公开(公告)号：CN119963272A

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202510054997.7

申请日：2025-01-14

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 唐源洁 ,  王福田 ,  于泽 ,  胡志远 ,  王子腾 ,  李晓琳 ,  焦海翔 ,  邱荧晨 ,  田源

IPC: G06Q30/0283 ,  G06Q50/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本发明专利公开了一种重复性建设工程费用优化方法，具体涉及工程建设领域。包括如下步骤：S1、参数设定：初始化时间窗的开始时间、算法迭代次数；S2、生成初始施工计划；S3、如果时间窗的开始时间大于初始施工计划的工期与时间窗长度之差，则将时间窗的开始时间设置为0；S4、采用滚动时域方法生成相应的松弛问题；S5、利用约束规划方法求解步骤S4的松弛问题；S6、更新迭代次数，并更新时间窗的开始时间；S7、重复步骤S3‑S6，直到满足迭代条件为止，输出迭代过程中的最优解。采用本发明技术方案解决了现有的以费用为优化目标的施工计划编制方法不能适用于不同施工场景的问题，同时，面向中等与大规模案例求解时，能够在合理的时间内获得近似最优解。

公开(公告)号：CN117474486A

公开(公告)日：2024-01-30

申请号：CN202311458391.7

申请日：2023-11-03

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 唐源洁 ,  王福田 ,  胡志远 ,  于泽 ,  刘仍奎 ,  阿孜古丽·阔切尔拜

IPC: G06Q10/10 ,  G06Q50/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本申请提供一种重复性建设工程工期优化方法，基于自适应大规模邻域搜索算法，与整数规划相互结合的优化算法，求解以工期最短为优化目标的复杂场景下重复性建设工程施工计划编制优化模型，实现工期最小化，该方法充分考虑并准确刻画重复性建设工程所面临的多类复杂、灵活的施工场景，包括：多施工模式、多施工组、非典型施工单元、有限施工资源所构成的施工特性，以及由可变的工组数量、施工区段、施工顺序、灵活匹配的工组‑施工模式，和多种可能的施工时空中断所构成的多种实际施工策略；采用整数规划的思想，构建以工期为优化目标的复杂场景下重复性建设工程施工计划编制优化模型，便于在小规模案例下现场管理者可直接利用商业软件实现求解。

公开(公告)号：CN119669869A

公开(公告)日：2025-03-21

申请号：CN202510190606.4

申请日：2025-02-20

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 唐源洁 ,  于泽 ,  王福田 ,  陈兴庆蓉 ,  庄勇 ,  梁恒丹 ,  李晓琳 ,  陈明 ,  田源 ,  邱荧晨 ,  阿孜古丽阔切尔拜

IPC: G06F18/241 ,  G06F18/23 ,  G06F18/22 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明专利公开了基于车体振动数据的多层次轨道病害识别系统，具体涉及爆破辅助装置领域。包括：数据采集模块采集轨道环境的异质性数据；环境自适应模块分析车体振动数据与异质性数据间的相关性，构建双视角相似度矩阵，通过谱聚类方法实现轨道环境的自适应分类；标签增强模块生成高质量伪标签，形成完整标注的样本集；病害识别模块采用注意力引导的多任务级联CNN架构，输出包含病害位置和严重程度的多层次识别结果。采用本发明技术方案解决了现有的轨道状态评估方法无法再复杂环境中实现对轨道病害的真实状态进行评估的问题，在几何和结构病害识别方面均取得了良好的性能表现。

公开(公告)号：CN117474486B

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202311458391.7

申请日：2023-11-03

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 唐源洁 ,  王福田 ,  胡志远 ,  于泽 ,  刘仍奎 ,  阿孜古丽·阔切尔拜

IPC: G06Q10/10 ,  G06Q50/08 ,  G06Q10/04

Abstract: 本申请提供一种重复性建设工程工期优化方法，基于自适应大规模邻域搜索算法，与整数规划相互结合的优化算法，求解以工期最短为优化目标的复杂场景下重复性建设工程施工计划编制优化模型，实现工期最小化，该方法充分考虑并准确刻画重复性建设工程所面临的多类复杂、灵活的施工场景，包括：多施工模式、多施工组、非典型施工单元、有限施工资源所构成的施工特性，以及由可变的工组数量、施工区段、施工顺序、灵活匹配的工组‑施工模式，和多种可能的施工时空中断所构成的多种实际施工策略；采用整数规划的思想，构建以工期为优化目标的复杂场景下重复性建设工程施工计划编制优化模型，便于在小规模案例下现场管理者可直接利用商业软件实现求解。

公开(公告)号：CN117786406A

公开(公告)日：2024-03-29

申请号：CN202311790066.0

申请日：2023-12-25

Applicant: 北京交通大学

Inventor： 唐源洁 ,  王子腾 ,  于泽 ,  庄勇 ,  王福田 ,  刘仍奎 ,  高毅 ,  梁恒丹 ,  陈兴庆蓉

IPC: G06F18/214 ,  G06F18/2337 ,  G06F18/2413 ,  G06F18/2431 ,  G06F18/25 ,  G06F18/2132 ,  G06N3/08 ,  G06N20/20 ,  G01M7/02 ,  G01M17/08

Abstract: 本发明公开了基于车体振动实现钢轨监测的异质性驱动集成学习方法，拓宽了便携式车体振动传感器在铁路基础设施管理中的应用领域。该方法具有部署方便、成本低廉等优点，为轨道设备质量评价的数据积累新手段的实施提供了有利条件。本发明可为基于手持式探伤仪器或大型作业车等成熟手段的诊断提供辅助支持，有利于实现“严检慎修”。从科学研究价值的角度出发，本发明构建了以异质性影响因子分析为主导的集成学习框架，在扩大列车车体振动数据应用领域的同时，解决了由于数据体量不完整或病害变异导致的自学习程度不足等问题。