基于机器学习的钢筋混凝土柱地震损伤程度评估方法

发明专利有效专利

申请号：
CN202110741002.6
IPC分类号：G06T7/00;G06F30/27;G06N3/04;G06N3/08;G06F119/04;G06F119/14
申请日期：
2021-06-30
申请人：
哈尔滨工业大学

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法律信息

引证文献

著录项信息

专利名称	基于机器学习的钢筋混凝土柱地震损伤程度评估方法
申请号	CN202110741002.6	申请日期	2021-06-30
法律状态	实质审查	申报国家	中国
公开/公告日	2021-09-28	公开/公告号	CN113450333A
优先权	暂无	优先权号	暂无
主分类号	G06T7/00 ? IPC结构图谱： G 物理 G0 仪器 G06 计算；推算；计数 G06T 一般的图像数据处理或产生〔6，2006.01〕 G06T7/00 图像分析〔6，2006.01，2017.01〕	IPC分类号	G;0;6;T;7;/;0;0;;;G;0;6;F;3;0;/;2;7;;;G;0;6;N;3;/;0;4;;;G;0;6;N;3;/;0;8;;;G;0;6;F;1;1;9;/;0;4;;;G;0;6;F;1;1;9;/;1;4查看分类表>
申请人	哈尔滨工业大学	申请人地址	黑龙江省哈尔滨市南岗区西大直街92号变更专利地址、主体等相关变化，请及时变更，防止失效
权利人	哈尔滨工业大学	当前权利人	哈尔滨工业大学
发明人	李惠;徐阳;郑晓航
代理机构	哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司	代理人	张宏威

摘要

本发明提出了基于机器学习的钢筋混凝土柱地震损伤程度评估方法，首先根据钢筋混凝土柱构件拟静力试验全过程表观损伤图像，获得表观地震损伤参数和构件参数；然后根据钢筋混凝土柱构件拟静力试验滞回曲线数据，建立一种存在固定上下限、可以准确反映构件在整体损伤发展过程的非线性加速累积现象的钢筋混凝土柱地震损伤程度综合评价指标；最后通过建立表观地震损伤参数及构件参数和地震损伤程度综合评价指标的深度神经网络模型，通过将构件的表观损伤参数和尺寸信息输入至训练好的机器学习模型，直接预测其地震破坏程度，最终实现钢筋混凝土柱地震损伤程度的智能评估，同时也克服了基于专家经验的人工评价方法费时费力、准确性和安全性不足的缺点。

序号	公开(公告)号	公开(公告)日	申请日	专利名称	申请人
该专利没有引用任何外部专利数据！

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该专利没有被任何外部专利所引用！

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