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公开(公告)号:CN118196542B
公开(公告)日:2024-08-06
申请号:CN202410609720.1
申请日:2024-05-16
Applicant: 湖南工程学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种裂纹扩展路径预测方法、设备、存储介质及产品,所述预测方法包括获取不同初始条件下的裂纹扩展图像序列;根据不同初始条件下的裂纹扩展图像序列构建样本数据集;构建路径预测模型且包括特征提取模块、特征融合模块以及特征预测模块;特征提取模块用于对输入数据中的裂纹图像进行特征提取,得到裂纹特征向量;特征融合模块用于对裂纹特征向量、裂纹长度、材料属性和载荷以及上一预测结果进行融合;特征预测模块用于根据融合结果和上一预测结果得到当前预测结果;利用样本数据集对路径预测模型进行训练,得到目标路径预测模型。本发明能够适用于复杂和不断变化的实际应用场景,同时能够实现裂纹扩展路径的实时预测。
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公开(公告)号:CN118171545A
公开(公告)日:2024-06-11
申请号:CN202410605870.5
申请日:2024-05-16
Applicant: 湖南工程学院
IPC: G06F30/23 , G06F17/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种共线双裂纹重新表征方法、设备、存储介质及产品,所述表征方法包括构建等效数学模型;利用所述等效数学模型计算与共线双裂纹等效的单裂纹的裂纹深度和裂纹长度;根据计算得到的裂纹深度和裂纹长度确定与共线双裂纹等效的单裂纹,实现共线双裂纹的等效。本发明将共线双裂纹的初始深度、间距比输入到等效数学模型中,得到与共线双裂纹等效的单裂纹,大大简化了共线双裂纹的等效计算;相对于固定的临界距离,本发明考虑了双裂纹间的交互与融合效应对疲劳寿命的影响程度,受结构双裂纹的随机尺寸和水平间距参数影响小,可精准预测任意尺寸和水平间距下结构多裂纹的疲劳寿命。
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公开(公告)号:CN118171545B
公开(公告)日:2024-07-16
申请号:CN202410605870.5
申请日:2024-05-16
Applicant: 湖南工程学院
IPC: G06F30/23 , G06F17/10 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种共线双裂纹重新表征方法、设备、存储介质及产品,所述表征方法包括构建等效数学模型;利用所述等效数学模型计算与共线双裂纹等效的单裂纹的裂纹深度和裂纹长度;根据计算得到的裂纹深度和裂纹长度确定与共线双裂纹等效的单裂纹,实现共线双裂纹的等效。本发明将共线双裂纹的初始深度、间距比输入到等效数学模型中,得到与共线双裂纹等效的单裂纹,大大简化了共线双裂纹的等效计算;相对于固定的临界距离,本发明考虑了双裂纹间的交互与融合效应对疲劳寿命的影响程度,受结构双裂纹的随机尺寸和水平间距参数影响小,可精准预测任意尺寸和水平间距下结构多裂纹的疲劳寿命。
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公开(公告)号:CN118196542A
公开(公告)日:2024-06-14
申请号:CN202410609720.1
申请日:2024-05-16
Applicant: 湖南工程学院
IPC: G06V10/764 , G06V10/774
Abstract: 本发明公开了一种裂纹扩展路径预测方法、设备、存储介质及产品,所述预测方法包括获取不同初始条件下的裂纹扩展图像序列;根据不同初始条件下的裂纹扩展图像序列构建样本数据集;构建路径预测模型且包括特征提取模块、特征融合模块以及特征预测模块;特征提取模块用于对输入数据中的裂纹图像进行特征提取,得到裂纹特征向量;特征融合模块用于对裂纹特征向量、裂纹长度、材料属性和载荷以及上一预测结果进行融合;特征预测模块用于根据融合结果和上一预测结果得到当前预测结果;利用样本数据集对路径预测模型进行训练,得到目标路径预测模型。本发明能够适用于复杂和不断变化的实际应用场景,同时能够实现裂纹扩展路径的实时预测。
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公开(公告)号:CN222599027U
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202420555313.2
申请日:2024-03-21
Applicant: 湖南工程学院
IPC: G01L5/04
Abstract: 本实用新型提供一种斜拉索索力实时监测装置,涉及拉索索力检测技术领域,包括远程控制电动爬架,所述远程控制电动爬架的顶部设置有第一水平支承桁架,所述第一水平支承桁架的顶部设置有竖向主框架,所述竖向主框架的顶部设置有第二水平支承桁架,所述第二水平支承桁架的顶部设置有固定板。本实用新型中,通过卷扬机收卷爬绳轨线,可以由挂钩拉动挂扣带动爬绳器和拉索测力仪在斜拉索上移动,以此实现对斜拉索的索力进行自动化检测,有效避免斜拉索因风力产生振动时,对本身的索力检测造成影响,便于对斜拉索进行全绳端检测,对绳端和绳尾的检测数据进行采集,并结合绳中间端的检测数据进行分析判断,提高实时检测的精准性。
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