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公开(公告)号：CN104237031B
公开(公告)日：2016-10-05
申请号：CN201410476610.9
申请日：2014-09-17
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了基于数字图像的分离式霍普金森压杆实验的同步测量方法，包括实验前，在入射杆与被测试件接触一端的外表面及在透射杆与被测试件接触一端的外表面制作标记区域；实验过程中，通过高速摄像机获取冲击实验过程中包括被测试件及标记区域的运动图像；通过跟踪分析标记区域的变形，进一步得到被测试件及入射杆、透射杆在被测试件两端的应变；根据霍普金森压杆实验的原理，由两杆的应变，计算得到被测试件两端的应力。本发明所提出的基于数字图像的新实验技术能同步得到试件的应变及其两端的应力。
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公开(公告)号：CN105928761A
公开(公告)日：2016-09-07
申请号：CN201610504257.X
申请日：2016-06-28
Applicant: 华南理工大学
CPC classification number: G01N1/28 , G01N3/068 , G01N3/08 , G01N2203/0017 , G01N2203/0274 , G01N2203/0647
Abstract: 本发明公开了一种基于回型试件的水凝胶材料单轴拉伸实验测量方法，包括步骤：1)制作回型水凝胶试件；2)安装回型水凝胶试件；3)拉伸实验，在实验过程中，用数字图像相关法记录试件两平行细长柱体中间部位即远离柱体端部处的变形，同时记录试验机上荷载的读数，实验后，结合数字图像相关法得到的试件应变，以及试验机上获取的荷载，获得PVA水凝胶材料准静态单轴拉伸实验的荷载‑位移曲线。本发明方法采用回型试件能够很好地解决水凝胶试件在试验机上的夹持问题，使水凝胶材料单轴拉伸实验能够顺利进行，且排除应力集中问题，试件的断裂点均匀分布。另外，还用数字图像相关法获得试件中部的变形，较准确地获得水凝胶材料单轴拉伸实验的实验数据。
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公开(公告)号：CN1264773C
公开(公告)日：2006-07-19
申请号：CN200410026780.3
申请日：2004-04-07
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明是一种钢纤维增强聚合物改性混凝土及其制备方法，制备方法如下：将消泡剂与乳胶乳液按质量比3%～4%∶1配好搅匀后得到混合物；准备好配料桶，按水、乳胶质量比0.3～0.48∶2.5%～10%先后加入水、乳胶乳液与消泡剂的混合物到配料桶中，然后搅拌均匀，得到均匀混合体；将水泥、砂、石子按质量比1∶1.45～2.2∶1.78～2.73投入拌合设备中，再按钢纤维与混泥土的体积比0.6%～1.2%∶1投入钢纤维，拌合均匀；按乳胶、水泥质量比2.5%～10%∶1投入准备好的乳胶乳液、消泡剂与水的均匀混合体到拌合设备中，搅拌均匀后即得钢纤维增强聚合物改性混凝土。本发明的混凝土质量优良，应用于混凝土桥桥面刚性铺装和旧水泥混凝土路面罩面加铺领域。
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公开(公告)号：CN114358149B
公开(公告)日：2024-09-20
申请号：CN202111559352.7
申请日：2021-12-20
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06V10/82 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N3/0464 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种桥梁结构损伤检测和超重车辆识别的多任务学习方法，包括：1)获取桥梁结构健康监测系统的响应数据，通过滑动窗口的方法构建样本，并划分训练集和测试集；2)构建桥梁结构损伤检测和超重车辆识别的多任务学习网络，并使用构建好的训练集进行网络训练；3)将测试集输入到已训练好的桥梁结构损伤检测和超重车辆识别的多任务学习网络中，输出桥梁结构损伤检测和超重车辆识别的结果。本发明可以解决现有的桥梁结构健康监测方法之中，传统信号处理方法难以利用海量的健康监测数据，并且需要车速、车轴等额外信息；机器学习方法严重依赖人工设计特征的质量；而深度学习方法只考虑了损伤因素或载荷因素等单一影响因素的这些技术问题。
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公开(公告)号：CN113011763B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202110333722.9
申请日：2021-03-29
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/213 , G06N3/042 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985 , G06F123/02
Abstract: 本发明公开了一种基于时空图卷积注意力的桥梁损伤识别方法，包括步骤：1)获取桥梁健康监测系统的应变数据，并进行异常值和零‑均值标准化预处理；2)预处理后的应变数据通过滑窗的方法构建样本，并划分训练集和测试集；3)构建时空图卷积注意力网络，并使用构建好的训练集进行训练；4)将测试集输入到已训练好的时空图卷积注意力网络中，输出桥梁损伤识别的结果。本发明实现了图卷积层GCN和注意力机制首次在桥梁损伤识别领域的应用，相较与现有基于卷积神经网络(CNN)只能提取网格结构的方法，本发明适用于任意桥梁传感器空间建模，挖掘空间特征能力也更强，具有更高的准确性和良好的扩展性，能够有效减少人工检查成本，在桥梁健康监测领域具有广阔的应用前景。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118171046A
公开(公告)日：2024-06-11
申请号：CN202410398238.8
申请日：2024-04-03
Applicant: 华南理工大学
IPC: G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/0442 , G06N3/084
Abstract: 本发明公开了一种基于预训练的桥梁损伤识别方法，包括：获取桥梁传感器系统采集的振动响应数据以及温度变化数据并进行预处理；将预处理后的数据通过滑动窗口生成样本，并划分模型训练数据和待预测数据；构建预训练神经网络模型，使用模型训练数据进行预训练；使用预训练的最优模型的编码器作为编码层，使用模型训练数据进一步训练；将待预测数据输入到已完成训练的模型中，输出桥梁损伤识别的结果。本发明对Transformer进行改进，结合环境温度变化挖掘桥梁固有的结构信息，使模型对桥梁损伤更加敏感，利用两阶段注意力机制提高模型对响应时空间特征的挖掘能力。本发明具备更高的准确度和良好的泛化能力，可有效降低人工成本。
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公开(公告)号：CN117664761B
公开(公告)日：2024-05-31
申请号：CN202410145298.9
申请日：2024-02-02
Applicant: 华南理工大学 , 中交四航工程研究院有限公司
Abstract: 本发明涉及用机械应力测试固体材料的强度特性的技术领域，其公开了一种考虑围压和动能回收的冲击试验系统包括承重台、冲击单元、输入杆、围压控制单元、输出杆、动能回收单元、电容和控制器，冲击单元、围压控制单元和动能回收单元均安装于承重台，输入杆和输出杆均可滑动地安装于承重台，围压控制单元中夹持有试样，输入杆和输出杆分别位于试样的两侧，输入杆与冲击单元相对应，输出杆与动能回收单元连接，冲击单元、控制器和动能回收单元均与电容连接，控制器分别与冲击单元、输入杆、输出杆、围压控制单元和动能回收单元连接。本发明在试验过程中能够更真实地模拟不同工作环境的围压条件，并高效回收产生的机械动能。
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公开(公告)号：CN114989453A
公开(公告)日：2022-09-02
申请号：CN202210628401.6
申请日：2022-06-06
Applicant: 华南理工大学
IPC: C08J3/075 , C08L51/02 , C08F251/00 , C08F220/56 , C08F222/38 , G09B23/28
Abstract: 本发明公开了一种制作实物仿脑模型的透明SA‑DN‑NP复合凝胶材料的制备方法，包括：1)配备假酸浆溶液；2)配备海藻酸钠/丙烯酰胺溶液；3)混合假酸浆/海藻酸钠/丙烯酰胺溶液；4)试件成型。本发明的关键在于，SA‑DN‑NP复合凝胶中各成分的含量配比，以及制备得到的凝胶的用途，包括人类或动物脑组织(整体/部分)模型，并用于相关的科学或医学研究。本发明所提出凝胶，具有与脑组织相似的力学性能，包括在静态和动态条件下，同时可反映溶液环境对脑组织力学行为的影响，因此是非常合适的制作实物仿脑模型的材料，由其制作的实物仿脑模型可用于人体大脑力学行为实验研究，也可用于医学生手术训练等场景。
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公开(公告)号：CN114145709A
公开(公告)日：2022-03-08
申请号：CN202111421869.X
申请日：2021-11-26
Applicant: 华南理工大学
IPC: A61B3/16
Abstract: 本发明公开了一种基于眼压计压头受力的判定压头达到压平的方法，包括：1)提取眼压计压入过程中，压头在压入方向上的位移数据和受力数据；2)将受力数据对位移数据进行求导，得到压头受力关于压头压入深度即位移的变化率；3)绘制压头受力关于压入深度的变化率曲线，压头受力关于压头压入深度的变化率为Y轴，压入深度为X轴的曲线；4)找到压入过程中压头受力关于压入深度的变化率曲线中部的最大值，即为压头达到压平的时刻。本发明基于眼压计的压头受力判定压头达到压平，能够根据压头上的受力情况来判定压头是否达到压平，缓解直接观察压头与角膜的接触图像困难的问题，同时提高了判定的精度，在各类眼压计的使用中有广阔的前景。
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公开(公告)号：CN113011763A
公开(公告)日：2021-06-22
申请号：CN202110333722.9
申请日：2021-03-29
Applicant: 华南理工大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时空图卷积注意力的桥梁损伤识别方法，包括步骤：1)获取桥梁健康监测系统的应变数据，并进行异常值和零‑均值标准化预处理；2)预处理后的应变数据通过滑窗的方法构建样本，并划分训练集和测试集；3)构建时空图卷积注意力网络，并使用构建好的训练集进行训练；4)将测试集输入到已训练好的时空图卷积注意力网络中，输出桥梁损伤识别的结果。本发明实现了图卷积层GCN和注意力机制首次在桥梁损伤识别领域的应用，相较与现有基于卷积神经网络(CNN)只能提取网格结构的方法，本发明适用于任意桥梁传感器空间建模，挖掘空间特征能力也更强，具有更高的准确性和良好的扩展性，能够有效减少人工检查成本，在桥梁健康监测领域具有广阔的应用前景。
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