公开(公告)号：CN119885898A

公开(公告)日：2025-04-25

申请号：CN202510067863.9

申请日：2025-01-16

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵洋 ,  水孟洋 ,  禄盛 ,  伍川 ,  陈将 ,  王贺 ,  罗久飞

IPC: G06F30/27 ,  G06F30/23 ,  G06F30/13 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/045 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明涉及一种基于混合深度学习模型的大型结构动力响应预测方法，包括：建立大型结构的有限元模型；利用激振器测量大型结构的模态参数，并根据大型结构的模态参数对大型结构的有限元模型进行修正；利用修正后的有限元模型模拟仿真大型结构在动态荷载下的动力响应；同时使用传感器实际采集的大型结构在动态荷载下的动力响应；通过模拟仿真和实际采集的大型结构在动态荷载下的动力响应构建训练集；根据构建的训练集对混合式深度学习模型进行训练；将作用在大型结构上的动态荷载，并输入训练好的深度学习模型预测得到大型结构的动力响应。本发明提升了预测效率和准确性，增强了模型的泛化能力，使其能够适应各种不同的环境和条件。

公开(公告)号：CN119939817A

公开(公告)日：2025-05-06

申请号：CN202510042608.9

申请日：2025-01-10

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 赵洋 ,  顾啟弘 ,  禄盛 ,  陈将 ,  伍川 ,  王贺

IPC: G06F30/17 ,  G06F30/23 ,  G06F30/27 ,  G06F18/214 ,  G06N3/0442 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/08 ,  G06F119/14

Abstract: 本发明属于数字孪生技术领域，涉及一种基于数字孪生的机械结构的状态评估方法，包括：构建有限元模型；实时采集机械结构数据；构建机械结构三维模型，采用有限元模型提取机械结构三维模型的节点和面片信息；对节点和面片信息进行重构；将动态数据和实时监测数据进行存储，并输入有限元模型中进行仿真；根据仿真数据构建多源数据集；将多源数据集中的数据与实时监控数据进行融合，并输入到预训练后的深度学习模型中，得到实时预测结果和机械结构的风险评估结果；将重构数据、实时预测结果、机械结构的风险评估结果输入到孪生模型中，得到机械结构的状态评估结果；本发明结合边缘计算技术，有效缓解云计算的传输和计算压力，从而提升系统的实时性和计算效率。