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公开(公告)号：CN113158548A
公开(公告)日：2021-07-23
申请号：CN202110294212.5
申请日：2021-03-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分散式振动数据和卷积自编码深度学习的结构损伤评估方法，包括以下步骤：S1选取加速度响应监测点，在各监测点布设加速度传感器；S2获取结构在正常使用状态中n个加速度传感器的监测数据，并进行数据预处理，形成用于深度学习网络训练的数据集；S3搭建适用于步骤S2所述数据集的卷积自编码深度学习网络；S4将海量正常使用状态中的结构监测数据按照S2所述步骤进行预处理，再输入卷积自编码器进行训练得到深度学习网络文件；S5通过数据重建相关函数评估结构损伤状态。本发明无需对数据进行预分类，实现了利用实时振动监测数据即时量化结构损伤状态，并给出评分。
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公开(公告)号：CN116012542B
公开(公告)日：2024-09-24
申请号：CN202211413736.2
申请日：2022-11-11
Applicant: 东南大学
IPC: G06F30/27
Abstract: 本申请涉及一种地震灾害动态可视化方法和装置。该方法包括：获取目标区域的建筑物及场景的点云初始数据，获取建筑物随时间变化的晃动位移数据，晃动位移数据是模拟地震激励建筑物及场景获得，对点云初始数据进行体素降采样以及点云分割与提取处理，确定地面点云和每个建筑物对应的点云，根据建筑物随时间变化的晃动位移数据，实时更新当前时刻每个建筑物对应的点云的每个点的坐标值，实时对地面点云和当前时刻每个建筑物对应的点云的每个点的坐标值进行渲染，生成动态可视化图像进行显示。由此，可以更为真实、直观的呈现区域建筑震害场景，提高了可视化效果。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN115331391B
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202210928161.1
申请日：2022-08-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式结构振动监测数据智能化报警与恢复方法，涉及结构健康监测领域，在数据识别与评估中使用了计算机图像视觉识别技术，提高了监测数据单次扫描的视野、扩展了数据的几何特征，故可以快速、高效地实现分布式结构振动监测数据的特征提取、识别、报警，识别时间较传统数据时频域分析方法更短，识别准确度更高；采用两种自编码器结构实现异常数据的恢复，兼顾了单一测点的规律与组网型多传感器之间的信息关联性，所恢复的数据较现有技术更符合实际测量数据。
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公开(公告)号：CN116012542A
公开(公告)日：2023-04-25
申请号：CN202211413736.2
申请日：2022-11-11
Applicant: 东南大学
Abstract: 本申请涉及一种地震灾害动态可视化方法和装置。该方法包括：获取目标区域的建筑物及场景的点云初始数据，获取建筑物随时间变化的晃动位移数据，晃动位移数据是模拟地震激励建筑物及场景获得，对点云初始数据进行体素降采样以及点云分割与提取处理，确定地面点云和每个建筑物对应的点云，根据建筑物随时间变化的晃动位移数据，实时更新当前时刻每个建筑物对应的点云的每个点的坐标值，实时对地面点云和当前时刻每个建筑物对应的点云的每个点的坐标值进行渲染，生成动态可视化图像进行显示。由此，可以更为真实、直观的呈现区域建筑震害场景，提高了可视化效果。
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公开(公告)号：CN113158548B
公开(公告)日：2022-11-15
申请号：CN202110294212.5
申请日：2021-03-19
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种基于分散式振动数据和卷积自编码深度学习的结构损伤评估方法，包括以下步骤：S1选取加速度响应监测点，在各监测点布设加速度传感器；S2获取结构在正常使用状态中n个加速度传感器的监测数据，并进行数据预处理，形成用于深度学习网络训练的数据集；S3搭建适用于步骤S2所述数据集的卷积自编码深度学习网络；S4将海量正常使用状态中的结构监测数据按照S2所述步骤进行预处理，再输入卷积自编码器进行训练得到深度学习网络文件；S5通过数据重建相关函数评估结构损伤状态。本发明无需对数据进行预分类，实现了利用实时振动监测数据即时量化结构损伤状态，并给出评分。
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公开(公告)号：CN115331391A
公开(公告)日：2022-11-11
申请号：CN202210928161.1
申请日：2022-08-03
Applicant: 东南大学
Abstract: 本发明公开了一种分布式结构振动监测数据智能化报警与恢复方法，涉及结构健康监测领域，在数据识别与评估中使用了计算机图像视觉识别技术，提高了监测数据单次扫描的视野、扩展了数据的几何特征，故可以快速、高效地实现分布式结构振动监测数据的特征提取、识别、报警，识别时间较传统数据时频域分析方法更短，识别准确度更高；采用两种自编码器结构实现异常数据的恢复，兼顾了单一测点的规律与组网型多传感器之间的信息关联性，所恢复的数据较现有技术更符合实际测量数据。
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公开(公告)号：CN218443770U
公开(公告)日：2023-02-03
申请号：CN202222110421.2
申请日：2022-08-11
Applicant: 宿迁市高速铁路建设发展有限公司 , 东南大学
Abstract: 本实用新型公开一种节段管廊接缝变形位移传感器的安装结构，该安装结构分别固定于节段管廊接缝两侧，可实现光栅位移传感器的快速固定，同时可进行传感器的水准调整，以实现传感器数据的精确采集。该节段管廊接缝变形位移传感器的安装结构构造简洁、适用范围广、具有极高的安装及使用精度，可用于节段拼装地下综合管廊结构接缝处的地震安全与长期安全性能状态健康监测与评估，提高地下综合管廊的建设及服役期的安全水平和效率。
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