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公开(公告)号：CN113094843B
公开(公告)日：2022-08-09
申请号：CN202110485547.5
申请日：2021-04-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06Q10/06 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 一种基于贝叶斯网络的梁式桥评估的条件概率的求解方法，属于土木工程技术领域。确定环境因素；构建评估网络；根据网络中节点因素进行试验；得出节点信息；定义网络第二层节点失效的判断依据并求解失效概率分布列、统计记录模拟结果；提炼评价桥梁结构安全性、使用性及耐久性的极限状态方程；求解出在网络第二层节点的各种状态条件下的条件概率的分布列；基于贝叶斯网络理论构建桥梁评估网络；将条件概率作为贝叶斯网络的输入参数，对造成桥梁安全性能失效的主要环境因素进行反向诊断，评估事故致因。本发明为桥梁维修加固及健康监测提供了一种技术手段；为贝叶斯网络桥梁安全风险评估的条件概率获取提供了有效的解决途径。
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公开(公告)号：CN113283130A
公开(公告)日：2021-08-20
申请号：CN202110429025.3
申请日：2021-04-21
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于应变模态的高速铁路32米标准梁动挠度监测方法，包括：基于列车荷载偏载分布的特点，采用基于振型叠加法的模态应变理论建立了考虑测点至等效中性层距离修正的“应变‑动挠度”模型，应变测点距箱梁截面等效中性层的距离和模态矩阵振型阶数的选取，对建立的应变‑动挠度变换模型的重构精度有显著的影响，利用Ansys数值模拟来对列车偏载作用下应变测点距箱梁截面等效中性层的距离进行修正，利用粒子群算法对模态矩阵振型阶数的选取进行优化，通过UM多体动力学仿真数据集和实际动载试验结果表明本发明的有效性和准确性。本发明提高了桥梁健康监测实时预警子系统智能识别的自动化、智能化、准确性和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN113191084A
公开(公告)日：2021-07-30
申请号：CN202110496020.2
申请日：2021-05-07
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/02
Abstract: 一种基于贝叶斯网络理论的既有铁路桥梁可靠度综合评估方法，属于桥梁监测技术领域。提出风险因素的选取原则、识别方法及识别过程；建立风险因素的层次结构模型而后进一步划分层次结构；确定各风险因素的等级评定标准，并进行关联性分析；建立风险因素的故障树模型并映射成贝叶斯网络模型；确定贝叶斯网络模型的根节点的先验概率及非根节点的条件概率；进行贝叶斯网络的诊断推理以及实现程序化。本发明解决了既有铁路桥梁可靠度评估问题，实现了对桥梁结构整体的可靠度预测，在桥梁结构整体失效的情况下，诊断事故致因，识别关键致险路径；可判断桥梁结构整体的健康状态，诊断桥梁事故的关键致因，建立多层次有重点的综合桥梁评估方法。
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公开(公告)号：CN113094843A
公开(公告)日：2021-07-09
申请号：CN202110485547.5
申请日：2021-04-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/27 , G06Q10/06 , G06F111/08 , G06F119/02 , G06F119/04
Abstract: 一种基于贝叶斯网络的梁式桥评估的条件概率的求解方法，属于土木工程技术领域。确定环境因素；构建评估网络；根据网络中节点因素进行试验；得出节点信息；定义网络第二层节点失效的判断依据并求解失效概率分布列、统计记录模拟结果；提炼评价桥梁结构安全性、使用性及耐久性的极限状态方程；求解出在网络第二层节点的各种状态条件下的条件概率的分布列；基于贝叶斯网络理论构建桥梁评估网络；将条件概率作为贝叶斯网络的输入参数，对造成桥梁安全性能失效的主要环境因素进行反向诊断，评估事故致因。本发明为桥梁维修加固及健康监测提供了一种技术手段；为贝叶斯网络桥梁安全风险评估的条件概率获取提供了有效的解决途径。
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公开(公告)号：CN111737909B
公开(公告)日：2021-02-09
申请号：CN202010521755.1
申请日：2020-06-10
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明涉及一种基于时空图卷积网络的结构健康监测数据异常识别方法，解决了现有基于建筑结构健康监测数据的异常识别方法难以区分传感器故障和结构变异的问题。识别方法如下：利用可学习邻接矩阵的时空图卷积网络对结构监测数据进行时空关联建模，将各阶相邻节点的信息分层次地用于数据回归，设计对应的网络结构和目标函数惩罚项；使用监测系统建成初期的实测数据作为训练集，训练网络并获取邻接矩阵，将后续的实测数据输入网络后计算模型残差及诊断指标，结合诊断指标和关键邻边判断数据异常源自传感器故障还是结构变异。本发明能有效区分传感器异常和结构异常的数据模式，准确识别故障传感器，适用于各类结构健康监测系统的管理与维护。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108225906B
公开(公告)日：2020-04-03
申请号：CN201810088533.8
申请日：2018-01-30
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提供一种基于计算机视觉的拉索腐蚀监测识别与疲劳寿命评估方法，通过拉索锚固端的透时检查窗，拍摄腐蚀高强钢丝图像，并从中提取图像特征，然后对腐蚀程度评价模型建模，再对疲劳寿命特性能数评价模型建模，与人工加速腐蚀试验下的钢丝腐蚀疲劳性能退化状态进行匹配，最终完成在役拉索的腐蚀状态识别和疲劳寿命评估。本发明识别精度高，速度快，成本低。本发明还能满足拉索腐蚀疲劳在线监测预警的实时数据处理需求，即不进行数据集更新，直接对消费级普通相机采集到的图像进行识别。本发明提高了拉索腐蚀监测识别与疲劳寿命评估的自动化、智能化、准确性和鲁棒性，为桥梁结构拉索腐蚀疲劳的自动监测与识别提供了解决方案。
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公开(公告)号：CN103698071B
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201310714346.3
申请日：2013-12-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01L5/00
Abstract: 本发明提出了一种基于监测加速度的拉索时变索力历程识别的数据驱动方法，运用复杂度寻踪这种高效的无监督学习算法，利用拉索上布置的多通道加速度传感器的监测信息，实现了对索力时程进行实时辨识。复杂度寻踪算法可以自主地将拉索的加速度响应分解为拉索的单模态响应，进而通过极短时间的加速度信息辨识拉索的实时频率，通过张紧弦理论计算索力时程。通过结合实测索力和实测风速的斜拉桥的模拟分析以及拉索的模型试验，证明了所提出的复杂度寻踪算法能够对时变索力历程进行准确的实时识别。本发明是一种直接有效的时变索力历程辨识方法，简单易用，索力辨识精度高，时效性强且能够实现在线实时辨识，尤其适用于拉索的在线评估。
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公开(公告)号：CN103698071A
公开(公告)日：2014-04-02
申请号：CN201310714346.3
申请日：2013-12-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01L5/00
Abstract: 本发明提出了一种基于监测加速度的拉索时变索力历程识别的数据驱动方法，运用复杂度寻踪这种高效的无监督学习算法，利用拉索上布置的多通道加速度传感器的监测信息，实现了对索力时程进行实时辨识。复杂度寻踪算法可以自主地将拉索的加速度响应分解为拉索的单模态响应，进而通过极短时间的加速度信息辨识拉索的实时频率，通过张紧弦理论计算索力时程。通过结合实测索力和实测风速的斜拉桥的模拟分析以及拉索的模型试验，证明了所提出的复杂度寻踪算法能够对时变索力历程进行准确的实时识别。本发明是一种直接有效的时变索力历程辨识方法，简单易用，索力辨识精度高，时效性强且能够实现在线实时辨识，尤其适用于拉索的在线评估。
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公开(公告)号：CN206291977U
公开(公告)日：2017-06-30
申请号：CN201621371791.X
申请日：2016-12-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01K11/32
Abstract: 本实用新型提供一种金属封装分布式光纤传感器，包括两根光纤(1.2)、金属基层(3)、锡层(4)和金属保护层(5)，所述的金属基层(3)上设置有两条平行的凹槽(6)，每个所述的凹槽(6)内安装有一根光纤，金属基层(3)外面依次封装锡层(4)、金属保护层(5)。本实用新型封装工艺可靠，在结构表面布设方式简单，材料与装配成本低，制备过程较为简单，易于批量生产与市场推广，适用于公路、桥梁等多种结构监测。
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公开(公告)号：CN205382416U
公开(公告)日：2016-07-13
申请号：CN201620083420.5
申请日：2016-01-19
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: E01D19/16
Abstract: 一种便于耐久性病害检测的透明拉索，包括拉索，所述的拉索的全长范围内或者部分区域内的钢丝束外层覆有一定厚度的透明高分子材料涂层，从而形成全透明和部分区域透明的拉索护套，该拉索护套能够满足拉索护套力学性能和耐久性，拉索护套能够隔绝外界空气，拉索护套与钢丝束间能够滑移。本实用新型的透明拉索材料成本低，制备过程较为简单，易于批量生产，并具有直接观察到钢丝束锈蚀情况的优点。过透明的拉索护套能直观地观察拉索全长范围内或部分区域内钢丝束腐蚀、断裂等耐久性病害情况。
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