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基于相关能量波动评估的学习样本筛选与深度置信神经网络的滚动轴承故障诊断研究 被引量:5
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作者 秦波 罗权毅 +4 位作者 冯卫卫 张鹏 赵振华 李子贤 王卓 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2023年第2期262-270,共9页
在数据驱动的滚动轴承状态智能辨识中,针对辨识模型构建过程中由于学习样本“质量差”造成其故障识别率低的问题,提出一种如何筛选学习样本的准则来提升基于深度置信神经网络滚动轴承智能辨识模型识别率的方法。首先,基于变分模态分解... 在数据驱动的滚动轴承状态智能辨识中,针对辨识模型构建过程中由于学习样本“质量差”造成其故障识别率低的问题,提出一种如何筛选学习样本的准则来提升基于深度置信神经网络滚动轴承智能辨识模型识别率的方法。首先,基于变分模态分解将具有时变调制特性的滚动轴承振动信号分解为有限个表征原信号不同成分的本征模函数分量;其次,根据其故障能量波动及其相关来量化并评估上述每个分量包含故障成分的比重,并据此对振动信号进行筛选重构来获取学习样本;最后,将上述学习样本集作为深度置信网络的输入来构建滚动轴承的故障辨识模型。实验结果表明,所提方法不仅筛选出滚动轴承振动信号中包含故障主成分的本征模函数分量并实现学习样本集构建,而且提高了基于振动数据的滚动轴承状态辨识模型的故障识别率。 展开更多
关键词 学习样本筛选 相关能量波动评估 滚动轴承 深度置信神经网络 故障识别率
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基于塑性损伤阈值的镁合金构件成形工艺优化 被引量:2
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作者 郭一萍 陈刚 +1 位作者 李睿 于萍 《兵器材料科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期95-97,共3页
以材料的临界损伤阀值为评判依据,采用数值仿真技术进行AZ80镁合金盖形件成形工艺优化。结果表明:采用坯料一道次挤压成形时,在反挤压成形盖形件外端直臂部位的损伤值超过材料的的塑性变形临界损伤阈值,产生塑性变形缺陷;采用两道次挤... 以材料的临界损伤阀值为评判依据,采用数值仿真技术进行AZ80镁合金盖形件成形工艺优化。结果表明:采用坯料一道次挤压成形时,在反挤压成形盖形件外端直臂部位的损伤值超过材料的的塑性变形临界损伤阈值,产生塑性变形缺陷;采用两道次挤压成形时,盖形件挤压成形的最大损伤阈值降低到20,远低于材料塑性变形的临界损伤阈值,保证了盖形件的无缺陷成形。在此基础上,确定了该盖形件的优化成形工艺。 展开更多
关键词 临界损伤阀值 镁合金 盖形件 成形工艺
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