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题名人群跳跃荷载时变协同性因子研究
被引量：1
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作者
于秉仟
陈隽
李洋
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机构
同济大学土木工程学院
同济大学土木工程防灾国家重点实验室
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出处
《振动工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2024年第1期11-19,共9页
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基金
国家自然科学基金资助项目(52178151)。
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文摘
协同性因子是跳跃人群中各单人间动作一致程度的度量指标,是人致结构振动分析中人群跳跃荷载建模的关键参数。现有协同性因子大都是定义在较长时段内的均值参数,其计算依据也是实验室条件下才能获取的地反力或特征点轨迹等,不能准确反映跳跃者个体差异的时变特性,也难以直接应用于实际场景下结构的振动监测。对此,提出了人群跳跃荷载的时变协同性因子,采用计算机视觉中的多目标跟踪技术对跳跃人群进行实时监测,并计算协同性因子。开展了佩戴无线测力鞋垫的多人跳跃实验,通过与实验结果的对比,验证了时变协同性因子的合理性以及多目标跟踪技术的有效性,可用于工程结构的安全运维、人致结构振动分析和人群跳跃时变荷载的模拟。
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关键词
人群跳跃荷载
时变协同性因子
多目标跟踪
智能运维
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Keywords
crowd jumping load
time-varying synchronization factor
multiple object tracking
intelligent operation and maintenance
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分类号
TU312.1
[建筑科学—结构工程]
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题名基于动作捕捉与深度学习的跳跃荷载重构方法
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作者
王浩祺
于秉仟
陈隽
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机构
同济大学土木工程学院
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第5期231-238,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(52008306)
上海市青年科技英才扬帆计划(20YF1451300)。
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文摘
通过学科交叉,采用医学和运动生物力学中的动作捕捉技术开展了27人次的跳跃荷载试验,总计获得9 985条单次跳跃的反力时程曲线及其对应的人体特征点运动轨迹。利用卷积神经网络技术,以特征点轨迹作为网络输入,分别以地反力三参数模型和多参数模型的目标参数作为输出,训练获得轨迹与地反力之间的高维非线性关系,实现了跳跃荷载重构。与实测荷载的对比表明,跳跃荷载三参数模型能较好地重构单次跳跃曲线的幅值,而多参数模型能更好地反映荷载的时频域特征,适用于不同的使用场合。该方法可作为一种新型的跳跃荷载间接测量手段,结合计算机视觉技术开展服役工程结构的人致荷载监测。
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关键词
跳跃荷载
动作捕捉
卷积神经网络(CNN)
荷载重构
振动舒适度
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Keywords
jumping load
action capture
convolutional neural network(CNN)
load reconstruction
vibration comfort
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分类号
TH212
[机械工程—机械制造及自动化]
TH213.3
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题名高层建筑防雷设计初探
被引量：2
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作者
于秉仟
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机构
同济大学土木工程学院
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出处
《山西建筑》
2019年第22期102-104,共3页
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文摘
分类介绍了高层建筑中雷电的破坏作用,结合工程实例对高层建筑电气设计中的防雷技术进行了初步探讨。其中,外部的防雷技术主要措施有设置接闪器+引下线+接地装置的外部防雷装置、均压环等,内部防雷措施主要是等电位连接、合理屏蔽、在线路关键节点设防雷保护器(SPD)等。此外,鉴于现今建筑物智能化趋势,从传统SPD系统出发,介绍了一种智能SPD系统,以及依托于此的智能防雷技术。
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关键词
高层建筑
雷电作用
防雷技术
智能SPD
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Keywords
high-rise building
lightening effect
lightning protection technology
intelligent SPD
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分类号
TU972.4
[建筑科学—建筑设计及理论]
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