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公开(公告)号：CN119513536A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411580049.9
申请日：2024-11-07
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F18/20 , G06F18/23213 , G06F18/2415 , G06N5/045 , G06N3/045 , G06N3/0442
Abstract: 本发明公开了一种大坝多测点变形深度学习监控模型的构建方法，包括使用K‑means算法对大坝变形数据进行聚类分析，以识别监控区域的空间模式；针在每个聚类区域内，基于监测点之间因变量的相互作用，采用耦合注意力机制的长短期记忆网络来构建变形预测模型；运用可解释性分析技术对不同区域的测点及其影响因素进行排序和评估；本发明通过将聚类分析、注意力机制和深度学习等算法有效整合，成功构建了一个既具有高预测精度又具备强大解释能力的大坝多测点变形监控模型。此模型为合理分析和预测大坝的整体变形特性提供了新的思路和方法。这种方法的应用，不仅提高了预测的准确性，同时也增强了模型的透明度和可信度。
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公开(公告)号：CN119337557A
公开(公告)日：2025-01-21
申请号：CN202411212259.2
申请日：2024-08-30
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种连续级配与颗粒分散度综合表征方法及系统，涉及岩土工程技术领域，包括：通过筛分得到颗粒粒径不同分布情况下的连续级配粒径分布曲线；基于颗粒尺寸集合的标准差获取颗粒尺寸分散度表征；根据颗粒尺寸分散度表征划分试样分散尺度，并求解试样尺寸最分散连续级配粒径分布曲线。本发明通过优化矩理论的应用，在考虑完整级配曲线信息的前提下，探究任意一组粒径范围已知试样的颗粒分布级配，可以合理地量化颗粒尺寸分散度，准确地表征颗粒尺寸分散程度；本发明还开发了专门的算法，用于对任意已知颗粒粒径范围的土体试样进行不同分散尺度的划分，能够计算出尺寸最分散的粒径分布曲线，从而有效优化土体的结构和功能。
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公开(公告)号：CN117314170A
公开(公告)日：2023-12-29
申请号：CN202311373093.8
申请日：2023-10-23
Applicant: 扬州大学
IPC: G06Q10/0635 , G06Q50/26 , G06F18/27 , G06F17/18 , G06F17/11
Abstract: 本发明公开了一种剥离人类活动与气候变化对洪水峰现时间影响的评估方法，包括以下步骤：(1)一般序列数据到环形数据的转化；(2)基于可视化方法的洪水峰形确定；(3)动态von Mises分布模型的构建与优选；(4)通过线性回归斜率比较法定量评估人类活动、气候变化因素对洪水峰现事件提前和延迟效应程度。本发明解决了风险归因方法由于不同气候模式下预估数据较大的差异性加剧了FAR方法的不确定性问题，增加了评估可靠性，同时实现了对不同影响因素的剥离归因。本发明提出的定量归因和剥离方法可以为气候变化背景下水文气象极值事件的风险分析提供新的研究思路和方法。
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公开(公告)号：CN118070658A
公开(公告)日：2024-05-24
申请号：CN202410227415.6
申请日：2024-02-29
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06F30/13 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/049 , G06N3/08 , G06N3/006 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种水闸深基坑变形预测分析方法，包括：采用极点对称模态分解算法将基坑变形监测数据分解为多个特征互异的模态子序列分量IMF和趋势性分量RES；基于FE理论，对各模态子序列分量和趋势性分量进行模糊多模态相空间重构，得到多个重构子序列；构建基于AJSO算法优化的LSTM模型，对多个重构子序列进行优化训练，得到对应各重构子序列的AJSO‑LSTM优化模型；利用优化确定后的各AJSO‑LSTM模型，对各重构子序列按固定时间步长分别进行动态预测，并合成各重构子序列的预测结果，得到基坑变形的预测结果；引入预测精度评价指标，对提出的基坑变形预测分析方法进行评估。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN117972810A
公开(公告)日：2024-05-03
申请号：CN202410091301.3
申请日：2024-01-23
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/10 , G06F30/23 , G06N7/08 , G06F119/02
Abstract: 本发明为一种考虑裂缝和弹性模量退化的混凝土拱坝传感器布置方法。包括如下步骤：(1)建立拱坝三维有限元模型；(2)对拱坝进行自振特性分析，提取模态振型矩阵Φ；(3)计算拱坝各阶模态的模态参与因子MPF，通过MAC选取具有相对高模态能量的模态阶数m’，组成新的模态振型矩阵；(4)绘制MAC矩阵非对角元素最大值MAC‑MAX随传感器数目变化的曲线，初步确定传感器数目；(5)对曲线选取区间段，用智能算法结合MAC矩阵非对角元素最大值MAC‑MAX、函数适应度值和最大奇异值比准则，选取最优的传感器数目；(6)根据新的模态振型矩阵和最优传感器数目，采用IAHA对拱坝进行传感器优化布置。本发明更加符合工程实际，能够提供更为合理的传感器优化布置方案。
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公开(公告)号：CN116910862A
公开(公告)日：2023-10-20
申请号：CN202310862838.0
申请日：2023-07-14
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/13 , G01V1/28 , G01V1/30 , G06F30/23 , G06F17/16 , G06F17/11 , G06F111/10 , G06F119/14 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开了一种震后混凝土拱坝结构损伤程度快速递推辨识方法，包括：获取混凝土拱坝各区域典型测点结构加速度响应；构建带刚度参数的混凝土坝结构状态空间模型；利用粒子滤波递推辨识法在含有非确定性因素的数据中估计相关结构参数；将最小二乘法与状态空间理论相结合，建立结构状态向量粒子滤波递推模型；根据系统结构状态向量的先验概率分布，在状态空间内形成一组随机样本的集合，基于实时获得的混凝土坝观测加速度响应对粒子及其权重进行更新修正，得到混凝土坝各区域刚度参数相对系数的递推辨识结果，从而实现震后混凝土拱坝损伤程度快速递推辨识。本发明方法能够降低不确定性因素对结构损伤识别的影响，具有良好的精度和鲁棒性。
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公开(公告)号：CN114707689A
公开(公告)日：2022-07-05
申请号：CN202210047362.0
申请日：2022-01-17
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本发明公开了一种参数化的水文气象极值序列的趋势检测方法,包括以下步骤：(1)采用广义极值分布GEV函数建立水文气象极值序列的趋势模型；(2)基于贝叶斯推断框架估计水文气象极值序列的趋势模型的参数；(3)根据趋势模型的参数估计值获得贝叶斯对数似然比，然后得出水文气象极值序列的趋势。本发明从参数化角度有效保证水文气象极值序列的趋势检测精度；基于贝叶斯统计推断框架的使用一方面充分保证复杂趋势模式情形下对于水文气象极值序列的分布参数估计精度不会因为引入过多的参数而受到影响，另一方面采用Gibbs采样算法简化了水文气象极值序列分布参数的估计过程。
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公开(公告)号：CN114595556A
公开(公告)日：2022-06-07
申请号：CN202210040869.3
申请日：2022-01-14
Applicant: 扬州大学
IPC: G06F30/20 , G06Q50/26 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开一种基于高维Copula熵和克里金的站网优化方法，包括：(1)构建水文C‑Vine Copula树形结构；(2)采用极大似然估计法对C‑Vine Copula参数估算；(3)通过多变量互信息和C‑Vine Copula密度间的函数关系获得高维互信息；(4)通过标准化MiK‑MiT‑MaJ指标和滑动窗口法优化动态雨量站网。本发明采用C‑Vine Copula获得多站点间高维相依性结构，实现站网目标函数信息总量和总相关量优化；利用克里金标准误差值实现雨量站网估计误差最优和雨量信息最优；将多目标优化简化为单目标优化提高优化效率，考虑降雨序列时变特性引发站网优化结果的动态特性。
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公开(公告)号：CN217948930U
公开(公告)日：2022-12-02
申请号：CN202222423546.0
申请日：2022-09-14
Applicant: 扬州大学
Abstract: 本实用新型公开了一种混凝土坝加固结构，涉及混凝土坝技术领域。本实用新型包括坝体，坝体包括地基层，地基层的内部预埋有若干规则分布的锚板，地基层的顶面浇筑有与锚板配合的混凝土层a，混凝土层a的外侧浇筑有防渗层，每个锚板的顶端均安装有延伸至防渗层内部的防渗内板，防渗层的外侧设置有防渗外板，每个防渗内板的一表面均与防渗外板固定连接，防渗外板的表面浇筑有混凝土层b，混凝土层b的表面卡接有若干阻浪块。本实用新型通过锚板、混凝土层a、防渗层等结构的设置，变传统混凝土坝结构的单层式防护结构为多层式防护结构，使用时，多层锚板能够对坝体进行层层锚固。
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