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公开(公告)号：CN119268531A
公开(公告)日：2025-01-07
申请号：CN202411357007.9
申请日：2024-09-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明提供一种利用辅助颗粒实现复合型材料内部位移测量的方法，该方法包括：将通过在复合型材料中嵌入(混入)具有特定电磁特性的辅助颗粒，利用这些颗粒对外部激励的响应，实现对材料内部位移的精确测量，通过向复合型材料中嵌入辅助颗粒，在激励信号作用下，其感应信号由接收线圈获得，通过图像重建算法，即可反演得出材料内部辅助颗粒的位移变化。该方法适用于各种需要监测复合型材料内部结构变化的场合，特别是在需要实时、无损监测的环境下，本方法显示出其独特的优势。通过实时监测材料内部颗粒的位移和变形，帮助发现结构的潜在力学问题，从而避免潜在的故障和损失。
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公开(公告)号：CN119245895A
公开(公告)日：2025-01-03
申请号：CN202411355822.1
申请日：2024-09-27
Applicant: 桂林电子科技大学
Abstract: 本发明公开了一种利用压敏材料实现复合型材料内部应力测量的方法，提供了一种新颖的应力检测技术。该技术通过在复合型材料中嵌入压敏颗粒。压敏材料受力后产生形变，材料内部颗粒的电导率分布发生变化，在激励磁场作用下，通过这些颗粒对外部压力的响应，利用信号检测装置收集信号并上传至上位机，经图像重建算法实现对复合型材料内部应力测量。本发明的应力测量方法适用于各种需要实时、无损监测材料内部应力变化的场合，如建筑结构、机械部件。通过实时监测材料内部的应力变化，及时发现结构的潜在问题，采取预防措施，避免潜在故障。该方法不仅提高了监测的准确性和效率，而且对于延长材料的使用寿命和保障结构安全具有重要意义。
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公开(公告)号：CN117933716A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410116899.7
申请日：2024-01-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q10/0635 , G06N3/08 , G06N3/043
Abstract: 本发明涉及道路自然灾害风险评估技术领域，具体公开了一种基于模糊神经网络的道路自然灾害风险评估方法，包括：确定道路自然灾害类型；确定道路自然灾害的影响因及指标；基于上述数据建立模糊神经网络训练集；训练并保存训练模型和最佳权重；建立道路网相关数据集，计算道路灾害风险评估预测值；将训练集和预测集进行交叉验证；对评估结果进行等级划分，使用ArcGIS绘制路段风险等级。本发明基于研究区实际情况，结合气象、地质和人类活动相关影响，建立道路自然灾害风险评估指标体系和基于模糊神经网络的道路自然灾害风险评估模型。该方法影响因素指标易于获取，方法操作简单，可为后续道路自然灾害风险评估预警系统的开发提供理论依据和技术手段。
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公开(公告)号：CN117689210A
公开(公告)日：2024-03-12
申请号：CN202410113673.1
申请日：2024-01-26
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06Q10/0635 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及道路自然灾害风险评估技术领域，具体公开了一种道路自然灾害风险智能评估方法，包括：确定研究区道路自然灾害类型；确定道路自然灾害的影响因素；基于上述数据建立道路自然灾害风险评估数据集；训练并保存道路自然灾害风险智能评估模型；建立道路自然灾害预测数据集并计算预测结果；将训练集和预测集进行交叉验证；对影响因素和评估结果进行等级划分，使用ArcGIS绘制道路自然灾害风险区划图。本发明基于研究区实际情况，结合气象、地质和人类活动相关影响，建立道路自然灾害风险评估指标体系和道路自然灾害风险智能评估模型。该方法影响因素指标易于获取，方法操作简单，基于智能评估手段后续道路自然灾害风险评估研究提供新思路和方向。
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