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公开(公告)号：CN114547868B
公开(公告)日：2024-12-17
申请号：CN202210093200.0
申请日：2022-01-26
Applicant: 中国铁建投资集团有限公司 , 中铁建苏州设计研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出的一种基于BIM的斜拉桥性能在线评估预测方法，包括创建BIM模型以及创建基于BIM模型的在线评估预测系统，本发明通过融合现有的桥梁健康管理系统采集的实时监测数据以及定期的人工巡检数据，采用层次分析法实现对大跨斜拉桥梁的全面、准确的监测和评估，同时基于大数据和时间序列方法，通过创建索力的预测模型，提取其相应的趋势变化，不仅能够得到结构真实的退化趋势，还能够对序列指标进行评价。
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公开(公告)号：CN117401939A
公开(公告)日：2024-01-16
申请号：CN202311645092.4
申请日：2023-12-04
Applicant: 中铁建苏州设计研究院有限公司
IPC: C04B28/00 , C04B7/147 , C04B7/14 , C04B38/10 , C04B14/42 , C04B111/40 , C04B111/72
Abstract: 本发明属于绿色建筑材料技术领域，尤其为一种修补防护用绿色碱激发混凝土及其制备方法，包括以下重量份的原料：15‑25重量份的超细锂渣粉、5‑10重量份的聚丙烯纤维、25‑30重量份的矿渣粉、0.5‑2重量份的泡沫、0.4‑1.2重量份的玻璃纤维、1‑5重量份的碱激发剂、25‑40重量份的水泥、1‑5重量份的加气剂、40‑60重量份的骨料、15‑30重量份的混凝土废浆粉、60‑100重量份的水和2‑7重量份的复合外加剂。本发明制备的绿色碱激发混凝土中添加了泡沫、玻璃纤维和加气剂，能够提高绿色碱激发混凝土的保温性能，而且不影响混凝土的附着效果，玻璃纤维具有保温的作用，同时能够提高混凝土的抗压强度。
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公开(公告)号：CN119006960A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411027946.7
申请日：2024-07-30
Applicant: 中铁建苏州设计研究院有限公司 , 东南大学
IPC: G06V10/778 , G06V10/82 , G06V10/764 , G06V10/774 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于内窥镜和深度学习模型的半灌浆套筒饱满性检测方法，该方法首先在下部钢筋预设内窥镜检测通道，然后基于电子内窥镜图像输入轻量化深度学习网络以判别灌浆区和非灌浆区的交界面，根据电子内窥镜从下部钢筋上端面到交界面的伸缩距离来定量估计半灌浆套筒饱满性。本发明方法所采用的电子内窥镜价格远低于具有三维测量功能的工业内窥镜，而且可以将灌浆饱满性检测问题从事后检测转化为过程监控，推广价值高、应用前景广阔。
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公开(公告)号：CN118817847A
公开(公告)日：2024-10-22
申请号：CN202411027943.3
申请日：2024-07-30
Applicant: 东南大学 , 中铁建苏州设计研究院有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于阵列超声扫描的桥梁预应力波纹管灌浆质量判别方法，该方法首先采用阵列超声B扫切片图对波纹管进行定位，然后根据波纹管的深度和直径确定阵列超声C扫切片图的成像深度范围；进行C扫成像之后，以灌浆完好区域的C扫切片图为基准，比较其他测区的C扫切片图在波纹管附近的较高反射能量区域的宽度范围和相对反射能量大小这两个关键图像特征来评估测区内的灌浆质量。相比于规范标准中常用的冲击回波法，本发明优势在于检测结果可视化强，对微小灌浆缺陷，特别是内部缺陷形式为内部含水的灌浆缺陷更为敏感，可代替常规的钻孔内窥镜验证方法。
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公开(公告)号：CN117808790B
公开(公告)日：2025-02-28
申请号：CN202410013495.5
申请日：2024-01-04
Applicant: 东南大学 , 中铁建苏州设计研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/84 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了基于PSPNet和贝叶斯优化综合管廊病害识别方法、系统及设备，涉及综合管廊病害识别技术领域。本发明包括：获取综合管廊正常状态及病害的图像，构成综合管廊病害图像初步数据集；对获取的病害图像初步数据集所包含的病害进行分类，然后对包含病害的图像进行病害像素语义分割标注，获得JSON格式的标注文件；将获取的病害图像初步数据集按照7:2:1的比例划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集，将训练数据集、验证数据和测试数据集的图像均采用统一数据增强方法进行数据扩充，最终形成病害图像数据集。本发明提高了综合管廊病害的检测精度，有利于精准的量测病害位置和面积，为后续管廊结构的安全评估与维护提供准确的病害数据。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114547868A
公开(公告)日：2022-05-27
申请号：CN202210093200.0
申请日：2022-01-26
Applicant: 中国铁建投资集团有限公司 , 中铁建苏州设计研究院有限公司
IPC: G06F30/20 , G06F119/14
Abstract: 本发明提出的一种基于BIM的斜拉桥性能在线评估预测方法，包括创建BIM模型以及创建基于BIM模型的在线评估预测系统，本发明通过融合现有的桥梁健康管理系统采集的实时监测数据以及定期的人工巡检数据，采用层次分析法实现对大跨斜拉桥梁的全面、准确的监测和评估，同时基于大数据和时间序列方法，通过创建索力的预测模型，提取其相应的趋势变化，不仅能够得到结构真实的退化趋势，还能够对序列指标进行评价。
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公开(公告)号：CN116621511A
公开(公告)日：2023-08-22
申请号：CN202310580253.X
申请日：2023-05-23
Applicant: 中铁建苏州设计研究院有限公司
IPC: C04B28/00
Abstract: 本发明提供了一种速凝环保的碱激发水泥基低碳混凝土及其制备方法，碱激发水泥基低碳混凝土由按照质量份计的以下原料混合得到：16‑30份碱激发剂、100‑180份粗骨料、65‑120份细骨料、15‑28份粉煤灰、35‑65份矿渣、10‑18份水，其中，所述碱激发剂包括氢氧化钠和水玻璃；氢氧化钠1‑2份，水玻璃15‑28份；所述粗骨料为中粒径石子和小粒径石子；所述中粒径石子为10‑20 mm的碎石，所述小粒径石子为5‑10 mm的碎石；所述细骨料为粗砂和细沙。本发明可以实现混凝土的快速凝结，可用于抢险工程，较为泥泞的道路快速硬化，便于抢险救灾车辆的快速通行，同时利用了矿渣与粉煤灰这类工业废料，变废为宝、变害为宝，应用前景巨大。
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公开(公告)号：CN117808790A
公开(公告)日：2024-04-02
申请号：CN202410013495.5
申请日：2024-01-04
Applicant: 东南大学 , 中铁建苏州设计研究院有限公司
IPC: G06T7/00 , G06V10/764 , G06V10/26 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/84 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06N3/0985
Abstract: 本发明公开了基于PSPNet和贝叶斯优化综合管廊病害识别方法、系统及设备，涉及综合管廊病害识别技术领域。本发明包括：获取综合管廊正常状态及病害的图像，构成综合管廊病害图像初步数据集；对获取的病害图像初步数据集所包含的病害进行分类，然后对包含病害的图像进行病害像素语义分割标注，获得JSON格式的标注文件；将获取的病害图像初步数据集按照7:2:1的比例划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集，将训练数据集、验证数据和测试数据集的图像均采用统一数据增强方法进行数据扩充，最终形成病害图像数据集。本发明提高了综合管廊病害的检测精度，有利于精准的量测病害位置和面积，为后续管廊结构的安全评估与维护提供准确的病害数据。
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公开(公告)号：CN117499450A
公开(公告)日：2024-02-02
申请号：CN202311415968.6
申请日：2023-10-30
Applicant: 中铁建苏州设计研究院有限公司
IPC: H04L67/125 , A62C3/02 , A62C31/00 , A62C37/36 , A62C37/50 , A62C99/00 , G08B17/10 , G08B25/01 , H04N7/18
Abstract: 本发明涉及校园安全技术领域，公开了一种基于校园安全的智慧楼宇消防管控系统，包括云平台、通信模块、监测模块、灭火系统和报警模块，所述监测模块的输出端分别与报警模块以及通信模块的输入端相连，所述通信模块的输出端与云平台的输入端相连，使得本装置在监测到火灾的第一时间即可通过云平台快速确定火灾的类型和位置，并在拉响警报的同时自动通过灭火系统对失火地点进行排烟、喷淋灭火和应急处理，进而可以有效提高火灾救火的效率，并减少了不必要的时间浪费，此外通过设置多种不同的灭火材料，使得本装置可以根据实际需要对不同类型的失火地点进行不同灭火材料的喷淋，从而大大提高了本装置的灭火效率和质量。
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公开(公告)号：CN115901950A
公开(公告)日：2023-04-04
申请号：CN202211562544.8
申请日：2022-12-07
Applicant: 东南大学 , 中铁建苏州设计研究院有限公司
IPC: G01N29/04 , G01N29/44 , G01N29/46 , G06F18/24 , G06F18/213 , G06F18/2415 , G06N3/0442 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种融合冲击回波和深度学习的混凝土内部分层缺陷检测方法，该方法具体包括缺陷智能识别、缺陷区域量化和缺陷深度自动定位。首先采用结合小波分解和GRU网络的一维模型方法实现混凝土结构内部缺陷信号的自动诊断，然后在缺陷自动识别结果的概率热点图基础上，采用阈值分割提取缺陷区域并进行面积量化。最后采用结合小波变换和卷积神经网络的二维模型方法来实现缺陷深度的定位。本发明克服了冲击回波法检测结果依赖人工判读而存在的结果主观性强和大量测区信号数据处理效率低的缺点，具有操作方便、低成本、智能快捷以及结果客观性强的优势，具有广阔的工程应用前景。
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