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公开(公告)号：CN112305085A
公开(公告)日：2021-02-02
申请号：CN202011163103.1
申请日：2020-10-27
Abstract: 一种基于扭转导波的钢管周向损伤监测方法，涉及钢管周向定位损伤监测。在管道中间部位的上部建立外表面凹槽缺陷，将钢管右侧设定为固定，左侧自由，选择在左侧端部加载瞬时周向位移用于模拟扭转导波的激励。将钢管截面以圆心为中心均分成n个扇形部分，在距钢管左侧四分之一处，沿钢管外表面一圈设置n个信号提取点；对n个信号提取点所提取到的信号进行希尔伯特变化，定义出任意时刻的瞬时包络，所得数据结果绘制三维曲面图，观测直达波的波峰以及缺陷回波的波峰；提取各缺陷回波位置处最大值，将数值绘制成雷达图的形式，以圆截面的形式表示。采用扭转导波T(0,1)的监测方法，能更好地对缺陷周向位置进行定位，在缺陷监测中具有优越性。
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公开(公告)号：CN106595722B
公开(公告)日：2019-01-22
申请号：CN201611201764.2
申请日：2016-12-22
Applicant: 厦门大学
IPC: G01D5/24
Abstract: 本发明涉及一种低频负刚度电容传感器，包括：绝缘底板；可变电容器，其放置在该绝缘底板上并且包括彼此平行且间隔放置的第一极板、第二极板和振动板，该振动板以悬臂的方式夹置在该第一极板与该第二极板之间从而在该第一极板与该振动板之间形成第一电容器，并在该振动板与该第二极板之间形成第二电容器；以及静电极板，其放置在该绝缘底板上并且包括彼此平行且间隔放置的第三极板和第四极板，该振动板的一部分伸入到该第三极板与该第四极板之间，该第三极板与该第四极板之间的静电场是可调节的。根据本发明的低频负刚度电容传感器，能够通过控制静电极板之间的电场强度来加大振动板的偏转程度，从而实现低频信号的非线性放大。
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公开(公告)号：CN119004002B
公开(公告)日：2025-03-14
申请号：CN202411483609.9
申请日：2024-10-23
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/15 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本公开提供了一种改进GAIN修补多传感数据均随机缺失的方法及装置，该改进GAIN包括生成器和判别器，生成器和判别器均包括由卷积神经网络组成的编码器‑解码器架构，且在生成器中集成自注意力机制，使网络更多注意力集中在重要特征，增强网络提取全局特征的能力。生成器和判别器中均设置有跳跃连接，能够缓解梯度消失的问题，提高特征的利用率。该方法通过采用不完整数据矩阵对改进GAIN进行训练，该不完整数据矩阵中对应于各传感器的数据均存在随机部分缺失。由此，根据训练完成的生成器对实际采集得到的传感器数据进行数据修补，可以保证其对所有传感器的缺失数据的修补效果。
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公开(公告)号：CN119004002A
公开(公告)日：2024-11-22
申请号：CN202411483609.9
申请日：2024-10-23
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/15 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/094
Abstract: 本公开提供了一种改进GAIN修补多传感数据均随机缺失的方法及装置，该改进GAIN包括生成器和判别器，生成器和判别器均包括由卷积神经网络组成的编码器‑解码器架构，且在生成器中集成自注意力机制，使网络更多注意力集中在重要特征，增强网络提取全局特征的能力。生成器和判别器中均设置有跳跃连接，能够缓解梯度消失的问题，提高特征的利用率。该方法通过采用不完整数据矩阵对改进GAIN进行训练，该不完整数据矩阵中对应于各传感器的数据均存在随机部分缺失。由此，根据训练完成的生成器对实际采集得到的传感器数据进行数据修补，可以保证其对所有传感器的缺失数据的修补效果。
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公开(公告)号：CN117909794A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410129548.X
申请日：2024-01-30
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/24 , G06N3/0442 , G06N3/045
Abstract: 本公开提供一种多源荷载的识别方法，其用于对受到多源荷载的目标结构体的多源荷载进行识别，所述多源荷载的识别方法包括：获得多源荷载的数量；根据多源荷载的数量，确认布置于目标结构体的观测点的数量，其中，观测点的数量大于多源荷载的数量；获得每个观测点的系列采样时刻的位移响应数据及加速度响应数据；以及根据系列采样时刻的位移响应数据及加速度响应数据中的预设时间段内的位移响应数据及加速度响应数据获取目标结构体的多源荷载。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113536923B
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202110657150.X
申请日：2021-06-11
Applicant: 厦门大学
IPC: G06F18/21 , G06F18/2131 , G06F17/14 , G06F17/11
Abstract: 本公开提供了一种工程结构的非线性单元定位方法，包括：获取被施加外激励的目标工程结构的各个单元的应变响应数据；基于各个单元的应变响应数据获取各个单元的小波能量概率分布；基于各个单元的小波能量概率分布获取每个单元与其他单元的相对小波熵；以及基于每个单元与其他单元的相对小波熵，获取所述目标工程结构的非线性单元。本公开还提供了一种非线性力识别方法。
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公开(公告)号：CN117033936A
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202310979664.6
申请日：2023-08-04
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本公开提供了一种桥梁振动位移估计方法及装置、可读存储介质、程序产品，该方法采用LSTM网络基于测量进行间接实时识别桥梁车致振动位移，利用应变传感器的应变响应作为输入并利用机器视觉观测的动位移作为输出来训练LSTM网络识别桥梁车致振动位移，解决桥梁结构车致振动位移难以测量的问题；利用深度LSTM网络充分学习应变与位移之间的非线性映射关系并进行位移识别，解决简单神经网络识别位移容易产生非线性映射表达能力不足的问题；通过将单个样本数据作为一个训练样本而不是多个样本数据作为一个训练样本，使得在同等样本数据量的情况下能够形成更多的训练样本来训练LSTM网络，解决了网络训练数据集不足的问题。
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公开(公告)号：CN116310580A
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202310320024.4
申请日：2023-03-29
Applicant: 厦门大学
IPC: G06V10/764 , G06V10/82 , G06V10/44 , G06V10/80 , G06V10/26 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/084 , G06T3/40 , G06T7/00
Abstract: 本发明公开了一种基于注意力机制优化网络的结构构件损伤识别方法及系统。包括：S1、使用高分辨率语义分割模型RefineNet作为网络框架，并在高分辨率语义分割模型RefineNet的下采样过程中嵌入卷积块注意模块CBAM，得到RefineNet‑AM网络架构；S2、在特定数据集上训练所述RefineNet‑AM网络架构；S3、将指定的结构构件图像输入至训练好的RefineNet‑AM网络架构中，以对图像中的结构组件进行分类。本发明采用沿下采样过程的所有可用信息，并使用远程剩余连接实现高分辨率预测。在RefineNet的下采样过程中嵌入CBAM，在提取图像特征的过程中赋予图像的重要区域更多的权重，在特定数据集上训练所提出的RefineNet‑AM，以像素级的精度对图像中的结构组件进行分类，如非桥梁、板、梁、柱、非结构组件、轨道、轨枕和其他组件。
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公开(公告)号：CN112229660B
公开(公告)日：2022-02-01
申请号：CN202010960835.7
申请日：2020-09-14
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本公开提供一种分布动载荷识别方法，其包括：S10、对分布动载荷的空间变量小波分解；S20、将分布载荷转化为节点载荷；S30、利用未知激励下的卡尔曼滤波方法估计结构加速度响应和估计结构应变响应，或者，利用未知激励下的拓展卡尔曼滤波方法识别未知力及结构状态；S40、获得最优小波系数及最优时间函数；以及S50、利用最优小波系数及最优时间函数获得分布动载荷识别值。本公开还提供一种电子设备及存储介质。
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公开(公告)号：CN118032262A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410127669.0
申请日：2024-01-30
Applicant: 厦门大学
Abstract: 本公开提供一种风荷载的识别方法，其包括：根据受到风荷载的目标结构体，获得离散风荷载的位置；根据离散风荷载的位置，获得目标结构体的离散采样位置；获得每个离散采样位置的系列采样时刻的位移响应数据及加速度响应数据；以及根据系列采样时刻的位移响应数据及加速度响应数据中的预设时间段内的位移响应数据及加速度响应数据获取目标结构体的风荷载。
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