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基于文本数据挖掘的复杂工况螺纹连接力矩衰减预测方法
被引量：
1
1
作者
王昌健
蒋国璋
段现银
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第2期142-151,共10页
针对冲击、振动或变载荷环境等复杂工况下螺纹连接易失效,传统基于实验和仿真的方法无法高效、经济、准确地找出原因并对衰减进行预测的问题,本文利用人工智能技术在故障预测领域中的优势,提出一种基于数据挖掘的复杂工况螺纹连接力矩...
针对冲击、振动或变载荷环境等复杂工况下螺纹连接易失效,传统基于实验和仿真的方法无法高效、经济、准确地找出原因并对衰减进行预测的问题,本文利用人工智能技术在故障预测领域中的优势,提出一种基于数据挖掘的复杂工况螺纹连接力矩衰减预测方法。该方法从原始数据中挖掘其与螺纹连接故障的精确映射关系,准确找出螺纹连接发生失效的主要原因并对力矩衰减进行预测。首先,考虑导致文本极性变化的特殊语言结构,提出一种规则化故障量化方法;其次,结合螺纹连接力矩衰减专业领域词典,对螺纹连接力矩衰减进行基于文本描述的故障量化评级;再次,提出基于Logistic函数模型的特征构建方法并构建力矩衰减相关特征集;最后,建立基于随机森林和岭回归算法的Stacking集成学习预测模型。本文以重型卡车推力杆螺纹力矩衰减预测作为实际案例,验证了该方法的可行性和有效性,集成后的模型预测准确率较单一随机森林和岭回归算法模型平均提升了53.39%。
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关键词
文本数据挖掘
螺纹连接
力矩衰减
故障预测
Stacking集成学习
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职称材料
题名
基于文本数据挖掘的复杂工况螺纹连接力矩衰减预测方法
被引量：
1
1
作者
王昌健
蒋国璋
段现银
机构
武汉科技大学
冶金装备及其控制教育部
重点
实验室
武汉科技大学机械传动和制造工程湖北省重点实验室
出处
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021年第2期142-151,共10页
基金
国家自然科学基金资助项目(51875379)
武汉科技大学国防预研基金资助项目(GF201901)。
文摘
针对冲击、振动或变载荷环境等复杂工况下螺纹连接易失效,传统基于实验和仿真的方法无法高效、经济、准确地找出原因并对衰减进行预测的问题,本文利用人工智能技术在故障预测领域中的优势,提出一种基于数据挖掘的复杂工况螺纹连接力矩衰减预测方法。该方法从原始数据中挖掘其与螺纹连接故障的精确映射关系,准确找出螺纹连接发生失效的主要原因并对力矩衰减进行预测。首先,考虑导致文本极性变化的特殊语言结构,提出一种规则化故障量化方法;其次,结合螺纹连接力矩衰减专业领域词典,对螺纹连接力矩衰减进行基于文本描述的故障量化评级;再次,提出基于Logistic函数模型的特征构建方法并构建力矩衰减相关特征集;最后,建立基于随机森林和岭回归算法的Stacking集成学习预测模型。本文以重型卡车推力杆螺纹力矩衰减预测作为实际案例,验证了该方法的可行性和有效性,集成后的模型预测准确率较单一随机森林和岭回归算法模型平均提升了53.39%。
关键词
文本数据挖掘
螺纹连接
力矩衰减
故障预测
Stacking集成学习
Keywords
text data mining
threaded connection
torque attenuation
fault prediction
Stacking ensemble learning
分类号
TH165.3 [机械工程—机械制造及自动化]
TH133.33 [机械工程—机械制造及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于文本数据挖掘的复杂工况螺纹连接力矩衰减预测方法
王昌健
蒋国璋
段现银
《河南理工大学学报（自然科学版）》
CAS
北大核心
2021
1
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职称材料
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