CN116638626A - 基于云平台的桥梁预制t梁养生远程监控*** - Google Patents
基于云平台的桥梁预制t梁养生远程监控*** Download PDFInfo
- Publication number
- CN116638626A CN116638626A CN202310919309.XA CN202310919309A CN116638626A CN 116638626 A CN116638626 A CN 116638626A CN 202310919309 A CN202310919309 A CN 202310919309A CN 116638626 A CN116638626 A CN 116638626A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- steam
- real
- module
- workshop
- prefabricated
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 title claims abstract description 42
- 238000009417 prefabrication Methods 0.000 title claims abstract description 20
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 42
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 claims abstract description 34
- 238000005507 spraying Methods 0.000 claims abstract description 10
- 239000010410 layer Substances 0.000 claims description 30
- 238000012360 testing method Methods 0.000 claims description 23
- 238000001514 detection method Methods 0.000 claims description 22
- NJPPVKZQTLUDBO-UHFFFAOYSA-N novaluron Chemical compound C1=C(Cl)C(OC(F)(F)C(OC(F)(F)F)F)=CC=C1NC(=O)NC(=O)C1=C(F)C=CC=C1F NJPPVKZQTLUDBO-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 21
- 238000000034 method Methods 0.000 claims description 13
- 238000004321 preservation Methods 0.000 claims description 12
- 239000002356 single layer Substances 0.000 claims description 7
- XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N water Substances O XLYOFNOQVPJJNP-UHFFFAOYSA-N 0.000 claims description 6
- 238000013528 artificial neural network Methods 0.000 claims description 4
- 238000010438 heat treatment Methods 0.000 claims description 2
- 230000007613 environmental effect Effects 0.000 abstract description 6
- 230000000694 effects Effects 0.000 description 4
- 230000007547 defect Effects 0.000 description 3
- 230000036541 health Effects 0.000 description 3
- 230000017525 heat dissipation Effects 0.000 description 3
- 230000008569 process Effects 0.000 description 3
- 238000012549 training Methods 0.000 description 3
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 description 2
- 230000007306 turnover Effects 0.000 description 2
- 229910000831 Steel Inorganic materials 0.000 description 1
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 1
- 230000036760 body temperature Effects 0.000 description 1
- 230000008859 change Effects 0.000 description 1
- 238000010276 construction Methods 0.000 description 1
- 230000008094 contradictory effect Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 description 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 1
- 238000009434 installation Methods 0.000 description 1
- 238000009413 insulation Methods 0.000 description 1
- 239000000463 material Substances 0.000 description 1
- 239000010959 steel Substances 0.000 description 1
Classifications
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B28—WORKING CEMENT, CLAY, OR STONE
- B28B—SHAPING CLAY OR OTHER CERAMIC COMPOSITIONS; SHAPING SLAG; SHAPING MIXTURES CONTAINING CEMENTITIOUS MATERIAL, e.g. PLASTER
- B28B23/00—Arrangements specially adapted for the production of shaped articles with elements wholly or partly embedded in the moulding material; Production of reinforced objects
- B28B23/02—Arrangements specially adapted for the production of shaped articles with elements wholly or partly embedded in the moulding material; Production of reinforced objects wherein the elements are reinforcing members
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B28—WORKING CEMENT, CLAY, OR STONE
- B28B—SHAPING CLAY OR OTHER CERAMIC COMPOSITIONS; SHAPING SLAG; SHAPING MIXTURES CONTAINING CEMENTITIOUS MATERIAL, e.g. PLASTER
- B28B11/00—Apparatus or processes for treating or working the shaped or preshaped articles
- B28B11/24—Apparatus or processes for treating or working the shaped or preshaped articles for curing, setting or hardening
- B28B11/245—Curing concrete articles
-
- B—PERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
- B28—WORKING CEMENT, CLAY, OR STONE
- B28B—SHAPING CLAY OR OTHER CERAMIC COMPOSITIONS; SHAPING SLAG; SHAPING MIXTURES CONTAINING CEMENTITIOUS MATERIAL, e.g. PLASTER
- B28B17/00—Details of, or accessories for, apparatus for shaping the material; Auxiliary measures taken in connection with such shaping
- B28B17/0063—Control arrangements
-
- Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
- Y02—TECHNOLOGIES OR APPLICATIONS FOR MITIGATION OR ADAPTATION AGAINST CLIMATE CHANGE
- Y02P—CLIMATE CHANGE MITIGATION TECHNOLOGIES IN THE PRODUCTION OR PROCESSING OF GOODS
- Y02P90/00—Enabling technologies with a potential contribution to greenhouse gas [GHG] emissions mitigation
- Y02P90/02—Total factory control, e.g. smart factories, flexible manufacturing systems [FMS] or integrated manufacturing systems [IMS]
Landscapes
- Engineering & Computer Science (AREA)
- Chemical & Material Sciences (AREA)
- Ceramic Engineering (AREA)
- Mechanical Engineering (AREA)
- Manufacturing & Machinery (AREA)
- Structural Engineering (AREA)
- Heating, Cooling, Or Curing Plastics Or The Like In General (AREA)
Abstract
本申请公开了基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，属于预制T梁生产技术领域。包含：蒸养车间和云平台；蒸养车间用于对预制T梁进行蒸汽养生，其内设置有蒸汽发生器，第一电磁阀，第一蒸汽管道，喷淋组件，环境温度传感器，第一温度传感器和湿度传感器，云平台包括机器学***台可以迅速有效的对蒸汽发生器进行控制，效率高，误差小，确保预制T梁处于最佳温度状态。
Description
技术领域
本申请涉及预制T梁生产技术领域，具体为基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***。
背景技术
目前国内铁路和公路 T 梁预制主要以户外作业、混凝土台座、分段模板拆装浇筑、普通喷淋自然养生的传统工艺为主，需要较大的场地面积、较多的人工、较长的生产周期，属于典型的劳动密集型产业，成品质量得不到有效保障。
现有的智能蒸汽养生虽然能根据初始环境温度进行温度曲线的制定，但是在实时环境温度出现骤变时，很容易出现误差，缺少一定的可控性，容易导致预制梁因养生窑内的温湿度环境不稳定，影响预制T梁的质量。
此外传统的预制T梁养生车间大多为混凝土车间或者是板房钢材车间，车间内部保温效果差，现有技术通过在车间墙壁粘贴保温层进行来提高保温层，该方式可以达到一定的保温效果，但是需要将保温层贴在墙体上，安装复杂，且通过保温层进行保温，增加了材料成本、运输成本和施工成本。
对此我们提出一种基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，已解决上述问题。
发明内容
1．要解决的技术问题。
为了克服现有技术的不足，本申请提供基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，以解决现有技术中的预制T梁养生过程中实时环境温度骤变，以及车间墙体保温效果差的问题。
2.技术方案。
本申请提供了一种基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，包括。
蒸养车间和云平台。
所述蒸养车间用于对预制T梁进行蒸汽养生，其内设置有蒸汽发生器，第一电磁阀，第一蒸汽管道，喷淋组件，环境温度传感器，第一温度传感器和湿度传感器，所述云平台包括机器学习模块和智能蒸养模块；所述机器学习模块用于生成温度控制模型。
所述机器学习模块通过采集不同实时环境温度、蒸养车间内部实时温度和蒸养车间内部实时湿度与不同蒸汽发生器功率工况下对应的预制T梁生产试验块弹性模量，获得满足预制T梁生产试验块弹性模量要求的样本数据。
将实时环境温度，蒸养车间内部实时温度，蒸养车间内部实时湿度作为输入端，蒸汽发生器功率作为输出端进行机器学习，即可得到温度控制模型。
智能蒸养模块包括：车间内部温度控制模块。
所述车间内部温度控制模块包括蒸养温度控制模块，所述蒸养温度控制模块通过温度控制模型控制蒸汽发生器功率。
在其中一个实施例中，所述蒸养车间的墙体为双层中空墙体，所述双层中空墙体内部设置有第二蒸汽管道，第二电磁阀和第二温度传感器。
智能蒸养模块还包括。
保温层温度控制模块，当实时环境温度低于阈值，保温层温度控制模块控制第二电磁阀打开，对双层中空墙体进行加热。
在其中一个实施例中，所述机器学习模块包括机器学习模块一和机器学习模块二。
所述机器学习模块一：在第二电磁阀关闭的情况下，采集不同实时环境温度、蒸养车间内部实时温度和蒸养车间内部实时湿度与不同蒸汽发生器功率工况下对应的预制T梁生产试验块弹性模量，获得满足预制T梁生产试验块弹性模量要求的样本数据。
将实时环境温度，蒸养车间内部实时温度，蒸养车间内部实时湿度作为输入端，蒸汽发生器功率作为输出端进行机器学习，即可得到第一温度控制模型。
机器学习模块二：在第二电磁阀打开的情况下，采集不同实时环境温度、双层中空墙体内部实时温度、蒸养车间内部实时温度和蒸养车间内部实时湿度与不同蒸汽发生器功率工况下对应的预制T梁生产试验块弹性模量，获得满足预制T梁生产试验块弹性模量要求的样本数据。
将实时环境温度，双层中空墙体内部实时温度、蒸养车间内部实时温度，蒸养车间内部实时湿度作为输入端，蒸汽发生器功率作为输出端进行机器学习，即可得到第二温度控制模型。
在其中一个实施例中，在第二电磁阀关闭的情况下。
所述蒸养温度控制模块通过第一温度控制模型控制蒸汽发生器功率。
在第二电磁阀打开的情况下。
所述蒸养温度控制模块通过第二温度控制模型控制蒸汽发生器功率。
通过采用上述技术方案，可以根据环境温度选择是否对墙体进行保温。
在其中一个实施例中，所述蒸养车间还包括自行式轨道移动台座，其用于将移动预制T梁。
通过采用上述技术方案，摒弃传统砼固定台座，克服了普通台座占地面积大、周转时间长的缺点。
在其中一个实施例中，所述云平台还包括。
进度检测模块：用于输出该预制T梁制作进度。
蒸养车间控制模块：根据进度检测模块控制蒸养车间开关和自行式轨道移动台座的移动。
通过采用上述技术方案，蒸养车间通过与机械自动化结合，实现了自动控制。
在其中一个实施例中，所述车间内部温度控制模块还包括：预热温度控制模块，用于根据进度检测模块控制第一电磁阀和/或第二电磁阀的开合，在自行式轨道移动台座输送预制T梁进入蒸养车间前，对蒸养车间内进行预热，湿度不小于95％，且温度不低于40℃。
在其中一个实施例中，所述进度检测模块包括预制T梁监控模块、视频帧识别模块和计时模块。
所述预制T梁监控模块；用于对目标监测区域包括的多个预制T梁进行监控，以输出所述多个预制T梁的监控视频；所述预制T梁监控模块采用摄像头进行监控。
所述视频帧识别模块，利用神经网络对于所述多个预制T梁监控视频进行识别，输出该预制T梁制作状态。
所述计时模块：用于对预制T梁不同的制作状态进行计时。
通过采用上述技术方案，根据进度检测模块可以设置自动预热模块，且蒸养车间控制模块也可根据进度检测模块精准的控制蒸养车间开关和自行式轨道移动台座的移动。
在其中一个实施例中，所述双层中空墙体可拆装为单层墙体单独使用。
在其中一个实施例中，所述双层中空墙体内部设置冷凝水收集装置，对双层中空墙体冷凝水进行收集。
3.有益效果。
本申请实施例中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点。
（1）.本申请通过机器学***台可以迅速有效的对蒸汽发生器进行控制，效率高，误差小，确保预制T梁处于最佳温度状态。
（2）.本申请通过设置有第二蒸汽管道，第二电磁阀和第二温度传感器的双层中空墙体可根据蒸养车间的使用环境是否对墙体保温，也可根据环境温度选择双层中空墙体还是单层墙体，在墙体需要保温时，选择双层中空墙体，并通过蒸汽对墙体进行加热，保证了蒸养车间内部的温度和蒸汽不宜散失，在不需通过墙体进行保温可选择单层墙体，也进一步体现了本申请墙体的使用便捷性。
（3）.本申请通过进度检测模块可以设置自动预热模块，且蒸养车间控制模块也可根据进度检测模块精准的控制蒸养车间开关和自行式轨道移动台座的移动，避免预热阶段的大量蒸汽外溢和热量散失。
附图说明
为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图示出的结构获得其他的附图。
图1为本申请其中一个实施例提供的远程监控***的流程示意图。
图2为本申请中云平台的逻辑框图。
具体实施方式
下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
需要说明，若本申请实施例中有涉及方向性指示（诸如上、下、左、右、前、后……），则该方向性指示仅用于解释在某一特定姿态下各部件之间的相对位置关系、运动情况等，如果该特定姿态发生改变时，则该方向性指示也相应地随之改变。
另外，若本申请实施例中有涉及“第一”、“第二”等的描述，则该“第一”、“第二”等的描述仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示其相对重要性或者隐含指明所指示的技术特征的数量。由此，限定有“第一”、“第二”的特征可以明示或者隐含地包括至少一个该特征。另外，若全文中出现的“和/或”或者“及/或”，其含义包括三个并列的方案，以“A和/或B”为例，包括A方案、或B方案、或A和B同时满足的方案。另外，各个实施例之间的技术方案可以相互结合，但是必须是以本领域普通技术人员能够实现为基础，当技术方案的结合出现相互矛盾或无法实现时应当认为这种技术方案的结合不存在，也不在本申请要求的保护范围之内。
实施例1。
请参照图1-图2，本申请其中一个实施例提供了基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，包括。
蒸养车间和云平台；蒸养车间与云平台网络连接，云平台实现了蒸养车间的远程监督与智能控制，蒸养车间用于对预制T梁进行蒸汽养生，其内设置有蒸汽发生器，第一电磁阀，第一蒸汽管道，喷淋组件，环境温度传感器，第一温度传感器和湿度传感器，环境温度传感器用于采集实时环境温度，第一温度传感器用于采集蒸养车间内部实时温度，湿度传感器用于采集蒸养车间内部实时湿度。
云平台包括机器学习模块和智能蒸养模块；机器学习模块用于生成温度控制模型。
机器学习模块通过采集不同实时环境温度、蒸养车间内部实时温度和蒸养车间内部实时湿度与不同蒸汽发生器功率工况下对应的预制T梁生产试验块弹性模量，获得满足预制T梁生产试验块弹性模量要求的样本数据。
将实时环境温度，蒸养车间内部实时温度，蒸养车间内部实时湿度作为输入端，蒸汽发生器功率作为输出端进行机器学习，即可得到温度控制模型；温度控制模型可以根据实时温度进行调整，一直保持最佳温度控制曲线。
机器学习的具体步骤为。
S1、对预制T梁生产试验块进行实验，将采集不同实时环境温度、蒸养车间内部实时温度和蒸养车间内部实时湿度作为特征，蒸汽发生器功率作为标签；特征+标签构成样本集，并按照3：1的比例分为训练集和测试集。
S2温度控制模型；基于机器学习的温度控制模型采用Alex Net神经网络算法。
S3、使用训练集训练搭建好的温度控制模型。
S4、使用测试集评估训练好的温度控制模型；通过计算准确率、精确率、召回率、F1值等进行评估。
S5、将实时环境温度、蒸养车间内部实时温度和蒸养车间内部实时湿度输入评估后的温度控制模型，预测蒸汽发生器功率。
智能蒸养模块包括：车间内部温度控制模块，车间内部温度控制模块包括蒸养温度控制模块，蒸养温度控制模块通过温度控制模型控制蒸汽发生器功率，即蒸养温度控制模块通过预测蒸汽发生器功率来调节蒸汽发生器功率，智能蒸养模块通过云平台可以迅速有效的对蒸汽发生器进行控制，效率高，误差小，确保预制T梁处于最佳温度状态。
其中，蒸养车间的墙体为双层中空墙体，双层中空墙体内部设置有第二蒸汽管道，第二电磁阀和第二温度传感器；第二温度传感器用来采集双层中空墙体内部实时温度。
智能蒸养模块还包括：保温层温度控制模块，当实时环境温度低于阈值，保温层温度控制模块控制第二电磁阀打开，对双层中空墙体进行加热，在冬季，蒸养车间内外温差大，需要造成蒸养车间内部温度控制难度增大，保温墙体的设置犹未重要，通过蒸汽发生器对墙体进行加热，既做到了对蒸养车间的保温，还能对墙体温度进行调节，取得了较好的成果。
其中，机器学习模块包括机器学习模块一和机器学习模块二。
机器学习模块一：在第二电磁阀关闭的情况下，采集不同实时环境温度、蒸养车间内部实时温度和蒸养车间内部实时湿度与不同蒸汽发生器功率工况下对应的预制T梁生产试验块弹性模量，获得满足预制T梁生产试验块弹性模量要求的样本数据。
将实时环境温度，蒸养车间内部实时温度和蒸养车间内部实时湿度作为输入端，蒸汽发生器功率作为输出端进行机器学习，即可得到第一温度控制模型。
机器学习模块二：在第二电磁阀打开的情况下，采集不同实时环境温度、采集不同实时环境温度、蒸养车间内部实时温度和蒸养车间内部实时湿度与不同蒸汽发生器功率工况下对应的预制T梁生产试验块弹性模量，获得满足预制T梁生产试验块弹性模量要求的样本数据。
将实时环境温度，双层中空墙体内部实时温度，蒸养车间内部实时温度，蒸养车间内部实时湿度作为输入端，蒸汽发生器功率作为输出端进行机器学习，即可得到第二温度控制模型。
其中，在第二电磁阀关闭的情况下。
蒸养温度控制模块通过第一温度控制模型控制蒸汽发生器功率。
在第二电磁阀打开的情况下。
蒸养温度控制模块通过第二温度控制模型控制蒸汽发生器功率。
采用智能变频蒸养***替代传统覆盖喷淋养护，实现养生无死角。蒸养车间采用可变温双层中空墙体，蒸养设备可更好的随温度控制模型动态调节蒸养室温度湿度，高效提升混凝土强度及弹性模量。
其中，蒸养车间还包括自行式轨道移动台座，其用于将移动预制T梁。
蒸养车间采用自行式轨道移动台座，摒弃传统砼固定台座，克服了普通台座占地面积大、周转时间长的缺点。压缩了工序之间的衔接时间，较传统模式比较，自行式轨道移动台座的移动是实现预制T梁工厂化流水作业的先决条件，使工种固定区域作业，大大提高了作业功效，较传统梁场有明显优势。
其中，云平台还包括。
进度检测模块：用于输出该预制T梁制作进度。
蒸养车间控制模块：根据进度检测模块控制蒸养车间开关和自行式轨道移动台座的移动。
车间内部温度控制模块还包括：预热温度控制模块，用于根据进度检测模块控制第一电磁阀和/或第二电磁阀的开合，在自行式轨道移动台座输送预制T梁进入蒸养车间前，对蒸养车间内进行预热，湿度不小于95％，且温度不低于40℃。
进度检测模块包括预制T梁监控模块、视频帧识别模块和计时模块。
预制T梁监控模块；用于对目标监测区域包括的多个预制T梁进行监控，以输出多个预制T梁的监控视频；预制T梁监控模块采用摄像头进行监控。
视频帧识别模块，利用神经网络对于多个预制T梁监控视频进行识别，输出该预制T梁制作状态。
计时模块：用于对预制T梁不同的制作状态进行计时。
通过进度检测模块可以设置自动预热模块，且蒸养车间控制模块也可根据进度检测模块精准的控制蒸养车间开关和自行式轨道移动台座的移动，避免预热阶段的大量蒸汽外溢和热量散失，同时，智能蒸养模块根据进度检测模块控制蒸养模式的开启。
其中，双层中空墙体可拆装为单层墙体单独使用。
可根据蒸养车间的使用环境是否对墙体保温，也可根据环境温度选择双层中空墙体还是单层墙体，如冬季温度低，需要墙体进行保温，可选择双层中空墙体，夏季温度高，不需通过墙体进行保温可选择单层墙体，也进一步体现了本申请墙体的使用便捷性。
其中，双层中空墙体内部设置冷凝水收集装置，对双层中空墙体冷凝水进行收集。
该通过机器学***台可以迅速有效的对蒸汽发生器进行控制，效率高，误差小，确保预制T梁处于最佳温度状态。
本申请通过设置有第二蒸汽管道，第二电磁阀和第二温度传感器的双层中空墙体可根据蒸养车间的使用环境是否对墙体保温，也可根据环境温度选择双层中空墙体还是单层墙体，在墙体需要保温时，选择双层中空墙体，并通过蒸汽对墙体进行加热，保证了蒸养车间内部的温度和蒸汽不宜散失，在不需通过墙体进行保温可选择单层墙体，也进一步体现了本申请墙体使用的便捷性。
本申请通过进度检测模块可以设置自动预热模块，且蒸养车间控制模块也可根据进度检测模块精准的控制蒸养车间开关和自行式轨道移动台座的移动，避免预热阶段的大量蒸汽外溢和热量散失。
实施例2。
本实施例与实施例1不同的是，机器学习模块用于采集不同实时环境温度、蒸养车间内部实时温度和蒸养车间内部实时湿度与不同蒸汽发生器功率工况下对应的预制T梁生产试验块弹性模量，获得满足预制T梁生产试验块弹性模量要求的样本数据。
将实时环境温度，蒸养车间内部实时温度，蒸养车间内部实时湿度作为输入端，喷淋组件开关状态作为输出端进行机器学习，即可得到湿度控制模型。
智能蒸养模块还包括：车间内部湿度控制模块。
车间内部湿度控制模块包括蒸养湿度控制模块和预热温度控制模块。
蒸养湿度控制模块通过湿度控制模型控制蒸汽发生器功率。
预热湿度控制模块，用于根据进度检测模块控制喷淋组件开关状态，在自行式轨道移动台座输送预制T梁进入蒸养车间前，对蒸养车间内进行喷淋加湿，湿度不小于95％。
车间内部湿度控制模块也可机器学习建立了湿度控制模型，通过预测的湿度来调节喷淋组件的开关状态。
Claims (10)
1.基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，其特征在于：包括：
蒸养车间和云平台；
所述蒸养车间用于对预制T梁进行蒸汽养生，其内设置有蒸汽发生器，第一电磁阀，第一蒸汽管道，喷淋组件，环境温度传感器，第一温度传感器和湿度传感器，
所述云平台包括机器学习模块和智能蒸养模块；
所述机器学习模块用于生成温度控制模型；
所述机器学习模块通过采集不同实时环境温度、蒸养车间内部实时温度和蒸养车间内部实时湿度与不同蒸汽发生器功率工况下对应的预制T梁生产试验块弹性模量，获得满足预制T梁生产试验块弹性模量要求的样本数据；
将实时环境温度，蒸养车间内部实时温度，蒸养车间内部实时湿度作为输入端，蒸汽发生器功率作为输出端进行机器学习，即可得到温度控制模型；
智能蒸养模块包括：车间内部温度控制模块，
所述车间内部温度控制模块包括蒸养温度控制模块，所述蒸养温度控制模块通过温度控制模型控制蒸汽发生器功率。
2.根据权利要求1所述的基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，其特征在于：
所述蒸养车间的墙体为双层中空墙体，所述双层中空墙体内部设置有第二蒸汽管道，第二电磁阀和第二温度传感器；
智能蒸养模块还包括：
保温层温度控制模块，当实时环境温度低于阈值，保温层温度控制模块控制第二电磁阀打开，对双层中空墙体进行加热。
3.根据权利要求2所述的基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，其特征在于：
所述机器学习模块包括机器学习模块一和机器学习模块二；
所述机器学习模块一：在第二电磁阀关闭的情况下，采集不同实时环境温度、蒸养车间内部实时温度和蒸养车间内部实时湿度与不同蒸汽发生器功率工况下对应的预制T梁生产试验块弹性模量，获得满足预制T梁生产试验块弹性模量要求的样本数据；
将实时环境温度，蒸养车间内部实时温度，蒸养车间内部实时湿度作为输入端，蒸汽发生器功率作为输出端进行机器学习，即可得到第一温度控制模型；
机器学习模块二：在第二电磁阀打开的情况下，采集不同实时环境温度、双层中空墙体内部实时温度、蒸养车间内部实时温度和蒸养车间内部实时湿度与不同蒸汽发生器功率工况下对应的预制T梁生产试验块弹性模量，获得满足预制T梁生产试验块弹性模量要求的样本数据；
将实时环境温度，双层中空墙体内部实时温度，蒸养车间内部实时温度，蒸养车间内部实时湿度作为输入端，蒸汽发生器功率作为输出端进行机器学习，即可得到第二温度控制模型。
4.根据权利要求3所述的基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，其特征在于：
在第二电磁阀关闭的情况下，
所述蒸养温度控制模块通过第一温度控制模型控制蒸汽发生器功率；
在第二电磁阀打开的情况下，
所述蒸养温度控制模块通过第二温度控制模型控制蒸汽发生器功率。
5.根据权利要求1所述的基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，其特征在于：所述蒸养车间还包括自行式轨道移动台座，其用于将移动预制T梁。
6.根据权利要求1所述的基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，其特征在于：所述云平台还包括：
进度检测模块：用于输出该预制T梁制作进度；
蒸养车间控制模块：根据进度检测模块控制蒸养车间开关和自行式轨道移动台座的移动。
7.根据权利要求6所述的基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，其特征在于：所述车间内部温度控制模块还包括：预热温度控制模块，用于根据进度检测模块控制第一电磁阀和/或第二电磁阀的开合，在自行式轨道移动台座输送预制T梁进入蒸养车间前，对蒸养车间内进行预热。
8.根据权利要求6所述的基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，其特征在于：所述进度检测模块包括预制T梁监控模块、视频帧识别模块和计时模块；
所述预制T梁监控模块；用于对目标监测区域包括的多个预制T梁进行监控，以输出所述多个预制T梁的监控视频；所述预制T梁监控模块采用摄像头进行监控，
所述视频帧识别模块，利用神经网络对于所述多个预制T梁监控视频进行识别，输出该预制T梁制作状态；
所述计时模块：用于对预制T梁不同的制作状态进行计时。
9.根据权利要求2所述的基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，其特征在于：
所述双层中空墙体可拆装为单层墙体单独使用。
10.根据权利要求2所述的基于云平台的桥梁预制T梁养生远程监控***，其特征在于：
所述双层中空墙体内部设置冷凝水收集装置，对双层中空墙体冷凝水进行收集。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310919309.XA CN116638626A (zh) | 2023-07-26 | 2023-07-26 | 基于云平台的桥梁预制t梁养生远程监控*** |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202310919309.XA CN116638626A (zh) | 2023-07-26 | 2023-07-26 | 基于云平台的桥梁预制t梁养生远程监控*** |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN116638626A true CN116638626A (zh) | 2023-08-25 |
Family
ID=87643806
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202310919309.XA Pending CN116638626A (zh) | 2023-07-26 | 2023-07-26 | 基于云平台的桥梁预制t梁养生远程监控*** |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN116638626A (zh) |
Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN203600395U (zh) * | 2013-11-08 | 2014-05-21 | 湖北正茂新材料科技股份有限公司 | 一种高铁桥面系专用高强混凝土构件的养护装置 |
| CN110766115A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-07 | 中国一冶集团有限公司 | 一种基于bim模型的桥梁混凝智能养生和控温***及方法 |
| CN112132423A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-25 | 中铁大桥局集团有限公司 | 一种轨道移动式制梁台座生产管理方法及*** |
| KR20210050681A (ko) * | 2019-10-29 | 2021-05-10 | 씨제이인스트루먼트 주식회사 | 멀티센서를 이용한 프리캐스트 콘크리트 제작 시스템 |
| CN214871485U (zh) * | 2021-07-19 | 2021-11-26 | 河南省富臣管业有限公司 | 一种用于pccp管养护的湿度温度自动控制*** |
| CN114022825A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-02-08 | 中交投资南京有限公司 | 基于深度学习的预制梁场台座状态识别装置及其识别方法 |
| CN114290503A (zh) * | 2021-12-07 | 2022-04-08 | 河北雄安京德高速公路有限公司 | T梁蒸汽养生发生器功率控制方法及其装置 |
-
2023
- 2023-07-26 CN CN202310919309.XA patent/CN116638626A/zh active Pending
Patent Citations (7)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN203600395U (zh) * | 2013-11-08 | 2014-05-21 | 湖北正茂新材料科技股份有限公司 | 一种高铁桥面系专用高强混凝土构件的养护装置 |
| KR20210050681A (ko) * | 2019-10-29 | 2021-05-10 | 씨제이인스트루먼트 주식회사 | 멀티센서를 이용한 프리캐스트 콘크리트 제작 시스템 |
| CN110766115A (zh) * | 2019-10-30 | 2020-02-07 | 中国一冶集团有限公司 | 一种基于bim模型的桥梁混凝智能养生和控温***及方法 |
| CN112132423A (zh) * | 2020-09-04 | 2020-12-25 | 中铁大桥局集团有限公司 | 一种轨道移动式制梁台座生产管理方法及*** |
| CN214871485U (zh) * | 2021-07-19 | 2021-11-26 | 河南省富臣管业有限公司 | 一种用于pccp管养护的湿度温度自动控制*** |
| CN114290503A (zh) * | 2021-12-07 | 2022-04-08 | 河北雄安京德高速公路有限公司 | T梁蒸汽养生发生器功率控制方法及其装置 |
| CN114022825A (zh) * | 2021-12-14 | 2022-02-08 | 中交投资南京有限公司 | 基于深度学习的预制梁场台座状态识别装置及其识别方法 |
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| CN103912966B (zh) | 一种地源热泵制冷***优化控制方法 | |
| CN207300832U (zh) | 寒冷地区滨海环境气候模拟设备及实验室 | |
| CN107860102B (zh) | 一种控制中央空调的方法及装置 | |
| Hajdukiewicz et al. | Real-time monitoring framework to investigate the environmental and structural performance of buildings | |
| CN113070993B (zh) | 一种智能变温蒸养*** | |
| CN110766115A (zh) | 一种基于bim模型的桥梁混凝智能养生和控温***及方法 | |
| Menconi et al. | Model integrated of life-cycle costing and dynamic thermal simulation (MILD) to evaluate roof insulation materials for existing livestock buildings | |
| CN110848896A (zh) | 基于神经网络的空调冷却***智能节能控制***及方法 | |
| CN114200839B (zh) | 一种耦合环境行为动态监测的办公建筑能耗智能控制模型 | |
| CN114813534A (zh) | 一种装配式建筑密封胶极端环境下耐久性的检测方法 | |
| CN116638626A (zh) | 基于云平台的桥梁预制t梁养生远程监控*** | |
| CN106321487A (zh) | 三段式隧道施工通风控制方法 | |
| Wani et al. | Estimating thermal parameters of a commercial building: A meta-heuristic approach | |
| CN109857177B (zh) | 一种建筑电气节能监测方法 | |
| CN116928984B (zh) | 一种恒温恒湿冷库内外双循环温湿调控***及调控方法 | |
| CN112561246A (zh) | 一种大体积混凝土质量智能控制方法 | |
| CN112947626A (zh) | 用于大坝温控的可变拓扑网格及其控制方法 | |
| CN104090608B (zh) | 一种人工气候室控制方法 | |
| CN116703133A (zh) | 一种基于bim的公路桥梁预制t梁信息管理*** | |
| CN114608065B (zh) | 一种新型热力入口阀位调控方法 | |
| Mesa et al. | A testing facility for the thermal characterization of building envelopes in outdoor operating conditions | |
| CN112462648A (zh) | 一种用于建筑综合环境监测及预测*** | |
| CN116734918B (zh) | 一种适用于近零能耗建筑的室内环境监测*** | |
| CN117408170B (zh) | 一种适用于数据中心水冷***的节能预测控制方法 | |
| Alasha’ary et al. | Application of a neuro-fuzzy model to evaluate the thermal performance of typical Australian residential masonry buildings |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |