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公开(公告)号：CN109919082A
公开(公告)日：2019-06-21
申请号：CN201910165765.3
申请日：2019-03-05
Applicant: 东南大学 , 北京特希达交通基础设施顾问有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于LSTM与EMD的模态识别方法，包括如下步骤：获取信号数据；利用LSTM算法对信号的左右两端数据进行预测延申，得到拓展后的信号数据；利用EMD算法分解上述拓展后的信号数据，得到信号的各阶模态信号；将各阶模态信号在原始信号的左右端点处截断，形成最终的各阶模态信号。本发明能够有效地解决传统的经验模态分解法(EMD)在信号分解时的端点效应以及模态混叠效应，从而使损伤识别、机械故障诊断的结果更为准确，鲁棒性更强。
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公开(公告)号：CN111044617B
公开(公告)日：2022-08-02
申请号：CN201911188370.1
申请日：2019-11-28
Applicant: 东南大学 , 江苏东印智慧工程技术研究院有限公司 , 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与声发射技术的拉索损伤识别方法，首先，利用声发射设备测量正常状态与损伤状态拉索的声发射信号各N组，形成数据集，将数据集中的信号序列打上标签，将N组信号归一化，并划分为训练集和测试集；建立长短期记忆全卷积神经网络，对声发射信号进行训练，保存训练好的模型和参数；利用声发射设备在现场获取拉索的声发射信号，将信号输入上述训练好的模型中，自动判别拉索是否存在损伤。本发明直接处理声发射的原始信号，效率高，成本低，相对于传统的人工检测法以及磁通量法更具有明显的自动化优势。
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公开(公告)号：CN111044617A
公开(公告)日：2020-04-21
申请号：CN201911188370.1
申请日：2019-11-28
Applicant: 东南大学 , 江苏东印智慧工程技术研究院有限公司 , 东衢智慧交通基础设施科技(江苏)有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习与声发射技术的拉索损伤识别方法，首先，利用声发射设备测量正常状态与损伤状态拉索的声发射信号各N组，形成数据集，将数据集中的信号序列打上标签，将N组信号归一化，并划分为训练集和测试集；建立长短期记忆全卷积神经网络，对声发射信号进行训练，保存训练好的模型和参数；利用声发射设备在现场获取拉索的声发射信号，将信号输入上述训练好的模型中，自动判别拉索是否存在损伤。本发明直接处理声发射的原始信号，效率高，成本低，相对于传统的人工检测法以及磁通量法更具有明显的自动化优势。
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公开(公告)号：CN109444765A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811065149.2
申请日：2018-09-13
Applicant: 东南大学 , 北京特希达技术研发有限公司
IPC: G01R31/396 , G08C17/02
Abstract: 本发明公开了一种用于NB-IoT设备电量实时显示的系统，包括NB-IoT电压检测模块，NB-IoT电压检测模块将检测到的NB-IoT设备的电池电压数据通过无线发送模块发送给数据接收与处理模块，数据接收与处理模块对电压数据进行换算得到NB-IoT设备的剩余电量，并将剩余电量发送给电量显示模块进行实时显示。本发明还公开了采用该系统的显示方法。本发明通过NB-IoT电压检测模块不断检测NB-IoT设备的电池电压值，并通过无线发送模块发送至数据接收与处理模块，这样通过后台数据处理与移动端协作完成了NB-IoT设备电量的实时显示，为NB-IoT设备的耗能与电量管理提供了可靠的平台。
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公开(公告)号：CN109443421A
公开(公告)日：2019-03-08
申请号：CN201811065198.6
申请日：2018-09-13
Applicant: 东南大学 , 北京特希达技术研发有限公司
Abstract: 本发明公开了一种NB-IoT无线温湿度传感器，包括温湿度传感模块，温湿度传感模块采集环境温度和湿度数据并发送给MCU核心板，MCU核心板通过NB-IoT无线通信模块将数据传输至云服务器。本发明通过NB-IoT无线通信模块建立无线温湿度传感器，解决了有线传感器成本高、布线困难、现场安装难度大等问题，能够实现低成本、低功耗、长寿命、广覆盖目的，有利于实现桥梁等基础设施长期实时监测自身及周边环境变化。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN108363961A
公开(公告)日：2018-08-03
申请号：CN201810066766.8
申请日：2018-01-24
Applicant: 东南大学 , 北京九通衢检测技术股份有限公司 , 江西赣粤高速公路股份有限公司
Abstract: 本发明的一种基于卷积神经网络间迁移学习的桥梁支座病害识别方法，包括以下步骤：获取桥梁支座病害照片，并为每张照片赋予标签信息；运用图像处理的方法，增加用于训练卷积神经网络的数据量；将训练集和测试集中的所有图片缩放成预定大小的彩色图，并进行图像预处理；获取一个在其他数据集上已经训练好的卷积神经网络模型；以知识迁移的方式，得到具有自动识别桥梁支座病害功能的卷积神经网络模型。本发明的一种基于卷积神经网络的桥梁支座病害自动识别方法，通过知识迁移模式训练卷积神经网络在精度，收敛速度上具有明显的优势而且大大减少了训练神经网络所需的数据量，对于病害场景复杂且数据不易收集的桥梁支座病害具有一定的现实意义。
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公开(公告)号：CN106223637A
公开(公告)日：2016-12-14
申请号：CN201610702513.6
申请日：2016-08-22
Applicant: 北京特希达科技有限公司 , 东南大学
IPC: E04G23/02
CPC classification number: E04G23/0218 , E04G23/0222 , E04G23/0237
Abstract: 本发明公开了一种预应力钢丝绳综合加固板墙的系统，包括分别锚固于墙体和楼板上的多组植筋，锚固于楼板和墙体上部植筋成组设置，各组植筋上设有带肋角钢，各组带肋角钢之间设有横向钢丝绳，横向钢丝绳一端穿过其中一个带肋角钢的肋板后被锚固，另一端连接横向螺纹套筒的一端，横向螺纹套筒另一端通过横向螺纹杆连接另一带肋角钢的肋板；在墙体下部的各组植筋上分别设有角钢，角钢一端连接植筋，另一端通过纵向螺纹杆连接纵向螺纹套筒，纵向螺纹套筒连接纵向钢丝绳的一端，纵向钢丝绳的另一端穿过位于角钢正上方的带肋角钢后被锚固。通过扭动螺母可以实现对钢丝绳施加预应力，不需要大型设备，且张拉控制精度高，现了楼板和墙体的综合加固。
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公开(公告)号：CN105937306A
公开(公告)日：2016-09-14
申请号：CN201610343980.4
申请日：2016-05-20
Applicant: 东南大学 , 北京特希达科技有限公司 , 柳州欧维姆结构检测技术有限公司
IPC: E04G23/02
CPC classification number: E04G23/0218 , E04G2023/0262
Abstract: 本发明公开了一种预应力纤维片材加固柱的装置，包括锚固于混凝土柱上的固定端锚具、张拉端锚具，与固定端锚具、张拉端锚具连接的凸型液压千斤顶；还包括二分夹片式夹具，带有柱帽的圆柱焊接于夹片式夹具上表面，嵌套于圆柱外的套筒通过顶压杆连接于凸型液压千斤顶上；纤维片材一端由张拉端的夹片式夹具夹持，另一端锚固于固定端锚具。可以对外包的加固柱的纤维片材有效施加预应力，有效夹持纤维布等较薄的纤维片材和纤维板等较厚的纤维片材，并能保持较高的预应力，减小了钢材用量，节约加固成本，施工快速方便，方便在工程加固中推广使用。
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公开(公告)号：CN103061415B
公开(公告)日：2015-07-08
申请号：CN201310028418.9
申请日：2013-01-25
Applicant: 东南大学 , 北京特希达科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种FRP型材刺板胶结复合连接接头及方法，包括两块刺板，两块刺板分别位于FRP型材的接头连接区的两面，两块刺板的带刺面均朝向FRP型材，两块刺板的刺均插入FRP型材，两块刺板和FRP型材之间均设置有环氧树脂浸渍胶层，两块刺板之间通过螺栓连接。本发明刺板与FRP型材的连接成功地将刺引入到胶层抗剪界面，大大提高了胶层界面的抗剪强度，实现了胶结与刺板连接的共同受力，具有强度高、延性好、接头效率高等优点。本发明的连接接头施工简单、快捷、方便、可靠，利用该连接方法可以进行FRP型材的单向接长、多向连接，也可以对刺板进行外接设计处理，以适合螺栓连接、焊接等操作，因而可以将该接头运用到复合材料桁架、网架、桥梁等结构中。
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公开(公告)号：CN114627107B
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202210374059.1
申请日：2022-04-11
Applicant: 东南大学 , 江苏东印智慧工程技术研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06T7/80 , G06T3/4038 , G06T3/4007 , G06N3/08 , G06N3/0464 , G06V10/44 , G06V10/82
Abstract: 本发明涉及一种桥梁梁底病害全形貌检测方法及系统，通过在桥检车机械臂上安装多个图像采集装置进行梁底病害全形貌检测，其视场能够覆盖梁底全部待检测区域；当桥检车沿桥梁纵向行驶时，图像采集装置快速采集桥梁梁底全形貌图像，将图像导入桥梁梁底病害识别系统，通过图像识别方法自动分类、识别、定位、测量梁底病害，同时可对桥梁梁底全形貌实景彩色图片进行展示；通过多次桥梁检测，对所检测得的每个病害进行长期追踪，得到桥梁全寿命周期内病害发展历程。本发明极大提高了桥梁检测效率和精度，解决了传统人工检测效率不高、量化困难，其他移动检测设备续航能力低、对不同桥型适应力弱的问题，创新了梁底全形貌可视化和长期监控的管理方法。
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