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公开(公告)号：CN104266920B
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201410543793.1
申请日：2014-10-15
Applicant: 武汉大学
IPC: G01N3/32
Abstract: 一种动力作用下散粒料锚固效应物理模型试验装置及方法，便于开展相关领域的室内试验。其装置包括框架组件、动力加载组件和锚固实施组件。其优点在于：本发明提供了一进行动力作用下散粒料使用锚杆锚固开展锚固效应研究的装置，填补了该领域试验装置的空白；本发明的长方体框架结构简单、易于操作，长方体框架两侧为透明材质板便于在试验中观察试验现象；本发明有利于促进动力作用下散粒料锚固效应研究的室内试验的开展，从而对高堆石坝锚杆抗震提供一定理论依据，促进对高堆石坝锚杆抗震效应的进一步认识，推进国家规范的制定。
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公开(公告)号：CN102799713A
公开(公告)日：2012-11-28
申请号：CN201210213516.5
申请日：2012-06-26
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种堆石坝心墙水力劈裂的数值模拟方法，包括如下步骤：（1）根据室内平面应变试验获取实际心墙土料的应力应变曲线，建立颗粒离散元双轴数值模型；（2）根据颗粒离散元双轴试验确定的细观力学参数，建立心墙骨架颗粒模型；（3）利用连续介质模型建立流体模型，并对其控制方程进行离散；（4）利用心墙骨架颗粒模型和流体模型模拟水力劈裂。本发明根据室内试验获取细观参数，模拟实际心墙土料的力学性能，施加心墙的应力边界条件以及堆石坝上游的实际水压力边界条件，进行数值模拟，从细观角度判定心墙是否发生水力劈裂。根据模拟结果，从施工或设计方面提出改进措施，避免心墙水力劈裂的发生，从而对实际工程具有指导意义。
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公开(公告)号：CN118627340B
公开(公告)日：2025-04-01
申请号：CN202410771102.7
申请日：2024-06-14
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明涉及计算机领域和水工结构领域，公开了基于多专业模型集成的堆石坝变形分析集成方法，包括以下步骤：S1、利用参数反演分析方法建立堆石料本构模型，还公开了基于多专业模型集成的堆石坝变形分析系统，包括：参数反演分析模块，用于建立堆石料本构模型，以及公开了基于多专业模型集成的堆石坝变形分析设备，包括：集群管理主机，其用于负责整个设备网络的资源调配和管理。通过容器化的WebSocket技术极大程度上简化了容器之间的实时数据交换和通信，并且在一个复杂的数据处理流程中，S1步骤的输出可以即时成为S2步骤的输入，S2步骤的输出可以即时成为S3步骤的输入，基于WebSocket技术的“一次通讯，持久连接”的优势降低了服务器通讯负载。
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公开(公告)号：CN119513328A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411585064.2
申请日：2024-11-07
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F16/36 , G06F18/24 , G06F18/214 , G06F18/10 , G06F40/284 , G06F40/289 , G06F16/951 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开一种用于领域知识抽取的水害防治实体数据增强方法及系统，方法包括：获取水害防治领域内文本数据；对获取的不同格式文本数据进行标准化处理及清洗，形成领域的原始数据集；根据领域的原始数据集，自上而下归纳领域主题概念，剖析概念关联关系，建立水害防治本体模型，根据本体模型开展数据标注；根据标注结果将每条文本数据分为实体部分与非实体部分，对实体部分与非实体部分采用相应的增强策略实施数据增强，重新组合实体部分增强结果与非实体部分增强结果，得到该条文本数据的增强数据，每条文本的增强数据组成增强数据集。
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公开(公告)号：CN118962088A
公开(公告)日：2024-11-15
申请号：CN202410981923.3
申请日：2024-07-22
Applicant: 武汉大学
Abstract: 本发明公开了一种基于多场耦合的混凝土损伤分析方法及系统，包括：建立多场耦合模型；建立全级配混凝土细观模型；对混凝土试件分别进行自干燥试验和单轴扩散干燥试验，获得各试验条件下混凝土试件对应的各种试验参数；根据自干燥试验的试验条件和得到的各种试验参数对混凝土细观模型进行自干燥试验模拟，采用多场耦合模型计算获得模拟过程中混凝土各龄期下的力学性能演变及损伤分布；根据单轴扩散试验的试验条件和得到的试验参数对混凝土细观模型进行单轴试验模拟，采用多场耦合模型计算获得模拟过程中混凝土性能演变过程及损伤分布。本发明考虑了各物理场变量之间的耦合效应，克服了仅考虑单一因变量或物理场的缺陷。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117238407B
公开(公告)日：2024-09-17
申请号：CN202310954885.8
申请日：2023-08-01
Applicant: 武汉大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G16C60/00 , E02B7/06 , G06F30/25 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供干湿循环后不同尺寸堆石颗粒破碎强度的确定方法及装置，充分考虑干湿循环和颗粒粒径的耦合影响，得到更加符合颗粒真实破损情况的数据。方法包括：步骤1，对不同尺寸的堆石颗粒进行筛分，筛选出多组不同尺寸的堆石颗粒；步骤2，将筛选出的各组堆石颗粒分别放入干湿循环试验机中进行不同次数的干湿循环试验；步骤3，干湿循环试验完成后，对每组堆石颗粒都进行单颗粒破碎试验；步骤4，构建考虑颗粒粒径以及干湿循环次数耦合影响的堆石颗粒特征破碎强度变化模型；将步骤3获得的试验数据带入模型中，得到各拟合系数，进而得到预测模型；步骤5，采用预测模型对待预测的不同干湿循环下、不同尺寸堆石颗粒的破碎强度进行预测确定。
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公开(公告)号：CN118313210A
公开(公告)日：2024-07-09
申请号：CN202410525531.6
申请日：2024-04-29
Applicant: 武汉大学 , 雅砻江流域水电开发有限公司
IPC: G06F30/23 , G06F30/27 , G06N20/00 , G06F30/28 , G06F119/14 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于SAA等多源监测数据的堆石坝参数反演方法，属于堆石坝变形预测技术领域，包括：获取堆石坝内材料分区的监测数据，基于监测数据构建以SAA为主要数据的输入数据集；基于输入数据集构建不同参数组合，将不同参数组合代入至有限元模型中进行计算，获得有限元计算值；基于有限元计算值构建各个材料分区所对应的目标函数；构建机器学习模型，对机器学习模型进行训练，获得机器学习代理模型；目标函数值进行寻优，获得参数反演结果。本发明充分利用了堆石坝新型以及常规变形监测仪器的多源监测数据，实现了堆石坝变形监测以及预测的有机融合，尤其是SAA在堆石坝内布设所获取的时间跨度长，空间范围广的变形监测数据。
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公开(公告)号：CN117807768A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202311735426.7
申请日：2023-12-18
Applicant: 武汉大学
IPC: G06F30/20 , G06F17/16 , G06F119/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明提供了一种大坝温度相场位移的估测方法及计算机可读介质。本发明获取水利大坝截面的长度、宽度；通过实验法获取参数；将水利大坝截面的长和宽进行单元划分得到多个四边形单元、多个节点；采用一阶形函数对每个四边形单元内部的位移场、温度场、相场依次进行描述，结合能量最小原理建立热‑力‑相场耦合模型的控制方程和边界条件所满足的弱积分形式，计算每个四边形单元的刚度矩阵、每个四边形单元的右端矢量；采用牛顿迭代法和欧拉法求解每个时刻每个节点的温度值、相场值、位移值，将相场结果即裂缝带入到大坝安全评价系统对大坝进行安全评估。本发明为水工混凝土结构在温度变化下是否产生裂缝以及裂缝如何发展提供了指导意义。
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公开(公告)号：CN117238407A
公开(公告)日：2023-12-15
申请号：CN202310954885.8
申请日：2023-08-01
Applicant: 武汉大学 , 华能澜沧江水电股份有限公司
IPC: G16C60/00 , E02B7/06 , G06F30/25 , G06F111/08
Abstract: 本发明提供干湿循环后不同尺寸堆石颗粒破碎强度的确定方法及装置，充分考虑干湿循环和颗粒粒径的耦合影响，得到更加符合颗粒真实破损情况的数据。方法包括：步骤1，对不同尺寸的堆石颗粒进行筛分，筛选出多组不同尺寸的堆石颗粒；步骤2，将筛选出的各组堆石颗粒分别放入干湿循环试验机中进行不同次数的干湿循环试验；步骤3，干湿循环试验完成后，对每组堆石颗粒都进行单颗粒破碎试验；步骤4，构建考虑颗粒粒径以及干湿循环次数耦合影响的堆石颗粒特征破碎强度变化模型；将步骤3获得的试验数据带入模型中，得到各拟合系数，进而得到预测模型；步骤5，采用预测模型对待预测的不同干湿循环下、不同尺寸堆石颗粒的破碎强度进行预测确定。
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公开(公告)号：CN115760883A
公开(公告)日：2023-03-07
申请号：CN202211651042.2
申请日：2022-12-21
Applicant: 武汉大学
IPC: G06T7/11 , G06T5/00 , G06V10/774 , G06V10/764 , G06N5/01 , G06F17/16
Abstract: 本发明公开了一种基于随机森林算法的颗粒材料CT图像分割方法及装置。方法如下：S1：输入颗粒材料CT图像，设置待使用的图像特征；S2：通过Gini系数评估待使用的图像特征的重要性，挑选出重要性高的图像特征；S3：基于选定的图像特征采用随机森林机器学习方法训练颗粒材料CT图像的像素分类模型；S4：对所有CT图像应用训练好的像素分类模型，完成颗粒材料的三维分割。本发明通过Gini系数对每个图像特征的重要性进行评估，筛选出对模型训练起关键作用的少量特征，有效提升了训练效率；在模型训练过程中手动标记颗粒和颗粒之间的孔隙，提升了模型的鲁棒性和分类效果。该方法能够对形态不规则和组成成分复杂的颗粒的CT图像进行精确、高效的分割。
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