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公开(公告)号：CN116929688A
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN202310921228.3
申请日：2023-07-26
Applicant: 重庆大学 , 青海省交通建设管理有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑强迫振动和干扰效应的双幅桥梁试验装置，属于桥梁实验技术领域，包括对称设置于风洞内的支撑架，支撑架之间设置有测试模型，测试模型的端部均设置有端板，端板两端上下侧均竖直设置有与支撑架连接的悬挂弹簧；支撑架的相向面上均设置有水平垂直于测试模型的导轨，导轨上均滑动连接有安装座，安装座与导轨之间通过紧固螺栓锁定；安装座之间设置有平行于测试模型的振动模型，安装座上设置有强迫振动模型发生振动的振动设备；支撑架上设置有用于检测振动模型、测试模型振动的激光位移传感器，支撑架上还设置有压力扫描阀；本发明的目的在于解决现有的装置不适用于双幅桥梁的强迫振动和干扰效应试验。
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公开(公告)号：CN116878811A
公开(公告)日：2023-10-13
申请号：CN202310969881.7
申请日：2023-08-02
Applicant: 重庆大学 , 青海省交通建设管理有限公司
Abstract: 本发明公开了一种考虑风攻角影响的山区建筑试验装置，属于环境建筑试验设备技术领域，通过两个座面块之间的相对移动，模拟不同高度和距离的斜坡的上平面和下平面，通过卡板的定位以及移动辊的绷紧，可形成两个座面块之间的斜面，此斜面能连续在两个座面块的相对侧面上边缘，使两个座面块平面以及斜面形成一面，在风洞试验中，根据调节斜面的不同斜度和长度，即可进行不同参数的试验，此结构相对于现有的斜面试验装置，调节简单、快捷，调节维度多，不需要通过更换斜面的方式改变参数，在保证斜面平面一体的情况下，实时调节，提高试验效率。
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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：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：CN118794643A
公开(公告)日：2024-10-18
申请号：CN202410897553.5
申请日：2024-07-05
Abstract: 本发明公开了一种考虑桥塔倾斜干扰效应的振动试验装置，属于桥梁模拟装置技术领域，包括固定于风洞试验区域内的试验台，试验台上开设有滑槽，滑槽中心处固定有基座，基座上可拆卸连接有测试模型，滑槽内滑动连接有若干滑座，滑座与滑槽之间均通过插销锁定；滑座顶端均固定有同轴线的转轴，转轴均转动连接有旋转座，且转轴上设置用于固定旋转座的定位结构；旋转座铰接有安装座，安装座上可拆卸连接有倾斜模型，旋转座上设置有用于锁定安装座的锁止结构；试验台上设置有用于检测测试模型、倾斜模型振动的激光位移传感器；本发明的目的在于对倾斜状态下的桥塔进行干扰效应的振动实验。
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Patent Agency Ranking
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：CN113988357B
公开(公告)日：2024-06-21
申请号：CN202111030329.9
申请日：2021-09-03
Applicant: 重庆大学
IPC: G06F18/211 , G06Q50/08 , G06N3/0464 , G06N3/0442 , G06N3/045 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的高层建筑风致响应预测方法，属于高层建筑风致响应预测技术领域，所述预测方法包括：将待测高层建筑的历史顶部位移数据通过经验模态分解算法分解为多个本征模态函数分量，并输入CNN‑BiLSTM模型进行训练，得到EMD‑CNN‑BiLSTM模型；通过EMD‑CNN‑BiLSTM模型计算出待测高层建筑顶部位移的预测数据和变化趋势。本发明中，采用CNN‑BiLSTM模型做为基础模型对高层建筑的风致响应进行预测，完成位移响应预测所需要的时间很短；将EMD与CNN‑BiLSTM模型结合得到EMD‑CNN‑BiLSTM模型，能够达到很高的预测精度。
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公开(公告)号：CN116984139A
公开(公告)日：2023-11-03
申请号：CN202310968198.1
申请日：2023-08-03
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: 本发明公开了一种基于多级压缩的多腔式反馈调节的喷嘴，属于喷嘴技术领域。包括包括顺次连接的第一混合腔和第二混合腔，所述第一混合腔上设有进气管和进液机构，所述进液机构包括圆台形的中空分离腔，所述中空分离腔的较小端与第一混合腔连通，所述中空分离腔的上部外侧面上设有进液管，所述进液管沿着中空分离腔内壁的切向进液，所述中空分离腔的内部设有与之可拆卸式连接的弹性过滤机构，所述弹性过滤机构包括锥形弹簧和滤布，所述锥形弹簧的较大端覆盖于中空分离腔的底面上，所述滤布上设有若干第一进液孔，且所述滤布包覆于锥形弹簧的外表面上。本技术方案用以解决含有杂质的液体进入喷嘴，易造成喷嘴堵塞的问题。
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公开(公告)号：CN113688774B
公开(公告)日：2023-09-26
申请号：CN202111030346.2
申请日：2021-09-03
Applicant: 重庆大学 , 四川前沿空间科技有限公司
Abstract: 本发明涉及一种基于深度学习的高层建筑风致响应预测模型训练方法，属于高层建筑风致响应预测技术领域，所述预测模型训练方法包括：将待测高层建筑的历史顶部位移数据通过经验模态分解算法分解为多个本征模态函数分量，并输入BiLSTM‑ATTE模型进行训练，直至BiLSTM‑ATTE模型的损失函数收敛为一个固定值，结束训练，得到EMD‑BiLSTM‑ATTE模型。本发明中，采用BiLSTM‑ATTE模型做为基础模型对高层建筑的风致响应进行预测，完成位移响应预测所需要的时间很短；将EMD与BiLSTM‑ATTE模型结合得到EMD‑BiLSTM‑ATTE模型，能够达到很高的预测精度。
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