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公开(公告)号：CN119373000A
公开(公告)日：2025-01-28
申请号：CN202411454492.1
申请日：2024-10-17
Applicant: 江苏苏通大桥有限责任公司 , 江苏高速公路工程养护技术有限公司 , 中交公路长大桥建设国家工程研究中心有限公司
IPC: E01D19/00 , E01D19/16 , E01D11/04 , E01D101/30
Abstract: 本发明公开了一种用于拉索减振的自复位惯容摩擦阻尼器，包括：支撑机构及摩擦增阻机构；所述支撑机构直接垂直连接所述拉索并将所述摩擦增阻机构置于所述支撑机构内部，避免所述摩擦增阻机构接触所述拉索而可能导致所述摩擦阻尼器稳定性降低的情况，同时，通过将传统摩擦阻尼器与减振对象相向运动的增阻方式转变为垂直于两根所述拉索振幅方向的旋转摩擦增阻方式，并且对该旋转摩擦力矩进行放大，显著降低实现减振效果时所述摩擦阻尼器整体体积，从而有效缩减所述摩擦阻尼器的整体体积，降低所述摩擦阻尼器安装在所述拉索之间的难度，进一步提高所述摩擦阻尼器的实用性和应用场景。
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公开(公告)号：CN117708553A
公开(公告)日：2024-03-15
申请号：CN202311256324.7
申请日：2023-09-27
Applicant: 江苏高速公路工程养护技术有限公司
Abstract: 本发明公开了一种基于PSO‑BP神经网络的桥梁监测数据检验方法，包括如下步骤：在不同温湿度和应力水平的环境数据条件下，利用已标定传感器在一定时间段内采集数据，采集数据类型包括正常、跳点、飞点和缺失，并以环境数据和采集数据作为数据集进行质量标定、归一化处理以消除不同数据单位异差；构建以均方误差函数度量拟合程度的BP神经网络训练模型，并利用粒子群算法PSO对BP神经网络训练模型进行初始权值和阈值优化，以构建PSO‑BP神经网络模型；将数据集按一定比例分为训练集和测试集对PSO‑BP神经网络模型进行训练，将待监测现场桥梁监测传感器获取的采集数据和环境数据输入训练好的PSO‑BP神经网络模型进行传感器采集数据质量判定。
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公开(公告)号：CN119025839A
公开(公告)日：2024-11-26
申请号：CN202411137551.2
申请日：2024-08-19
Applicant: 江苏高速公路工程养护技术有限公司
Abstract: 本发明涉及数据监测技术领域，尤其涉及一种基于自注意力的异常数据修复方法、装置、设备及介质，方法包括：基于长短期神经网络和自注意力编码解码器搭建多通道序列数据重建模型；获取多通道正常监测数据的输入输出数据集，对数据重建模型进行训练；使用训练后的数据重建模型和前置的正常监测数据重建部分异常段监测数据；使用重建监测数据替代相应部分的异常监测数据，重复异常监测数据的重建和替换，直至该段异常监测数据被完全修复。本发明中，通过自注意力编码解码器提炼出结构监测数据的核心信息，多通道输入输出来考虑多通道数据的相关性，提高了重建数据的准确性，且具有操作简单、适用于各种类型且范围较大的异常监测数据修复等优点。
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公开(公告)号：CN119520558A
公开(公告)日：2025-02-25
申请号：CN202411542158.1
申请日：2024-10-31
Applicant: 江苏高速公路工程养护技术有限公司
IPC: H04L67/12 , H04L67/10 , E21F17/18 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2135
Abstract: 本发明涉及隧道工程监测技术领域，尤其涉及一种基于边缘计算的隧道健康监测方法及系统，包括：数据采集模块通过传感器部署网络获取隧道的原始状态数据，并基于边缘计算对原始状态数据进行初步处理，获得实际状态数据；期间，数据采集模块基于状态数据阈值对原始状态数据进行数据过滤，剔除原始状态数据中的无效数据，并根据异常检测算法标记有效数据中的异常数据，剩余未进行标记的原始状态数据即为隧道的实际状态数据；监控云平台每隔预设周期获取实际状态数据，并对所有的实际状态数据进行数据汇总、数据存储和数据分析处理。其有益效果是，通过将部分计算任务下放到数据采集模块，降低监控云平台的处理负担，提高了监控预警的实时性和有效性。
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