基于图解静力学的3D打印混凝土结构优化方法及系统

    公开(公告)号:CN116976197A

    公开(公告)日:2023-10-31

    申请号:CN202310821241.1

    申请日:2023-07-05

    Applicant: 重庆大学

    Abstract: 本发明公开一种基于图解静力学的3D打印混凝土结构优化方法及系统,涉及结构工程和优化设计领域,方法包括:利用图解静力学和粒子群算法确定在给定的支座位置与支座类型、结构跨度和竖向均布荷载下的待打印结构的结构轮廓;所述待打印结构为待3D打印混凝土结构;当待打印结构的结构轮廓不满足结构承载力要求时,根据所述待打印结构的结构轮廓应用所述粒子群算法确定满足结构承载力要求的优化结构形式。采用图解静力学方法和粒子群优化方法确定结构轮廓与截面内部网格,既实现了打印效率的提升,同时也提升了打印结构的承载力。

    深度学习辅助的3D打印混凝土结构内部完整性评估系统

    公开(公告)号:CN117976101A

    公开(公告)日:2024-05-03

    申请号:CN202311678276.0

    申请日:2023-12-08

    Abstract: 本发明涉及建筑技术领域,具体涉及深度学习辅助的3D打印混凝土结构内部完整性评估系统,包括数据采集模块、数据预处理模块、3D映射与建模模块、深度学习分析模块、完整性评估模块以及用户界面模块;其中,数据采集模块:配置有多个传感器包括声波传感器和电磁传感器,用于实时采集混凝土结构的声波反射和电磁响应数据;数据预处理模块:包括信号转换器和增强算法,用于将采集的模拟信号转换为数字信号,并通过增强算法改善信号质量。本发明,通过实时监测和精确评估混凝土结构内部完整性,提供了实时调整3D打印参数的能力,从而显著提高了结构安全性,减少材料浪费,并增强了非专业用户的操作便利性。

    基于点云分割配准的3D打印混凝土柱表面裂缝检测方法

    公开(公告)号:CN117115140A

    公开(公告)日:2023-11-24

    申请号:CN202311238361.5

    申请日:2023-09-25

    Abstract: 本发明为基于点云分割配准的3D打印混凝土柱表面裂缝检测方法,所述检测方法包括以下内容:获取3D打印混凝土柱点云数据,并对这些数据进行预处理,每一份点云数据均包含大量数据点,每个点的信息由(x,y,z,r,g,b)六维坐标表示,其中x,y,z表示为点的三维空间坐标,r,g,b分别为点的R、G、B色彩属性值;构建点云分割配准模型PC‑CrackNet,利用获得的3D打印混凝土柱点云数据训练点云分割配准模型PC‑CrackNet,用于3D打印混凝土柱表面裂缝检测。将深度学习中的Transformer框架结构、自注意力机制、改进的大津算法以及点云配准用于裂缝检测中,能够有效地实现3D打印混凝土柱裂缝的准确检测,同时还实现了实时监测、预警与控制,从而确保了打印质量的稳定性。

    基于计算机视觉的3D打印电磁吸波混凝土装置

    公开(公告)号:CN117021286A

    公开(公告)日:2023-11-10

    申请号:CN202311059419.X

    申请日:2023-08-22

    Abstract: 本发明为基于计算机视觉的3D打印电磁吸波混凝土装置,包括控制单元、树脂干料储料单元、排序送料单元、吸水单元;吸水单元连接称水器和树脂干料储料单元;排序送料单元的下端进料口连接吸水单元的下部固体出料口,在排序送料单元内湿吸水树脂沿螺旋筛检运输槽定向排序,将湿吸水树脂送至排序送料单元的出口,再连接直线送料轨道;可拆卸打印喷头的侧壁开设有插入金属管的开孔,直线送料轨道的末端通过连接件固定在可拆卸打印喷头的锥形喷口的开孔附近,金属管一端连接直线送料轨道的末端,另一端伸入可拆卸打印喷头内。该装置能实现混凝土和吸水树脂的融合,多个吸水树脂和混凝土一起通过打印头被挤出,使混凝土形成多孔结构。

    基于3D打印的固废资源化轻质高延性混凝土

    公开(公告)号:CN114751699B

    公开(公告)日:2023-02-24

    申请号:CN202210484692.6

    申请日:2022-05-06

    Abstract: 本发明为基于3D打印的固废资源化轻质高延性混凝土,该混凝土由以下质量份数的原料制备而成:水泥1份;粉煤灰:0.50~1.33份;硅灰:0.1~0.2份;石英砂:0.7~0.8份;尾矿:0.1~0.3份;水:0.6~0.7份;改性聚乙烯醇长纤维:0.0100~0.0175份;空心玻璃微珠:1.00~1.33份;减水剂0.01~0.02份;所述改性聚乙烯醇长纤维的具体处理过程是:将20‑28mm长的PVA纤维首先进行表面清洗烘干,再在外部温度15‑35℃范围将PVA纤维浸泡在浓度为70‑90g/l的、以质量比1:1:1:1混合的50微米石英砂、凡士林、聚二甲基硅氧烷和钛酸酯偶联剂的乳液中3‑5分钟,之后在不高于100℃温度下烘干,之后再进行最后清洗并105℃烘干,获得改性聚乙烯醇长纤维。该混凝土加入表面改性的聚乙烯醇长纤维,实现纤维定向效果,极大提升抗折性能与延展性能。

    基于深度学习的桥面数据清洗方法及系统

    公开(公告)号:CN119992127A

    公开(公告)日:2025-05-13

    申请号:CN202411953838.2

    申请日:2024-12-27

    Abstract: 本发明为基于深度学习的桥面数据清洗方法及系统,所述清洗方法使用基于乘法和ReLU函数的Resnet‑MultKAN‑Transformer模型对桥梁路面的数据库中的数据进行训练,具体步骤是:步骤一、利用携带着高清摄像头的无人机对桥梁的路面进行拍摄,拍摄的图像分为三类:桥梁的桥面、除桥面结构以外的桥梁其他结构、非桥梁结构;以所拍摄的所有图像组建桥梁路面的数据库;步骤二、构建基于乘法和ReLU函数的Resnet‑MultKAN‑Transformer模型,采用Resnet和Transformer模型的框架;步骤三、利用步骤一构建的数据库训练模型,以训练好的模型用于桥面数据的清洗分类。在Resnet结构和Transformer中加入了具有乘法和激活函数的MultKAN模块,能够解决传统数据处理方法对桥梁路面的数据清洗分类不准确,时效性差以及工作量巨大的问题。

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