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適用于裝配式外加電梯井道施工的小型自提升式吊裝設備和施工方法

項目成果/簡介:技術分析(創新性、先進性、獨占性)目前在我國城鎮住宅中，大量建于20世紀八、九十年代，高度在10-24米之間，層數在4-7層之間的多層住宅，受當時經濟發展水平、建設標準和相關建筑規范的限制，都沒有配建電梯。隨著我國人口老齡化問題日趨嚴重，為既有多層住宅加裝電梯的適老化改造勢在必行。創新性由于本發明設備和施工方法，借助下部已完成的電梯井道作為支撐結構，設備自身隨施工進度逐層自提升，無需獨立支撐結構和巨大的吊臂，極大地減小了設備的自身體積和重量。由于本發明設備和施工方法，實現了電梯井道的土建施工與電梯設備的安裝施工的有機結合，交叉同步進行，一機多用，極大地提高了施工的效率和速度。由于本發明設備和施工方法，設備安裝在電梯井道內部，無需占用其他場地，吊臂尺寸及作業范圍小，極大地減少了對居民日常生活的干擾，提高了施工的安全性。先進性由于本發明設備和施工方法，利用電梯轎廂軌道、導靴和安全鉗作為設備自身提升的垂直導向和安全制動裝置,利用電梯轎廂為施工垂直運輸和人員操作的平臺，極大地簡化了設備的結構。由于本發明采用了格構化的吊臂結構，相對于常見的液壓伸縮吊臂基本都采用方鋼截面形式，具有重量輕、穩定性強的特點，極大地減小了設備的自重。由于本發明采用雙向液壓缸帶動液壓桿與兩根吊臂組合的形式，不僅加大了兩根液壓桿的伸縮范圍，提高了液壓缸的靈活性，可以到達設備的正上方和后上方，更大大簡化了整體機械結構。獨占性本發明與技術由華城(天津)建筑科技有限公司和天津大學建筑學院、建筑工程學院、機械學院、電氣自動化與信息工程學院共同組成的研究團隊自主完成，具有完全的知識產權，并同時申報國家發明和實用新型專利，目前已取得實用新型專利2項，1 項發明專利已進入實質性審查階段，另有1項發明專利和1項實用新型專利已經完成申報。總之，本發明設備具有體積小、重量輕、結構簡單、操作簡便，易于搬運及安裝，作業空間范圍小的特點。采用該設備和施工方法，不僅擺脫因老舊小區內部道路狹窄，大型的運輸和起重車輛難以進入，以及因老舊小區空間狹小，環境復雜，使用大型起重機械進行施工，場地內部干擾多，對居民及周邊建筑干擾大，存在安全隱患等現實問題；更有利于提高施工效率，縮短現場施工周期，降低勞動力成本，提高施工精度，保證施工質量與安全，減少對居民日常生活的干擾，符合建筑工業化、標準化、裝配化的發展趨勢。應用范圍:應用范圍及目前應用狀態目前既有多層建筑加裝電梯的相關技術，大多數采用構建工廠預制現場拼裝的施工方式，或工廠整體預制現場整體吊裝的施工方式。如公開號CN102583131A的專利文獻公開了一種采用組合式井架組裝的電梯井道壁，其包括由分布于井道四角的4根立柱和至少8橫梁連接形成的井架結構，橫梁與立柱之間設有拉條或加強板，上下相鄰井架結構通過立柱頂端立柱接頭和連接座對位，并通過連接孔用高強螺栓連接。再如公開號CN107117517A的專利文獻公開了一種模塊化電梯井道單體及其電梯井道。其包括多個豎向方通、橫向方通和槽鋼焊接形成的截面為方形的井道單元，相鄰兩個豎向方通的上、下兩端均有槽鋼沿橫向連接，相鄰兩個豎向方通的中部設有橫向方通，上下相鄰兩個井道單元通過焊接在井道單元上下兩端槽鋼側面的綴塊，以及豎向方鋼內的芯柱連接。公開號CN107215749A的專利文獻公開了一種電梯井道結構及提升方法，提出采用工廠整體預制現場分段提升的施工方式。但其中所采用提升設備安裝在下層結構框架的側邊上，每次提升結束后都需要將提升設備升至到新的高度，以完成下一步提升作業，且每次提升操作都需要完成垂直和水平兩個方向的移動，作業環節多，技術較復雜。上述解決方案，雖然主體框架結構可以實現工廠標準化預制，但構件數量與種類多，連接節點復雜。而且即使采用工廠整體預制和現場整體吊裝的施工方式，在主體框架結構施工完成后，進行幕墻等圍護結構的施工仍然無法避免大量的高空作業，以及搭建腳手架和防護工程等二次施工。同時，現實整體吊裝的施工過程中，由于場地內部道路狹窄，既有建筑之間距離有限，加上周圍樹木、路燈等的干擾，大型的運輸車輛和起重機械很難進入。即使能夠靠近施工場地，不僅作業的空間受限，而且安全措施也無法保證，存在較大安全隱患，對居民干擾大。現代工程技術的進步不僅表現為工程規模的巨大和工程技術的復雜，而且也體現在工程施工的機械程度越來越高。各種工程機械種類繁多，在出現大量通用工程機械設備的同時，各種用于特定施工場景和特定用途的專用設備也越來越多。如目前最常見塔吊就是專門用來進行高層建筑工程施工的專用設備，集裝箱碼頭用的龍門吊就是為了適應集裝箱規格統一但吊裝效率高的需求而發明的專用設備。對于通常工程施工、設備安裝，以及搶險、救援等場最使用的起重機械大多采用液壓伸縮吊臂的形式。由于受機械結構和力學原理的限制，液壓伸縮吊臂的規格和重量一般都比較大，通常直接采用輪胎式或履帶式車載的方式來提高搬運和組裝的效率，大大提高的起重機械的靈活性。目前既有多層建筑加裝電梯的相關技術，大多數采用工廠整體預制，現場整體吊裝的施工方式。雖然現場整體吊裝施工，可以使用通用的大型吊車來完成，但通常情況下由于場地內部道路狹窄，既有建筑之間距離有限，加上周圍樹木、路燈等的干擾，大型的運輸車輛和起重機械很難進入。即使能夠靠近施工場地，不僅作業的空間受限，而且安全措施也無法保證，存在較大安全隱患，對居民干擾大。因此，需要針對空間小、干擾多的施工場最發明既有多層建筑加裝電梯工程吊裝施工的專用小型起重設備。針對目前既有多層建筑裝配式外加電梯井道工程中，施工周期長，施工場地空間受限、對居民干擾大、存在安全隱患、操作環節多、技術復雜等問題，本發明提供一種適用于裝配式外加電梯井道施工的小型白提升式吊裝設備。使用該設備進行電梯井道的吊裝施工，占地空間小，施工周期短，對居民干擾小，方便、安全、快捷。效益分析:前景及經濟社會效益分析等根據1956年聯合國《人口老齡化及其社會經濟后果》確定的標準，當一個國家或地區 65歲及以上老年人口數量占總人口比例超過7%時，則意味著這個國家或地區進入老齡化。1982 年維也納老齡問題世界大會，確定60 歲及以上老年人口占總人口比例超過10%, 意味著這個國家或地區進入嚴重老齡化。根據2000年第五次人口普查結果，我國65歲以上老年人口已達8811 萬人，占總人口6.96%，60 歲以上人口達1.3億人，占總人口10.2%，按國際標準我國正式進入了老齡化社會。而截至2017年底，我國60周歲及以上人口2.4億人，占總人口的17.3%，其中65周歲及以上人口1.58億人，占總人口的1.4%中國老年人口比例嚴重超標，已經成為世界上老年人口最多的國家，社會老齡化問題已經十分嚴峻。近年來，廣東、上海、北京、福州、杭州等各地方政府鼓勵城市居民自行出資加裝電梯，并已開展了大量改造工程實踐，并取得了較好的社會效果。2018至2021四年間國務院總理李克強的政府工作報告中都明確提出鼓勵和支持既有多層住宅加裝電梯。據統計，我國2000年前建成的老舊小區約有17萬個，總面積近100億平米，幾乎等于歐洲主要國家的總和，約是日本的4倍，涉及約4200萬戶和上億居民。按照可操作性預估，如果全部加裝電梯，市場需求量約為500萬臺。去除因建筑設計、無法協商等客觀因素無法加裝的，保守估計至少需要200萬臺以上。按目前每部電梯綜合造價60萬元計算，可以帶動至少1.2萬億的固定資產投資。如此巨大的改造范圍和工程量，不僅是一項重大的民生和民心工程，也蘊含著巨大的市場潛力，成為新常態下拉動內需促進經濟增長的重要引擎，具有重要政治、經濟、社會和環境意義。知識產權類型:發明專利技術成熟度:正在研發技術先進程度:達到國內先進水平成果獲得方式:與院校合作自籌資金:100.00萬元自籌資金來源:企業

天津大學 2021-04-11

一種通過scout ESI和CNN解碼EEG運動想象四分類任務的新方法

導讀東北電力大學和長春理工大學研究團隊開發并實現一種結合腦電圖源成像(ESI)技術和卷積神經網絡(CNN)的新方法，以對運動想象(MI)任務進行分類。ESI技術采用邊界元法(BEM)和加權最小范數估計(WMNE)分別解決EEG的正向和逆向問題。然后在運動皮層中創建十個scout來選擇感興趣的區域(ROI)。研究者使用Morlet小波方法從scout的時間序列中提取特征。最后，使用CNN對MI任務進行分類。實驗結果:在Physionet數據庫上的整體平均準確率達到94.5%，分別對左拳頭、右拳頭、雙拳和雙腳的單個準確率達到95.3%、93.3%、93.6%、96%，采用十倍交叉驗證進行驗證。研究人員表示，他們的研究成果與最先進的MI分類方法的結果相比，總體分類增加了14.4%。研究者為驗證方法的有效性，加入了4個新的受試者進行驗證，發現總體平均準確率為92.5%。此外，全局分類器適應單一對象，整體平均準確率提高到94.54%。研究者表示，他們提出的結合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務的BCI性能。系統框架圖1 系統框架圖系統框架如圖1所示。原始數據來自國際10-10系統的64個電極(不包括Nz、F9、F10、FT9、FT10、A1、A2、TP9、TP10、P9和P10電極)，并以每秒160個樣本的速度采集。根據國際10-10系統從64個通道采集原始腦電圖，并使用BCI2000系統進行記錄。記錄的數據被分為四個獨立MI任務包括左拳MI,右拳MI,雙拳MI和雙腳MI。首先，由于ERD在執行運動想象時在alpha和beta中不同，因此使用FIR濾波器對EEG進行了8 Hz至30 Hz的帶通濾波。然后，通過計算包含正問題和逆問題的源，將傳感器空間的活動轉化為源空間的活動。接下來，創建scout并提取特征。研究者在運動皮層中創建了10個scout，因為我們只關心與運動相關的活動。十個scout中的每一個都代表了可用源空間中的一個感興趣的區域(ROI)，并且是定義在皮層表面或頭部體積上的偶極子的子集。左腦的scout稱為L1、L2、L3、L4、L5，右腦的scout稱為R1、R2、R3、R4、R5。利用JTFA從10個scout的源時間序列中提取特征。最后，利用CNN對時頻圖進行分離并進行分類。實驗在實驗中，研究人員僅使用了隨機選擇的十個受試者的MI trail (S5，S6，S7，S8，S9，S10，S11，S12，S13，S14)。這里用于分析的數據集包含每個受試者84次試驗，每一類包含21次試驗。在記錄64通道腦電圖時，受試者執行了不同的運動想象任務。每個受試者針對以下四個任務中的每一個執行了3輪21試驗：當目標出現在屏幕左側時，受試者想象打開和合上相應的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕的右側時，受試者想象打開和合上相應的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕頂部時，受試者想象打開和合上雙手的拳頭，直到目標消失。然后受試者放松。當目標出現在屏幕底部時，目標會想象雙腳張開和合攏，直到目標消失。然后受試者放松。為了統一數據維數，研究者選擇了4s的數據，因為每次想象任務的執行時間都在4s左右。此外，腦電圖任務是分開的，研究人員在實驗中將左拳，右拳，雙拳和雙腳MI任務分別稱為T1，T2，T3和T4。圖2 scout命名左右運動想象的scout分別命名為L1、L2、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4、R5，如圖2所示。10個scout每一個都被擴展到40個頂點，每個頂點只有一個源。L1區域對應40個信號，其他scout也一樣。在計算了來源后，研究者在運動皮層中創建了十個scout，如圖3所示。圖3 創建10個scout使用ESI計算十個受試者(S5、S6、S7、S8、S9、S10、S11、S12、S13、S14)每次試驗的四個任務(T1、T2、T3、T4)的源。對于這四項任務中的每一項，每個受試者每次都要進行7次測試(#1，#2，#3，#4，#5，#6，#7)。展示了第一個步的10個被試的10個scout的4項任務的來源。然后提取10個scout的時間序列進行進一步分析。特征提取在計算源之后，研究人員在運動皮層中創建了包含40個源的10個scout，并提取了scout的時間序列。如圖4所示為提取R5 scout時間序列作為示例。圖的右邊顯示了R5 scout的時間序列。本文利用小波變換從scout時間序列中提取特征。圖4 提取R5 scout時間序列作為示例在這項研究中，研究者提出利用CNN來解決運動想象任務分類的問題。該模型基于Schirrmeister等提出的Deep ConvNet架構，該網絡模型由一個六層卷積網絡組成，其中兩個最大池層和三個全連接層，如圖5所示。圖5對于Physionet數據庫，研究者首先采用Deep ConvNet架構，包括四個卷積層、四個最大池層和一個全連接層。在實驗中，研究者依據經驗使用兩個最大池化層。并嘗試了不同數量的卷積層和完全連接層。時頻圖利用Morlet小波方法得到了scout的特征。對于每個任務，R5 scout的時頻圖如圖6所示。包含時間和頻率互補的時頻分析方法提供了時域和頻域的聯合分布信息，清晰地描述了信號頻率與時間的關系。圖6 R5 scout的時頻圖顯然，只有部分時頻映射是紅色的，表明每個任務只對特定的頻率和時間敏感。由于圖的數量比較大，研究者使用CNN來選擇和學習這些圖中最基本的特征。研究人員隨機選擇了幾個樣本，并將一些特征圖可視化，作為MI任務的學習表示，如圖7所示。圖7為了獲得有效的結果，將數據集分為90％作為訓練集，其余10％作為測試集。首先，將十個受試者的數據集（總共19320個樣本）分為17388個樣本以訓練所提出的CNN模型，以及1932個樣本以驗證模型的有效性。在實驗中，研究者還選擇了另外四個受試者的數據集以增加數據集的規模(27048個樣本)，其中24343個樣本是訓練集，其他樣本是測試集。在選定的scout上對所提出的CNN架構進行了十次訓練和測試，以驗證所提出模型的魯棒性。圖8(a)顯示了10個scout中每個的全局平均精度。圖8 統計結果R5的全局平均精度最高，達到94.5%，而L2的全局平均精度最低，為91.3%。對應L1、L3、L4、L5、R1、R2、R3、R4的整體準確率分別為92.4%、92.5%、93.6%、91.9%、93.0%、91.8%、92.1%、92.6%。所有scout的總體精度均在91%以上，標準差均在0.20%以下。圖8(b)顯示了十個scout中每個scout四個MI任務的組級統計結果及其標準差。一般來說，R5表現的要比其他的好，而L2在迭代2000中表現最差。標準差較小，說明這些精度更接近平均值且穩定。圖9 統計結果圖9(a)顯示了帶有標準差的混淆矩陣，說明了group level分類結果。T1、T2、T3和T4的全局平均精度峰值分別為95.3%、93.3%、93.6%和96.0%。R5 scout的四個MI任務中的每一個都如圖9(b)所示。通過改變訓練集和測試集順序的10次試驗，確定了scoutR5的性能，結果如圖10(a)和(b)所示。在10次試驗中，scout R5的T1、T2、T3、T4的平均準確率分別為93.3%、93.8%、94.2%、94.1%。換句話說，四個任務中每一個的平均準確率都超過了93%。全局平均準確率為93.7%。10次試驗結果表明，該方法對scout R5的分類效果較好。從以上結果可以清楚地看出，R5 scout在四種MI任務的分類中扮演著最重要的角色。因此，選擇R5對四個MI任務進行分類。圖 10圖11. (a)是不同模型的全局平均準確性的比較。可以發現，該研究提出的模型可以達到最大的精度。從圖11. (b)不同模型的ROC曲線可以看出提出的模型比其他模型表現更好。?不同模型T1上的精度比較。(d)不同模型T2的精度比較。(e)不同模型T3的精度比較。(f)不同型號T4的精度比較。圖11 不同模型的精度比較結論東北電力大學和長春理工大學研究團隊開發并實現一種結合腦電圖源成像(ESI)技術和卷積神經網絡(CNN)的新方法。該方法可以對運動想象(MI)任務進行分類。實驗結果表明，他們的研究成果與最先進的MI分類方法的結果相比，總體分類增加了14.4%。研究者加入了4個新的受試者進行驗證來驗證方法的有效性。研究者表示，他們提出的結合scout ESI和CNN的方法，提高了腦電解碼四類MI任務的BCI性能。論文信息：A novel approach of decoding EEG four-class motor imagery tasks via scout ESI and CNN

東北電力大學 2021-04-10

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