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公开(公告)号：CN118271863A
公开(公告)日：2024-07-02
申请号：CN202410506967.0
申请日：2024-04-25
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: C08L95/00 , C08L53/02 , C08K3/06 , C08K5/1539 , C08K5/1515 , C08K5/18
Abstract: 本发明公开了一种高性能的再生SBS改性沥青及其制备方法，所述再生SBS改性沥青由老化SBS改性沥青、组分调节剂、SBS结构再生剂、相容剂、稳定剂制备而成，其中：组分调节剂为芳烃油，SBS结构再生剂为多环氧基团化合物或二噁唑啉类化合物中的至少一种，相容剂为酸酐类化合物，稳定剂为硫磺。本发明使得再生后的沥青不仅组分得到了调节，其中的SBS聚合物的交联网状结构也实现了重构，老化后的SBS改性沥青的性能可恢复至高水平。本发明的高性能SBS改性沥青高低温路用性能被全面恢复，并优于原样SBS改性沥青，可有效提高废旧SBS改性沥青材料的利用水平。
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公开(公告)号：CN118888053B
公开(公告)日：2025-05-06
申请号：CN202410936550.8
申请日：2024-07-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G16C60/00 , G01N21/3577 , G16C20/20 , G16C20/30 , G16C20/70 , G06F18/241 , G06F18/2135 , G06F18/2411 , G06F18/23213 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N3/0985
Abstract: 一种基于机器学习的沥青油源鉴别模型及自动化实现方法，属于沥青油源自动化鉴别领域。所述方法包括如下步骤：基于不同沥青样本的红外光谱特征及油源构建沥青数据集；提出适用于沥青数据集的数据增广方法；基于特征降维思想对沥青红外光谱特征进行特征提取确定模型最终特征；基于支持向量机、人工神经网络和决策树构建沥青油源鉴别模型；确定最佳的沥青油源鉴别模型；设计沥青油源鉴别模型的可视化操作平台。该方法实现了沥青油源鉴别模型的准确建立和沥青油源自动预测，有效加速了沥青油源鉴别的速度和准确度。
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公开(公告)号：CN117831682A
公开(公告)日：2024-04-05
申请号：CN202410013204.2
申请日：2024-01-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G16C60/00 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的虚拟沥青生成方法，所述方法基于不同沥青样本的组成‑性能数据构建了沥青试验数据集；确定了VAE‑GAN混合生成模型的建立方法；验证了虚拟沥青数据的合理性和有效性；考虑虚拟沥青数据的合理性和模型复杂程度确定了混合生成模型的网络结构；提出了递进式数据扩充策略克服了生成数据质量差的问题；基于虚拟数据和试验数据构建了沥青融合数据集，基于沥青融合数据集建立了沥青组成‑性能关系模型，并评估了模型的预测效果。本发明克服了基于深度学习方法生成虚拟数据所面临的模式崩溃问题，实现了虚拟沥青数据的准确快速生成，有效提升了沥青组成‑性能关系模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN119048299A
公开(公告)日：2024-11-29
申请号：CN202411145022.7
申请日：2024-08-20
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06Q50/20 , G09B9/00 , G06F30/28 , G16C60/00 , G06F113/08 , G06F119/14 , G06F119/04
Abstract: 本发明公开了一种基于流变性的沥青路用性能评价的虚拟仿真实验系统，所述实验系统利用虚拟仿真技术，采用精细化3D建模、动画仿真和人机交互等技术进行三维场景的搭建，对沥青动态剪切流变实验以及弯曲梁流变实验的实验操作进行还原，包括实验场景模拟、实验器材模拟、实验参数设置、数据采集和监测、实验步骤模拟，其中实验步骤具体为系统开机、主机校准、试件处置、实验进行、实验结束，成绩展示。本发明借助虚拟仿真实验系统，将沥青材料专业实验教学与虚拟现实技术深度融合，提出一种全新的实验方法和教学方式，通过灵活多样的交互环节，高度还原沥青性能评价实验的真实场景和实验操作，可以提升实验教学的效率和效果。
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公开(公告)号：CN117789891A
公开(公告)日：2024-03-29
申请号：CN202410068509.3
申请日：2024-01-17
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于集成学习的改性沥青逆向设计方法，所述方法基于高速剪切机制备了不同掺量的SBS改性沥青和橡胶粉改性沥青；采用动态剪切流变仪对改性沥青进行频率扫描；基于改性剂掺量‑频率‑温度‑复数模量‑相位角建立一一对应关系的数据集；将数据集划分为训练集和测试集；基于训练集训练改性沥青逆向设计模型；基于测试集评估模型的准确性。该方法揭示了改性剂掺量与改性沥青性能间的相关关系，实现基于特定试验条件下的改性沥青性能需求快速得到相应改性剂掺量的目的，极大的缩短了时间周期，节约了自然资源，对于提升沥青材料的整体智能化水平具有重大意义。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN118888053A
公开(公告)日：2024-11-01
申请号：CN202410936550.8
申请日：2024-07-12
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G16C60/00 , G01N21/3577 , G16C20/20 , G16C20/30 , G16C20/70 , G06F18/241 , G06F18/2135 , G06F18/2411 , G06F18/23213 , G06F18/243 , G06N5/01 , G06N3/0985
Abstract: 一种基于机器学习的沥青油源鉴别模型及自动化实现方法，属于沥青油源自动化鉴别领域。所述方法包括如下步骤：基于不同沥青样本的红外光谱特征及油源构建沥青数据集；提出适用于沥青数据集的数据增广方法；基于特征降维思想对沥青红外光谱特征进行特征提取确定模型最终特征；基于支持向量机、人工神经网络和决策树构建沥青油源鉴别模型；确定最佳的沥青油源鉴别模型；设计沥青油源鉴别模型的可视化操作平台。该方法实现了沥青油源鉴别模型的准确建立和沥青油源自动预测，有效加速了沥青油源鉴别的速度和准确度。
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公开(公告)号：CN117831682B
公开(公告)日：2024-07-23
申请号：CN202410013204.2
申请日：2024-01-04
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G16C60/00 , G06N3/045 , G06N3/0455 , G06N3/0464 , G06N3/0475 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的虚拟沥青生成方法，所述方法基于不同沥青样本的组成‑性能数据构建了沥青试验数据集；确定了VAE‑GAN混合生成模型的建立方法；验证了虚拟沥青数据的合理性和有效性；考虑虚拟沥青数据的合理性和模型复杂程度确定了混合生成模型的网络结构；提出了递进式数据扩充策略克服了生成数据质量差的问题；基于虚拟数据和试验数据构建了沥青融合数据集，基于沥青融合数据集建立了沥青组成‑性能关系模型，并评估了模型的预测效果。本发明克服了基于深度学习方法生成虚拟数据所面临的模式崩溃问题，实现了虚拟沥青数据的准确快速生成，有效提升了沥青组成‑性能关系模型的预测精度。
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公开(公告)号：CN117909422A
公开(公告)日：2024-04-19
申请号：CN202410031120.1
申请日：2024-01-09
Applicant: 哈尔滨工业大学
Abstract: 本发明公开了一种沥青材料数据库管理系统建立方法，所述方法包括如下步骤：步骤一：采用MySQL作为底层数据库并进行数据库结构设计；步骤二：设计数据库管理系统登录界面；步骤三：设计数据库管理系统主界面中的沥青基本信息界面；步骤四：设计数据库管理系统主界面中的沥青组成结构信息界面；步骤五：设计数据库管理系统主界面中的沥青路用性能信息界面；步骤六：设计数据库管理系统主界面中的用户信息管理界面。本发明基于该方法建立了沥青材料数据库管理系统，实现了对沥青数据的统一描述、表征和管理，同时也有效加速了沥青数据的收集速度，为推进沥青材料的智能化转型打下了坚实基础。
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公开(公告)号：CN117934320B
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202410119101.4
申请日：2024-01-29
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G06T5/70 , G06T7/136 , G06T7/90 , G06N3/094 , G06N3/0475 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06V10/774 , G06V10/40 , G06V10/74 , G06V10/82 , G06V10/776
Abstract: 一种基于对抗生成网络的沥青混合料CT图像生成方法，涉及道路工程技术领域，针对现有沥青混合料CT图像生成方法并未考虑集料颗粒间距、集料颗粒面积比以及空隙率，并不能真实反应沥青混合料的真实结构分布情况，进而导致生成的沥青混合料CT图像准确率低的问题，本申请通过修改生成器和判别器的损失函数，从而引入沥青混合料细观指标(集料颗粒间距、集料颗粒面积比以及空隙率)，提高了生成的图像与真实图像之间的相似度，有助于生成器的生成图像的细节处理，同时更适应不同样本的特征分布，提高了沥青混合料CT图像生成的准确率。
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公开(公告)号：CN118225586A
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202410336736.X
申请日：2024-03-22
Applicant: 哈尔滨工业大学
IPC: G01N3/12 , G01N3/06 , G01N3/04 , G01N3/02 , G01N23/207 , G01N23/202 , G01N23/2251 , G01N23/046 , G01N23/05
Abstract: 一种用于中子与X射线联合成像的原位力学性能测试装置，属于材料力学技术领域。所述力学加载机构设置在X射线源支撑模块与中子成像探测器支撑模块/X射线成像探测器支撑模块之间，所述中子成像探测器支撑模块以及X射线成像探测器支撑模块设置在力学加载机构的同一侧。本发明将力学加载机构与中子成像装置和X射线成像装置相结合，在对待测试样加载的过程中，充分利用中子成像和X射线成像各自的优势，原位获取材料的多重细观结构信息，减少使用中子和X射线成像之间的试样转移和等待时间，为准确建立材料的宏观力学性能和细观结构变化间的关系提供了一种有效的测试手段。
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