公开(公告)号：CN119274719B

公开(公告)日：2025-04-22

申请号：CN202411793258.1

申请日：2024-12-09

Applicant: 济南大学 ,  山东大学

Inventor： 王琳 ,  韩瑞琪 ,  张亮亮 ,  杨波 ,  侯鹏坤 ,  裴妍 ,  张攀 ,  李琴飞

IPC: G16C60/00 ,  G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明涉及图像生成技术领域，具体为基于全卷积混合密度网络的水泥微结构演化方法及系统，该方法包括：获取水泥试样的扫描图像并预处理，利用编码器提取多层次的特征，利用解码器将特征还原为输入图像的原始分辨率，得到预测的概率分布参数，基于先验假设设计的采样规则在概率分布上进行有效采样，得到演化结果；编码器利用设定的深度卷积神经模型的卷积层和池化层进行图像下采样，解码器中的上采样模块与编码器的下采样阶段相对应，最末一组上采样模块的输出利用分布输出模块，得到水化演化过程中，水泥微结构下一时刻可能变化的所有状态概率大小，形成概率分布参数。可以拟合不确定情况下演化多种不同可能结果的完整水化过程复杂分布。

公开(公告)号：CN119180222B

公开(公告)日：2025-05-09

申请号：CN202411696977.1

申请日：2024-11-26

Applicant: 济南大学

Inventor： 张亮亮 ,  张攀 ,  王琳 ,  韩瑞琪 ,  韩亚敏 ,  杨波 ,  侯鹏坤

IPC: G06F30/27 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及图像生成技术领域，具体为AI驱动的水泥水化微结构演化方法及在线虚拟实验平台。该方法包括：获取水泥试样的扫描图像，通过模型特征提取模块提取图像的垂直特征、水平特征和邻域特征。将水平特征与邻域特征拼接后，与垂直特征一同输入门控掩码卷积模块进行特征融合，生成新的水平特征，再与邻域特征循环输入该模块，最终通过激活层和卷积层得到模型的输出。基于输出的损失，计算梯度并通过反向传播优化模型参数，从而训练出贴近真实的智能演化模型。虚拟实验平台采用Web架构，不仅实现了水泥水化微结构的在线实时演化仿真，还支持性能估测等功能，为实验人员提供高效、低成本的水泥微结构仿真演化与性能评估工具。

公开(公告)号：CN119180222A

公开(公告)日：2024-12-24

申请号：CN202411696977.1

申请日：2024-11-26

Applicant: 济南大学

Inventor： 张亮亮 ,  张攀 ,  王琳 ,  韩瑞琪 ,  韩亚敏 ,  杨波 ,  侯鹏坤

IPC: G06F30/27 ,  G06V10/80 ,  G06V10/82 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/084 ,  G06N3/045 ,  G06N5/04

Abstract: 本发明涉及图像生成技术领域，具体为AI驱动的水泥水化微结构演化方法及在线虚拟实验平台。该方法包括：获取水泥试样的扫描图像，通过模型特征提取模块提取图像的垂直特征、水平特征和邻域特征。将水平特征与邻域特征拼接后，与垂直特征一同输入门控掩码卷积模块进行特征融合，生成新的水平特征，再与邻域特征循环输入该模块，最终通过激活层和卷积层得到模型的输出。基于输出的损失，计算梯度并通过反向传播优化模型参数，从而训练出贴近真实的智能演化模型。虚拟实验平台采用Web架构，不仅实现了水泥水化微结构的在线实时演化仿真，还支持性能估测等功能，为实验人员提供高效、低成本的水泥微结构仿真演化与性能评估工具。

公开(公告)号：CN115409826A

公开(公告)日：2022-11-29

申请号：CN202211134493.9

申请日：2022-09-19

Applicant: 济南大学

Inventor： 王琳 ,  袁健峰 ,  韩瑞琪 ,  吴旭 ,  杨波

IPC: G06T7/00 ,  G06T17/00 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08 ,  G06N7/00

Abstract: 本发明公开了一种水泥及其基材料元素含量非直接测度方法及系统；其中所述方法，包括：采集检测对象的微观结构图像和元素面扫描图像；所述检测对象为水泥或水泥基材料；使用采集到的数据，制作数据集；构建神经网络，并用数据集对网络进行训练；所述神经网络，是一种针对水泥的像素点或体素点级别的元素含量进行预测的网络模型；采集待测对象的微观结构数据，将待测对象的微观结构数据输入到训练后的神经网络中，得到初步预测结果；对初步预测结果进行采样，得到待测对象对应的元素面扫描或元素三维体的预测结果。

公开(公告)号：CN119274719A

公开(公告)日：2025-01-07

申请号：CN202411793258.1

申请日：2024-12-09

Applicant: 济南大学 ,  山东大学

Inventor： 王琳 ,  韩瑞琪 ,  张亮亮 ,  杨波 ,  侯鹏坤 ,  裴妍 ,  张攀 ,  李琴飞

IPC: G16C60/00 ,  G06F30/27 ,  G06F119/02

Abstract: 本发明涉及图像生成技术领域，具体为基于全卷积混合密度网络的水泥微结构演化方法及系统，该方法包括：获取水泥试样的扫描图像并预处理，利用编码器提取多层次的特征，利用解码器将特征还原为输入图像的原始分辨率，得到预测的概率分布参数，基于先验假设设计的采样规则在概率分布上进行有效采样，得到演化结果；编码器利用设定的深度卷积神经模型的卷积层和池化层进行图像下采样，解码器中的上采样模块与编码器的下采样阶段相对应，最末一组上采样模块的输出利用分布输出模块，得到水化演化过程中，水泥微结构下一时刻可能变化的所有状态概率大小，形成概率分布参数。可以拟合不确定情况下演化多种不同可能结果的完整水化过程复杂分布。