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公开(公告)号：CN117391668A
公开(公告)日：2024-01-12
申请号：CN202311316009.9
申请日：2023-10-11
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明公开了一种基于BIM的桥梁水下病害健康管理方法，通过将建立桥梁三维模型导入水下病害健康管理系统中实现模型的可视化；通过水下机器人获取全方位的桥梁水下结构图像；通过Mobileone‑YOLOv7‑tiny网络模型和3D点云病害重建方法对桥梁水下结构图像进行处理获取病害详细信息，并根据病害信息建立桥梁结构损伤数据库以及将桥梁结构损伤数据库导入所述病害健康管理系统；以根据病害的发生位置在桥梁三维模型中对应位置进行标注。本发明公开的基于BIM的桥梁水下病害健康管理方法实现了桥梁结构信息的可视化的同时，实现桥梁水下病害信息的可视化，有效的实现了桥梁水下结构的病害管理，进而便于对桥梁水下结构评定等级以及桥梁维护方案。
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公开(公告)号：CN110211481A
公开(公告)日：2019-09-06
申请号：CN201910483324.8
申请日：2019-06-04
Applicant: 大连海事大学
IPC: G09B25/04
Abstract: 本发明公开了一种可用于斜拉桥施工控制演示的实验教学系统，包括可拼装的斜拉桥模型和桥梁数据采集设备；所述斜拉桥模型包括两个竖直设置的索塔，两个所述索塔之间通过螺栓固定有临时支架，所述临时支架上设有夹在两个所述索塔之间的拼接桥面，所述拼接桥面与所述索塔之间设有多根斜拉索，且所述斜拉索上设有调整所述斜拉索拉力的索力调节器；所述桥梁数据采集设备包括拉力传感器、采集仪和位移计。本发明使学生能够基于此斜拉桥模型实例进行结构分析，利用拉力传感器和位移计对施工拼装过程中桥面板标高以及斜拉索拉力进行监测与调节，让学生全面系统的了解斜拉桥施工控制的要点。
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公开(公告)号：CN109948198A
公开(公告)日：2019-06-28
申请号：CN201910152055.7
申请日：2019-02-28
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供的一种基于非线性函数的围岩分级可靠性评价方法，结合极限学习机模型ELM与差异进化算法DE非线性映射函数对隧道围岩分级进行可靠概率计算。通过差异进化算法DE迭代优化极限学习机模型ELM的参数，取得全局极值的能力对其进行初始参数的全局寻优；将优化后的映射函数作为分级可靠度计算过程的功能函数，基于概率分布理论实现围岩分级可靠度评价。充分考虑了分级指标组中各指标采集过程中可能存在的测量误差、系统误差与参数在区域上的随机性问题，为分级预测结果赋予了概率化意义，更为全面且完善的描述了目标位置围岩预期状态，从数理统计的角度给出了围岩级别可靠概率评价结果。
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公开(公告)号：CN105373881A
公开(公告)日：2016-03-02
申请号：CN201510672959.4
申请日：2015-10-15
Applicant: 大连海事大学
CPC classification number: G06Q10/06393 , G06Q50/2053
Abstract: 本发明公开了一种多指标发展协调度判定方法，具有如下步骤：为待评估目标确定包含多级评价指标的评价体系，评价体系中各评价指标之间具有耦合关系；为所述的多级评价指标中的每一个评级指标设定初始值；统计各评价指标的初始值，取平均值后对各评价指标的权重赋值；对评估指标进行比较计算，列出各项指标的优先顺序及权重系数；耦合度计算结构0≤C≤1，C越接近于1，表示各指标耦合度越大；当C越接近0时，表示耦合度最小，说明指标之间处于无关的状态，耦合将向无序方向发展。
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公开(公告)号：CN104315527A
公开(公告)日：2015-01-28
申请号：CN201410596673.8
申请日：2014-10-28
Applicant: 大连海事大学
IPC: F23J13/00
Abstract: 本发明公开了一种自导向抗倒风民用烟囱装置，包括设置在烟囱主体上端的烟囱弯头，其特征在于：所述烟囱弯头包括与所述烟囱主体在同一竖直方向上的、与所述烟囱主体相连的直管区和固定在所述直管区出口端的、与所述直管区成角度弯折的排烟区；所述排烟区外侧设有导向舵，所述排烟区外侧还设有风页，所述风页通过固定，所述导向舵与所述轴设置在同一平面内。本发明具有结构构造简单，用料方便易得，实用性强等优点，防倒烟和排烟效果明显，保护人们身体健康，从而实现了人们对生活品质和身体健康的基本要求。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN119130890A
公开(公告)日：2024-12-13
申请号：CN202311430218.6
申请日：2023-10-31
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06T7/00 , G06T7/73 , G06T7/80 , G06T5/40 , G06T5/90 , G06T5/73 , G06V10/25 , G06V10/26 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/045 , G06N3/0475 , G06N3/048 , G06N3/094
Abstract: 本发明公开了一种基于深度学习的桥梁水下裂缝检测方法与可移动平台，包括裂缝试块制作，水下相机标定及密封舱制作，水下图像获取及增强，水下图像扩充，水下数据集制作，在yolov5网络的基础上增加AF‑FPN结构，根据改进的yolov5网络对水下数据集中的水下图像的裂缝进行检测和定位并获取裂缝所在的目标区域，将TransUNet中的标准卷积层全部替换为深度可分离卷积层，形成DS‑TransUNet网络，在DS‑TransUNet网络中引入SeNet注意力机制形成DS‑SeNet‑TransUNet网络，对DS‑SeNet‑TransUNet网络进行训练，基于训练后的DS‑SeNet‑TransUNet网络对裂缝所在的目标区域进行识别及验证并获取裂缝的量化信息，获取待检测的桥梁水下图像，根据训练后的DS‑SeNet‑TransUNet网络对待检测的桥梁水下图像进行检测。提高了水下图像裂缝检测和测量精度，基于可移动平台提高了检测效率。
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公开(公告)号：CN117213777A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311202076.8
申请日：2023-09-18
Applicant: 大连海事大学
IPC: G01M5/00 , G06V10/764 , G06V10/82 , G06N3/0464 , G06N3/08
Abstract: 本发明公开了一种基于MEMS边缘计算的桥梁损伤检测方法，包括分别将MEMS传感器进行安装，存储所有MEMS传感器获取的桥梁加速度数据集合并表示为第一数据集，存储第一数据集并进行可视化，基于路缘智能体对第一数据集进行预处理，根据预处理后的第一数据集进行边缘计算，根据第二数据集构建桥梁的频次图像集合，根据桥梁频次图像所对应位移冲击系数对桥梁频次图像进行分类并对损伤状态进行标记，获取标记后的频次图像集合并表示为训练集，构建一维卷积神经网络，根据训练集对一维卷积神经网络进行训练，根据训练后的一维卷积神经网络对待分类的桥梁频次图像进行分类并获取损伤状态。本发明通过MEMS传感器和边缘计算技术提高了桥梁健康监测的效率和质量。
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公开(公告)号：CN109165406B
公开(公告)日：2020-05-15
申请号：CN201810805453.X
申请日：2018-07-20
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提供一种隧道施工过程中围岩快速动态分级预测方法，包括以下步骤：构建最小二乘向量机与细菌觅食算法数学模型，设定初始变量，获取参与运算的测量参数，构建学习样本，并计算BQ真实值BQ0；通过细菌觅食算法的数学模型解算最小二乘向量机得到BQ预测值BQ1；当BQ1与BQ0足够接近时获取最优的正则参数变量与核函数参数变量；通过最优的正则参数变量与核函数参数变量建立测量参数与BQ0之间的非线性映射关系，并基于BQ1参照国标进行对应的围岩所属等级划分。结合细菌觅食算法与最小二乘向量机非线性映射函数对隧道围岩进行分级计算，鲁棒性强、全局优化好，能准确的评价或预测围岩所属等级。
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公开(公告)号：CN110060033A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910341803.6
申请日：2019-04-25
Applicant: 大连海事大学
Abstract: 本发明提出讲座全信息采集并智能嵌入音频的按需分发管理系统，讲座全信息采集并智能嵌入音频的按需分发管理系统，包括：录入讲座标题，讲座老师，讲座时间，以及学员信息；图像采集单元，用来采集演示演示大屏幕上ppt的内容，进行单张拍照；视频录制单元，实时录像大屏幕以及讲师位置视频，无声录制；音频收录单元，收录讲师位置音频；合成单元，被配置为：将视频录制单元的视频与音频收录单元的音频合成，成为有声影像；分发单元，根据讲座举办人员审核，根据学员需求的提出，将存储好的影音、图像文件和文本文件发送至该学员邮箱。
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公开(公告)号：CN109165406A
公开(公告)日：2019-01-08
申请号：CN201810805453.X
申请日：2018-07-20
Applicant: 大连海事大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明提供一种隧道施工过程中围岩快速动态分级预测方法，包括以下步骤：构建最小二乘向量机与细菌觅食算法数学模型，设定初始变量，获取参与运算的测量参数，构建学习样本，并计算BQ真实值BQ0；通过细菌觅食算法的数学模型解算最小二乘向量机得到BQ预测值BQ1；当BQ1与BQ0足够接近时获取最优的正则参数变量与核函数参数变量；通过最优的正则参数变量与核函数参数变量建立测量参数与BQ0之间的非线性映射关系，并基于BQ1参照国标进行对应的围岩所属等级划分。结合细菌觅食算法与最小二乘向量机非线性映射函数对隧道围岩进行分级计算，鲁棒性强、全局优化好，能准确的评价或预测围岩所属等级。
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