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公开(公告)号：CN119989213A
公开(公告)日：2025-05-13
申请号：CN202510029986.3
申请日：2025-01-08
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2131 , G06F30/23 , G06F30/13 , G06N3/006 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F123/02
Abstract: 一种32米简支箱梁局部损伤辨识方法，涉及桥梁健康监测技术领域。建立列车‑轨道‑桥梁的多体动力学模型，提取桥梁各关键断面的应变响应作为算法验证的数据集，基于板元分析法将关键断面划分为不同的板元构件，通过小波变换将车致应变信号转换为小波时频图，将时频图中的小波系数和作为损伤特征的潜在指标，使用粒子群算法选出最优频率区间，最优频率区间的小波系数和对不同基线工况的过车不敏感而只对桥梁的损伤大小敏感，通过比较损伤指标是否超出基线工况的置信边界来识别和量化损伤，从而实现关键断面不同板元构件的损伤辨识。
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公开(公告)号：CN118820746B
公开(公告)日：2025-04-08
申请号：CN202410829387.5
申请日：2024-06-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06F18/213 , G06F18/25 , G06N3/0464 , G06N3/048 , G06N3/08 , G06F17/16 , G06F17/18
Abstract: 本发明公开了一种基于多通道时空图卷积网络的多类型监测数据空间有向关联表征方法，所述方法包括如下步骤：一、收集大跨径斜拉桥健康监测数据，执行数据预处理去除随机效应，获取长期趋势数据；二、对每个传感器的长期趋势数据进行标准化，创建数据集；三、以有向图的形式对多类型结构健康监测数据进行时空关联建模；四、建立多通道时空图卷积网络模型；五、设计多通道时空图卷积网络损失函数；六、对多通道时空图卷积网络模型进行训练，训练完成后，输出各一阶映射矩阵获取多类监测数据的空间有向关联表征。本发明解决了现有桥梁结构状态评估工作涉及数据量过少、数据类型单一的缺点，实现了海量监测数据的有效利用。
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公开(公告)号：CN119754159A
公开(公告)日：2025-04-04
申请号：CN202510204766.X
申请日：2025-02-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 一种与千斤顶配合使用的高强钢丝张拉锚固装置，涉及桥梁工程试验技术领域，具体方案如下：两根支撑柱固定支撑在第一横梁和第二横梁之间使两横梁保持平行，第一横梁的中心开设有圆台形通孔Ⅰ，第二横梁中心开设有通孔Ⅱ，锚杯贯穿通孔Ⅱ，锚杯的内部开设有圆台形通孔Ⅲ，两副夹片分别置于两个圆台形通孔内部；反力架为‘U’形结构，‘U’形结构的反力架底部中心设置有通孔Ⅳ，传力螺杆穿过通孔Ⅳ与位于反力架内部的空心内螺纹管的一端螺纹连接，锚杯的外表面设置有螺纹，空心内螺纹管的另一端与锚杯螺纹连接，螺母位于第二横梁与空心螺纹管之间并旋拧在锚杯上。
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公开(公告)号：CN118522370A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410610858.3
申请日：2024-05-16
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G16C20/30 , G16C20/70 , G16C60/00 , G06F30/23 , G06F111/08 , G06F113/26
Abstract: 本发明公开了一种基于混凝土时空变异性特征的氯离子浓度预测概率模型构建方法，所述方法以寒区退役混凝土桥梁芯样为实验材料，测量混凝土的分层氯离子浓度、统计浓度分布特征并建立浓度概率模型；基于高精度表观三维形貌扫描技术，建立界面过渡区相体积概率模型，从而分别建立混凝土砂浆氯离子扩散系数概率模型和界面过渡区氯离子扩散系数概率模型；再构建砂浆相、界面过渡区相以及骨料相三维三相细观随机结构模型，并结合有限元仿真方法，模拟氯离子在混凝土内部随机细观结构中的随机扩散行为。本发明能够精确地模拟真实自然服役环境下混凝土结构内部氯离子的随机扩散行为，可以准确地预测桥梁结构中氯离子浓度的时空概率分布。
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公开(公告)号：CN118365582A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410289947.2
申请日：2024-03-14
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T7/00 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/096
Abstract: 本发明提出了一种基于视觉大模型蒸馏的桥梁表观裂缝提取方法，属于桥梁表观病害智能提取领域，包括：收集通用目标分割数据集和桥梁裂缝分割数据集，形成蒸馏数据集和表观裂缝提取数据集；建立与视觉大模型SAM进行蒸馏的轻量化裂缝提取编码器；采用蒸馏数据集进行蒸馏，蒸馏目标为视觉大模型SAM和轻量化裂缝提取编码器生成的图像嵌入差别最小；在轻量化裂缝提取编码器后增加裂缝提取解码器，形成桥梁表观裂缝提取模型；使用组合损失函数对桥梁表观裂缝提取模型进行训练；利用训练好的模型进行桥梁表观裂缝图像的裂缝提取。本发明显著地降低了模型的参数量和运行时间，即能准确又能快速的对裂缝进行提取。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118027782A
公开(公告)日：2024-05-14
申请号：CN202410158706.4
申请日：2024-02-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: C09D163/00 , C09D7/62
Abstract: 一种环氧树脂基超疏水纳米复合涂层及其制备方法，属于超疏水复合涂层制备技术领域。本发明涉及的超疏水涂层采用附着在基底表面的环氧树脂作为粘合层，将微米尺度的改性二氧化硅和纳米尺度的改性二氧化钛先后喷涂到半固化的环氧树脂表面，形成具有多尺度特性的表面微纳米结构。其中，通过环氧树脂的粘合作用可以实现“基底‑环氧树脂‑微纳米结构”的稳定体系，涂层表面的纳米结构使涂层具有良好的超疏水性能，而微米结构则为纳米结构提供了有效保护，从而使超疏水涂层的耐久性能和使用寿命显著提高。
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公开(公告)号：CN113657144B
公开(公告)日：2024-02-27
申请号：CN202110741122.6
申请日：2021-07-01
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种桥梁区域通航船舶的快速检测和跟踪方法，解决了现有桥区通航船舶辨识所需设备昂贵、计算代价大的问题，如下：在对应航道的桥梁关键位置布设监控相机，采集航道监控视频并在视频中标注航道或者河岸位置；对关键帧使用稀疏表示算法对监控图像中水面部分进行处理，得到船舶疑似位置；并利用训练好的船舶判别器对疑似船舶进行确认；建立通航船舶在桥区的像素运动方程，并对所有帧使用运动方程进行船舶位置的预测，同时使用关键帧的船舶确认结果修正运动方程，从而可以对桥区多个通航船舶进行检测和追踪。本发明便捷、准确，提升了桥梁区域船舶定位的准确度和稳定性，有效提升检测效率。
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公开(公告)号：CN112748156B
公开(公告)日：2023-11-17
申请号：CN202011553969.3
申请日：2020-12-24
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N27/04
Abstract: 一种结构表观裂缝监测系统及监测方法，它属于结构表观裂缝监测技术领域。本发明解决了现有监测方法的整体性和灵活性不强，监测结果的人为主观性强的问题。本发明通过在工程结构表面涂覆能够导电的监测涂层后，信息采集模块在监测涂层上施加电压通过分压原理计算获取电阻数据，利用解析存储模块处理分析电阻数据，根据电阻数据的变化监测及定位涂层下工程结构表面是否出现裂缝。本发明方法能够对非正常形状表面或隐蔽位置表面进行监测，能根据需要改变监测区域的大小，能够对表观裂缝定位，提高监测方法的整体性和灵活性，同时避免了人为主观因素的影响。本发明能有效地解决结构表面裂缝监测问题。本发明可以应用于结构表观裂缝监测。
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公开(公告)号：CN113689331B
公开(公告)日：2023-06-23
申请号：CN202110817433.6
申请日：2021-07-20
Applicant: 中国铁路设计集团有限公司 , 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明提出了一种复杂背景下的全景图像拼接方法，如下：在RGB颜色空间用高斯混合模型对原始图像进行建模，去除图像背景像素；对完成背景去除的图像构建多尺度空间，检测图像的局部特征点；采用快速最近邻搜索匹配算法对相邻图像之间的局部特征点进行初步匹配；采用随机采样一致性算法对误匹配的特征点进行筛选，以特征点经过单应性变换与匹配特征点之间距离的平方等于4.0为筛选阈值，获取准确匹配结果；根据单应性矩阵对相邻图像进行位置变换拼接图像；采用直接平均融合法处理图像间的重叠区域，生成全景图像。本方法能够实现复杂背景下的全景图像拼接，消除了大视差图像中背景区域对全景图像拼接的干扰，极大地降低了全景图像获取成本。
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公开(公告)号：CN114417923A
公开(公告)日：2022-04-29
申请号：CN202210038617.7
申请日：2022-01-13
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于卷积降噪自编码器的车致应力鲁棒关联映射方法，所述方法利用降噪自编码器的思想，将一维卷积网络作为编码器，从多测点应力数据片段中提取特征，再将一维转置卷积网络作为解码器，重构去噪后的完整应力数据；在训练过程中，对应力数据进行随机破坏，令模型学习随机缺失的非完整数据到完整数据的鲁棒映射；利用充分训练的模型，可通过对比重构值与真实值判断数据模式的变化，还可根据不同传感器数据缺失条件下的总体重构精度，评估特定传感器组合缺失对该监测项目数据完整性的影响。该方法解决了现有结构健康监测数据挖掘算法在数据随机缺失条件下难以继续发挥作用的问题，提高了数据驱动的结构健康诊断方法的鲁棒性。
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