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公开(公告)号：CN115081801A
公开(公告)日：2022-09-20
申请号：CN202210515809.2
申请日：2022-05-11
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明涉及一种基于成本效益分析的建筑节能改造技术优选与决策方法，包括：S1、获取建筑图纸信息，构建初始能耗模型；S2、根据建筑现状校正能耗模型，对初始能耗模型进行更新，计算均方根误差，并将均方根误差最小的模型作为建筑能耗模型；S3、获取节能改造措施，计算节能效益值；S4、获取节能改造措施的成本信息进行本土化校正，并进行成本效益分析，通过可视化图表进行对比；S5、判定是否有成本阈值，若是则选取成本阈值内节能效益值最大的节能改造措施，否则根据决策矩阵选取最优的节能改造措施。与现有技术相比，本发明具有通过标准化流程与指标，使建筑节能改造决策更具可操作性，提高节能决策方案的处理效率和节能评测结果的准确性等优点。
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公开(公告)号：CN113415349B
公开(公告)日：2022-06-17
申请号：CN202110924455.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 同济大学
IPC: B62D55/075 , B62D55/265 , B62D55/30
Abstract: 本发明公开了一种吸盘式行走爬壁机器人,包括母机外壳，母机外壳顶部通过转动部件连接子机外壳，子机外壳两侧对称设有多个机械脚部件，机械脚部件一端设有真空吸盘部件，子机外壳顶部设有扫描部件；母机外壳底部两侧均设有履带负压装置，履带负压装置包括履带，连通履带外壁的多个小型吸盘，设于小型吸盘内的开启部件，设于履带内壁的负压转轮，设于负压转轮内的多个密封组件，设于母机外壳内的传动部件以及负压部件，母机外壳内壁两端均设有执行端延伸至履带内壁的张紧驱动部件，传动部件用于驱动负压转轮转动，负压部件用于为负压转轮内提供负压。本发明是一种移动迅速的便于过障的，便于将负压吸力集中于贴合墙壁的吸盘上的爬壁机器人。
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公开(公告)号：CN113588666A
公开(公告)日：2021-11-02
申请号：CN202110925773.0
申请日：2021-08-12
Applicant: 同济大学
IPC: G01N21/88
Abstract: 本发明提供了一种幕墙缺陷检测、定位及统计方法，按照预设路线引导幕墙机器人在幕墙壁面上行走，以通过幕墙机器人对幕墙壁面上的缺陷进行采集，得到幕墙缺陷信息；根据往期所述幕墙缺陷信息建立自建缺陷类型数据库,并将得到的幕墙缺陷信息与所述自建缺陷类型数据库通过AI图像识图算法进行比对，得到缺陷类型信息；将得到的幕墙缺陷信息加入到得到的自建缺陷类型数据库。本发明将幕墙机器人的检测环节和定位、后续的统计以及维修环节有机联系起来从而形成完整的闭环，进而建立一套合理的、完整的玻璃幕墙安全维护机制，具有高效性、准确性、经济性。
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公开(公告)号：CN113550536A
公开(公告)日：2021-10-26
申请号：CN202110925877.1
申请日：2021-08-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供了一种监控环境自动混料的外墙喷涂机器人，包括移动车架，所述移动车架的上表面固定有悬吊组件，所述悬吊组件的执行端连接有外墙喷涂组件；所述外墙喷涂组件包括固定于所述悬吊组件执行端的机架，与所述机架的一端转动连接的混料罐，以及固定于所述机架另一端的直线运动机构，所述直线运动机构的执行端连接有六轴机械臂，所述六轴机械臂的一端壳体上固定有环境感应机构和喷头；所述混料罐的内部设有搅拌组件。本发明能够快速、准确的移动至待喷涂平面，且能够机器人工作达到预设时间后，对机器人的混料罐和喷头进行高效清洗，以待下一次使用，从而提高了喷涂机器人的喷涂效率。
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公开(公告)号：CN110130501A
公开(公告)日：2019-08-16
申请号：CN201910359454.0
申请日：2019-04-30
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明提供一种运用水泥基材料连接的混凝土节点结构，称为水泥基材料焊接节点，该结构包括有多个预制混凝土构件，相邻所述预制混凝土构件的界面之间缝隙由水泥基材料进行填筑，所述水泥基材料为纤维水泥基复合材料。本发明进一步提供一种水泥基材料连接的混凝土节点结构施工、调控方法以及在组合混凝土结构中的用途。本发明提供的一种适用于组合混凝土结构的水泥基材料的焊接施工方法，该方法操作工序简单，可在保证质量的同时加快预制结构的现场拼装速度，节省工期，降低成本，发挥装配式结构的优势，帮助提高建筑工业化的效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN116052075A
公开(公告)日：2023-05-02
申请号：CN202211722964.8
申请日：2022-12-30
Applicant: 同济大学 , 智聚装配式绿色建筑创新中心南通有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于计算机视觉的吊装作业行为检测评价方法和设备，包括如下步骤：获取装配式吊装现场的图像信息，通过预置的人员检测算法以及工具检测算法，获取吊装流程、人员行为和着装的特征信息；根据所述特征信息，通过预置的评价算法，获取评价指标。本发明结合计算机视觉技术和软件系统，建立了一套适用于吊装环节考核评分的方法。采用本发明可以实现现场快速且准确的评判打分，达到现场技术考核的无人化，并且实时画面可推流到视频流平台，在平台可以远程视察现场，通过在平台获取视频流可以在远程服务器进行评分，降低考核培训现场的人力成本和设备成本，提高培训现场的工作效率和信息化水平。
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公开(公告)号：CN113427521B
公开(公告)日：2022-09-16
申请号：CN202110925872.9
申请日：2021-08-12
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了一种爬壁机器人跌落保护装置及其控制方法,包括底座，底座底部设有降速缓冲装置、顶部设有L形可伸缩支撑架，L形可伸缩支撑架顶部设有降落伞装置，相邻两个L形可伸缩支撑架间设有定位调距部件；降落伞装置包括设于伞盒，设于伞盒顶部的智能分离顶盖部件，设于伞盒内的隔板，设于隔板顶部的气吹部件、底部的失重检测部件，以及设于伞盒内的降落伞，降速缓冲装置包括储气部件，套设于储气部件外壁的气囊，设于底座底部且位于气囊正下方的缓冲喷气部件，以及连通缓冲喷气部件顶部的控压部件，控压部件顶部连通气囊。本发明是一种便于拆装的，便于不同尺寸机器人使用的，可进行降速坠落及落地缓冲的保护装置。
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公开(公告)号：CN113421236A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110674690.9
申请日：2021-06-17
Applicant: 同济大学
Abstract: 本发明公开了基于深度学习的建筑墙面渗漏水表观发育状况预测方法，属于深度学习领域，包括：获取建筑墙面渗漏水视频，对渗漏水视频中的所有帧图像进行畸变校正；通过基于深度学习网络的视频语义分割和二值化技术从所有帧图像中提取出渗漏水的形状信息，建立用于渗漏水表观发育状况预测的时序样本库；将时序样本库输入至Transformer网络，获得时间与渗漏水表观发育状况关系的时序预测模型；将待预测的建筑墙面渗漏水视频输入时序预测模型，获得未来某个时间的建筑墙面渗漏水表观发育状况，渗漏水表观发育状况包括渗漏水的形状信息。本发明通过建立基于深度学习的语义分割模型和时序预测模型，根据现有渗漏水视频预测未来的渗漏水形状，弥补现有技术的不足。
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公开(公告)号：CN113415349A
公开(公告)日：2021-09-21
申请号：CN202110924455.2
申请日：2021-08-12
Applicant: 同济大学
IPC: B62D55/075 , B62D55/265 , B62D55/30
Abstract: 本发明公开了一种新型吸盘式行走爬壁机器人,包括母机外壳，母机外壳顶部通过转动部件连接子机外壳，子机外壳两侧对称设有多个机械脚部件，机械脚部件一端设有真空吸盘部件，子机外壳顶部设有扫描部件；母机外壳底部两侧均设有履带负压装置，履带负压装置包括履带，连通履带外壁的多个小型吸盘，设于小型吸盘内的开启部件，设于履带内壁的负压转轮，设于负压转轮内的多个密封组件，设于母机外壳内的传动部件以及负压部件，母机外壳内壁两端均设有执行端延伸至履带内壁的张紧驱动部件，传动部件用于驱动负压转轮转动，负压部件用于为负压转轮内提供负压。本发明是一种移动迅速的便于过障的，便于将负压吸力集中于贴合墙壁的吸盘上的爬壁机器人。
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公开(公告)号：CN114565596B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202210212511.4
申请日：2022-03-04
Applicant: 同济大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/246 , G06T7/70 , G06T7/80 , G06N3/0442 , G06N3/0464 , G06N3/0455 , G06N3/08
Abstract: 本发明提供了一种基于深度学习和视频理解的钢表面裂缝检测和预测方法，包括以下步骤：步骤1，获取钢表面裂缝在疲劳荷载作用下裂缝开合的视频并保存，对保存的视频进行剪辑处理；步骤2，通过视频训练SuperPoint网络，并跟踪视频中钢表面的特征点的运动信息并进行记录；步骤3，通过基于阈值的自适应特征点筛选方法，筛选出裂缝周围的特征点；步骤4，将检测到的特征点作为基本信息，拟合裂缝的形态，获得裂缝的基本参数信息并进行数字化；步骤5，将裂缝的历史发展信息、裂缝的基本参数信息和钢表面的基本信息作为输入，N个循环后裂缝的发展情况作为输出训练LSTM神经网络，训练完成后通过LSTM神经网络对钢表面的裂缝开展速率进行实时预测。
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