构的先验模型，计算纵横轴向变形比；最后根据二维形变结果，结合所建立的建筑的先验模型，解算建筑结构南北向形变位移。本发明能够高效准确地监测建筑形变，具有广泛的应用价值。
-
公开(公告)号：CN117636313A
公开(公告)日：2024-03-01
申请号：CN202311632782.6
申请日：2023-11-30
Applicant: 东南大学 , 四川省建筑科学研究院有限公司
IPC: G06V20/60 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于局部构件图像评估混凝土整体结构损伤的方法，包括以下步骤：步骤1，收集震后建筑构件图像，按构件类型、损伤等级分别划分数据集。步骤2，结合卷积神经网络分别训练构件类型图像分类模型、损伤等级图像分类模型。步骤3，采集需要评估的震后建筑的构件图像，分别输入图像分类模型，得到构件类型和损伤等级分类结果。步骤4，根据构件重要性和损伤程度为不同构件类型和损伤等级赋予权重。步骤5，根据分类结果的数量和权重，加权计算结构的整体评分。步骤6，确定结构整体的损伤状态等级。本发明可以基于构件图像，计算结构整体评分，实现对震后建筑整体健康状况的把握，为后续行动响应提供指导。
-
公开(公告)号：CN116306259A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310167158.7
申请日：2023-02-27
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06N20/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明的一种基于多保真度数据融合驱动的结构构件复杂性能预测方法，包括：S1收集针对该复杂构件性能的高保真度数据集Dh；S2建立针对该复杂构件性能的低保真度数据集Dl；S3基于机器学习回归算法拟合低保真度数据集Dl中输入特征xli与输出yli的映射关系，得到回归模型Ml；S4将Dh的输入特征xhx输入Ml，得到预测输出yhxl；S5将xhx与yhxl合并作为新的输入特征xehx，通过机器学习回归算法拟合xehx与高保真度数据集Dh输出yhx间的映射关系，得到回归模型Ml2h；S6将xli与yli合并成新的输入特征xeli，输入模型Ml2h，得到输出结果yl2hi；S7利用机器学习回归算法拟合xhx，xli与对应输出yhx，yl2hi间的映射关系，得到预测模型Mp，从而实现性能预测。本发明可准确预测结构构件的复杂性能。
-
公开(公告)号：CN110442933A
公开(公告)日：2019-11-12
申请号：CN201910655261.X
申请日：2019-07-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于自适应增强回归的钢筋混凝土柱塑性铰长度计算方法，首先搜集大量已有钢筋混凝土柱塑性铰长度试验数据作为训练集，将混凝土柱塑性铰的加载方式和钢筋参数视为输入变量，钢筋混凝土柱塑性铰长度作为输出变量，通过自适应增强回归算法中的弱回归器对试验数据进行训练，根据训练结果的准确率来确定不同弱回归器的权重，加大预测误差率小的弱回归器的权重，降低预测误差率大的弱回归器的权重，从而将各弱回归器组合成预测精度较高的强回归器，可以直接根据输入的相关参数给出钢筋混凝土柱塑性铰长度预测。本发明提高了计算的效率和精度，使得预测的效果更加贴近实际，具有自适应进化能力。
-
公开(公告)号：CN110414580A
公开(公告)日：2019-11-05
申请号：CN201910654705.8
申请日：2019-07-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林算法的钢筋混凝土深梁承载力评估方法，首先搜集大量已有深受弯构件受剪承载力数据，并作为训练集，将各类深受弯试件的参数视为输入变量，构件的受剪承载力作为输出变量，整理组建数据库后将已获得的实验数据集进行重采样，生成多个训练子集，并由每个训练子集生成一棵随机树，将已生成的决策树组合起来组成一个随机森林，然后将训练集中的样本输入随机森林中，让每个决策树对进行决策，最终输出的结果是经过多数投票机制获得的预测结果。本发明可以直接根据输入的相关参数给出节点的抗剪强度，避免可传统实验方法的高耗时、高成本等问题，也避免了采用理论分析方法带来的假定多、机理不清晰、计算过程复杂等问题。
-
Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110147835A
公开(公告)日：2019-08-20
申请号：CN201910388648.3
申请日：2019-05-10
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于梯度增强回归算法的梁柱节点抗剪强度预测方法，该方法首先搜集大量已有框架节点核心区抗剪试验数据，并作为训练集，将各类框架梁柱节点试件的参数视为输入变量，梁柱节点的抗剪强度作为输出变量，通过梯度增强算法中的基学习器对试验数据进行多轮训练，根据训练结果的准确率来确定不同基学习器的权重，每一轮基学习器在训练过程中关注上一轮学习错误的样本，将负梯度作为上一轮基学习器犯错的衡量指标，在下一轮学习中通过拟合负梯度来纠正上一轮犯的错误。本发明避免了采用传统实验方法的高耗时、高成本等问题，也避免了采用理论分析方法带来的假定多、机理不清晰、计算过程复杂等问题。
-
公开(公告)号：CN119249786A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411145044.3
申请日：2024-08-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/23 , G06F30/13 , G16C60/00 , G06F111/10
Abstract: 本发明公开了一种考虑真实损伤状态的既有建筑抗震模拟方法，包括：根据观测的构件损伤状态确定量化的构件损伤指数；根据构件损伤指数确定受损构件的材料损伤指数；根据材料损伤指数确定受损材料本构的关键参数；基于受损构件的材料本构建立受损建筑的有限元模型；根据有限元模型，进行受损建筑的地震风险和抗震性能评估。本发明将受损材料的本构赋予OpenSEES的纤维模型可实现受损建筑的快速建模，有效地还原了既有建筑的真实损伤；结合地震易损性分析方法，能实现既有建筑地震风险和抗震能力的快速评估，为有关部门制定合理的加固与改造策略提供进一步支持。
-
公开(公告)号：CN117437508B
公开(公告)日：2024-06-18
申请号：CN202311492006.0
申请日：2023-11-10
Applicant: 东南大学
IPC: G06V10/776 , G06V10/764 , G06V10/25 , G06V20/10
Abstract: 本发明公开了一种基于InSAR的建筑群体震后损伤评估方法及系统包括确定研究区并获得相应地区地震前后的雷达图像，并获得雷达图像所包含的雷达数据集；利用D‑InSAR处理地震前后雷达图像，获得研究区雷达视线方向LOS向形变图；分解LOS向变形，获得地震主方向变形；绘制建筑的变形分级图；获取地震前后研究区的光学遥感图像，定位地震后倒塌建筑；在变形分级图中定位倒塌建筑，将光学遥感图像与变形分级图进行对比，定位倒塌建筑的确切位置；对建筑的震后损伤进行评估，基于倒塌建筑的位置信息以及变形分级图，评估震后损伤情况。本发明针对城市建筑群，通过InSAR与光学遥感图像的集成，提高了评估过程的准确性和效率。
-
公开(公告)号：CN117251926B
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311544897.X
申请日：2023-11-20
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/27 , G06N20/00 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种地震响应预测的地震动强度指标优选方法，包括以下步骤：（1）搭建建筑损伤数据库；（2）地震动强度指标优选；（3）构建机器学习模型；（4）预测损伤状态；本发明采用弹性网算法选择最优地震动强度指标组合，其中基于弹性网模型的拟合优度和回归系数更新当前选择准则中的效率性和实用性，避免了传统方法中强度指标和结构响应服从对数线性关系的假定和强度指标维度的限制；在构建用于建筑结构震损评估的机器学习模型时，以最优地震动强度指标组合作为输入变量，可以显著提高模型预测准确性，同时降低训练所需的样本数。
-
公开(公告)号：CN117408139A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311297855.0
申请日：2023-10-09
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27 , G06T11/20 , G06V10/44 , G06V10/54 , G06V10/766 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/084 , G06N3/096 , G06F119/14 , G06F119/02
Abstract: 本发明公开了基于图像的混凝土构件剩余承载性能量化预测方法，包括如下步骤：首先，将建筑结构构件的照片作为输入，通过既有结构剩余性能预测模型自动识别损伤情况，进而输出该既有结构构件的损伤指标、承载力退化和刚度退化三大剩余性能指标，其中，三大指标的计算采用具有明确物理意义的计算公式，其取值经过实验数据标定，定义明确。通过直接基于建筑结构构件破坏照片输出相应性能，该方法具有高预测精度，并避免了常规人为判断的主观影响。
-
-
-
-
-
-
-
-
-
Search Results
52
records
(took 0.024 seconds)
