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公开(公告)号：CN116721300A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310927069.8
申请日：2023-07-26
Applicant: 重庆大学 , 青海省交通建设管理有限公司
IPC: G06V10/764 , G06V10/774 , G06V10/82 , G06V10/40 , G06V10/20 , G06V10/30
Abstract: 本发明公开了一种基于改进YOLOv3的预制构件表观病害目标检测方法，属于土木结构工程技术领域，包括以下步骤：S1：将待检测的钢筋混凝土预制构件放置在传送带上；S2：获取待检测物体的外观形状图像；S3：采用图像处理算法对图像进行图像去噪和图像增强，减少图像背景噪音的干扰；S4：引入Mosaic数据增强及空间金字塔池化方法，对YOLOv3特征提取网络进行改进，经训练后对图像进行特征提取，确定目标损伤的位置；S5：对检测到的病害目标进行分类和定位，使用边界框和标签来标记每个目标；S6：对于每个检测到的病害目标进行分析诊断，以确定其类型和严重程度；S7：将检测结果输出到报告中。
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公开(公告)号：CN112541217B
公开(公告)日：2022-11-08
申请号：CN202011449408.9
申请日：2020-12-11
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/13 , G06F30/28 , G01L11/00 , G01L1/00 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及建筑实验装置领域，具体公开了基于生物仿生的结构气动优化装置，包括风洞筒体，所述风洞筒体内部固定有水平设置的基板，基板中心处开设有空腔，空腔中心处可拆卸有建筑模型，建筑模型四周均螺栓连接有防风块；所述防风块的外表面均为流线型，防风块的底部与基板齐平；所述凹腔内开设有四条平行于建筑模型侧壁的凹槽，凹槽内均滑动有第一滑座，第一滑座上设置有风压测试装置，第一滑座上设置有插销，滑槽内设置有等间距分布的若干销孔；横杆水平固定在第一滑座上；所述检测杆竖向设置，检测杆的底端滑动连接在横杆上；检测杆上设置有若干风力传感器；本发明意在解决基于生物仿生结构的气动优化问题。
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公开(公告)号：CN114950758A
公开(公告)日：2022-08-30
申请号：CN202210620239.3
申请日：2022-06-02
Applicant: 重庆大学 , 四川前沿空间科技有限公司 , 沧州市群众艺术馆
Abstract: 本发明公开了一种基于多次同步压缩技术的雾化形状可调式喷嘴，属于涉及喷嘴结构设计技术领域，包括内芯和套接在内芯外侧的外芯，外芯上设置有喷孔；内芯内设置有入液室、入气室、第一混合室、第一气体室和第二气体室；入液室和入气室分别通过第一通道和第二通道连通至第一混合室，入气室还通过第一气体室连通至第二气体室，第二气体室的尾端设置有破碎室；外芯和内芯之间相隔形成第二混合室和环状缝隙，第一混合室通过第三通道连通至第二混合室，第二混合室通过环状缝隙连通至破碎室，破碎室连通至喷孔，喷孔内卡合连接有可拆卸式喷嘴体，可拆卸式喷嘴体包括伸缩杆、底部结构和第一叶片。该喷嘴解决了喷嘴雾化效果差的问题。
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公开(公告)号：CN116989981A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202311001896.0
申请日：2023-08-10
Applicant: 重庆大学 , 重庆数字城市科技有限公司 , 重庆鑫昇工程科技有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑风浪耦合及浮式风机振动的试验装置，属于风洞试验技术领域，包括基座、连接杆、拉簧、连接管、圆环、弧形块、浮式风机模型、滑块以及活动杆，通过控制位于同一直线的两个滑块交替带动浮式风机模型往复摇摆，能够模拟浮式风机在真实海洋环境中受海浪影响而发生摇摆，同时配合风洞吹出的不同风速，使得风与不同变换位置中风机叶片发生流固耦合，能够测试叶片在不同角度受到的气动载荷等参数，对于叶片的气动外形的改进具有改进帮助。
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公开(公告)号：CN114950758B
公开(公告)日：2023-04-28
申请号：CN202210620239.3
申请日：2022-06-02
Applicant: 重庆大学 , 四川前沿空间科技有限公司 , 沧州市群众艺术馆
Abstract: 本发明公开了一种基于多次同步压缩技术的雾化形状可调式喷嘴，属于涉及喷嘴结构设计技术领域，包括内芯和套接在内芯外侧的外芯，外芯上设置有喷孔；内芯内设置有入液室、入气室、第一混合室、第一气体室和第二气体室；入液室和入气室分别通过第一通道和第二通道连通至第一混合室，入气室还通过第一气体室连通至第二气体室，第二气体室的尾端设置有破碎室；外芯和内芯之间相隔形成第二混合室和环状缝隙，第一混合室通过第三通道连通至第二混合室，第二混合室通过环状缝隙连通至破碎室，破碎室连通至喷孔，喷孔内卡合连接有可拆卸式喷嘴体，可拆卸式喷嘴体包括伸缩杆、底部结构和第一叶片。该喷嘴解决了喷嘴雾化效果差的问题。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN114912365A
公开(公告)日：2022-08-16
申请号：CN202210624426.9
申请日：2022-06-02
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/04 , G06N3/08 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及建筑结构风压预测技术领域，公开了一种基于parallel CNN‑GRU的风压短期预测方法、装置和计算机设备，其中，方法包括：获取建筑结构的原始风压数据；构建parallelCNN‑GRU神经网络模型；利用所述原始风压数据对所述parallel CNN‑GRU神经网络模型进行训练，得到训练完成的parallel CNN‑GRU神经网络模型；采集建筑结构的实时风压数据，并将所述实时风压数据输入所述训练完成的parallel CNN‑GRU神经网络模型，得到所述建筑结构的完整风压数据。本发明提供了的基于parallel CNN‑GRU的风压短期预测方法、装置和计算机设备，解决了现有风压数据采集中异常、失真、损失数据频繁出现的问题。
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公开(公告)号：CN118862733A
公开(公告)日：2024-10-29
申请号：CN202410906747.7
申请日：2024-07-08
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/28 , G06F113/08
Abstract: 本发明公开了一种基于DMD‑DNN高层建筑结构流场预测方法，属于土木结构工程技术领域，包括以下步骤：S1：使用计算流体力学CFD获得流场实时信息，并划分为训练集和测试集；S2：构建基于DMD‑DNN高层建筑流场预测模型，使用训练集进行训练，使用测试集进行测试与优化；S3：使用训练后的基于DMD‑DNN高层建筑流场预测模型对建筑周围的流场进行预测。本发明能够深入研究流体运动的变换特性，进行流场的精确预测。采用DMD和DNN结合的算法可以极大的减少CFD计算的时间。
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公开(公告)号：CN113743297B
公开(公告)日：2024-08-06
申请号：CN202111030338.8
申请日：2021-09-03
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/15 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08 , G01B21/02
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的储罐穹顶位移数据修复方法，属于位移数据修复技术领域，所述修复方法包括：获取待修复测点和周围关联测点的历史位移数据，通过集合经验模态分解算法分解为多个本征模态函数分量对1DCNN‑LSTM模型进行训练得到EEMD‑1DCNN‑LSTM模型，并通过EEMD‑1DCNN‑LSTM模型预测出缺失的位移数据，完成数据修复。本发明中，将EEMD、1DCNN和LSTM组合成一个新的模型，非常适合处理有空间关联的复杂长期时序动态信息，能够大大提高预测精度，非常适合用于CNG储罐穹顶缺失位移数据的修复。
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公开(公告)号：CN114912365B
公开(公告)日：2024-06-25
申请号：CN202210624426.9
申请日：2022-06-02
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F30/27 , G06F30/28 , G06N3/045 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/082 , G06F113/08 , G06F119/14
Abstract: 本发明涉及建筑结构风压预测技术领域，公开了一种基于parallel CNN‑GRU的风压短期预测方法、装置和计算机设备，其中，方法包括：获取建筑结构的原始风压数据；构建parallelCNN‑GRU神经网络模型；利用所述原始风压数据对所述parallel CNN‑GRU神经网络模型进行训练，得到训练完成的parallel CNN‑GRU神经网络模型；采集建筑结构的实时风压数据，并将所述实时风压数据输入所述训练完成的parallel CNN‑GRU神经网络模型，得到所述建筑结构的完整风压数据。本发明提供了的基于parallel CNN‑GRU的风压短期预测方法、装置和计算机设备，解决了现有风压数据采集中异常、失真、损失数据频繁出现的问题。
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公开(公告)号：CN113688771A
公开(公告)日：2021-11-23
申请号：CN202111027194.0
申请日：2021-09-02
Applicant: 重庆大学
Abstract: 本发明公开了一种LNG储罐加速度响应数据补全方法及装置，包括采集LNG储罐的加速度数据，得到加速度数据序列矩阵；采用集合经验模态分解算法将所述加速度数据序列矩阵分解得到EEMD分解数据样本；将EEMD分解数据样本和异常数据测点测得的历史加速度数据输入MultiCNN神经网络模型中进行迭代训练，优化模型参数，采集LNG储罐的实时加速度数据，输入训练好的MultiCNN神经网络模型中，通过MultiCNN神经网络模型预测得到加速度预测数据，利用所述加速度预测数据对缺失的加速度数据进行补全；本发明基于EEMD算法与MultiCNN模型实现，使得加速度预测数据的预测精度高，能够准确评估LNG储罐的加速度结构响应。
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