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申请/专利权人：大连交通大学
摘要：本发明公开了一种基于WDCNN的车轴剩余寿命预测方法，包括：根据车轴的声发射疲劳裂纹数据，获取扩充后的声发射疲劳裂纹数据进行标准化；将标准化后的声发射疲劳裂纹数据及标准化后的声发射疲劳裂纹数据对应的车轴剩余寿命输入至深度卷积神经网络中进行训练，以基于损失函数获取训练后的深度卷积神经网络；根据待进行预测的车轴的声发射疲劳裂纹数据，基于训练后的深度卷积神经网络，获取预测的车轴的剩余寿命；进而获取对预测的车轴的剩余寿命的评分，以对车轴的剩余寿命进行评价。本发明的预测结果的得分与误差较小，预测结果更加贴近实际的剩余寿命值，并且在总体趋势上波动较小，特别是在车轴后期的使用寿命预测中具有更高的精确度。
主权项：1.一种基于WDCNN的车轴剩余寿命预测方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：获取车轴的声发射疲劳裂纹数据；S2：根据所述车轴的声发射疲劳裂纹数据，获取扩充后的声发射疲劳裂纹数据；S3：根据所述扩充后的声发射疲劳裂纹数据，获取标准化后的声发射疲劳裂纹数据；S4：将所述标准化后的声发射疲劳裂纹数据及标准化后的声发射疲劳裂纹数据对应的车轴剩余寿命输入至深度卷积神经网络中进行训练，以基于损失函数获取训练后的深度卷积神经网络；S5：根据待进行预测的车轴的声发射疲劳裂纹数据，基于训练后的深度卷积神经网络，获取预测的车轴的剩余寿命；S6：根据所述预测的车轴的剩余寿命，获取对预测的车轴的剩余寿命的评分，以对车轴的剩余寿命进行评价。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 大连交通大学 一种基于WDCNN的车轴剩余寿命预测方法
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