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公开(公告)号：CN114756988A
公开(公告)日：2022-07-15
申请号：CN202210365761.1
申请日：2022-04-08
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开一种基于修正有限元的裂纹螺旋锥齿轮时变啮合刚度计算方法，涉及齿轮动力学分析技术领域，包括以下步骤：建立螺旋锥齿轮全齿三维模型；建立简化的螺旋锥齿轮分析模型；进行网格划分，分别建立主动轮和从动轮的有限元模型；在主动轮和从动轮的轴孔处添加旋转副约束，然后分析求解；提取啮合面上各节点引起应变的弹性变形量；单独提取每个节点的变形分量数据；分别提取主动轮啮合面上各节点的法向啮合力；进行计算获得主动轮、从动轮上其中一个工作齿的啮合刚度；获得螺旋锥齿轮的单齿啮合刚度；计算一个啮合周期内轮齿的多齿综合啮合刚度，获得综合啮合刚度。本发明能减少计算误差、提高有限元方法计算螺旋锥齿轮时变啮合刚度的精度。
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公开(公告)号：CN113486460A
公开(公告)日：2021-10-08
申请号：CN202110690573.1
申请日：2021-06-22
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F30/17 , G06F30/23 , G06F119/14
Abstract: 本发明公开了一种考虑机匣变形的转子多叶片与机匣定点碰摩仿真方法，包括步骤：S1、建立转子与机匣系统动力学有限元模型；S2、机匣变形情况下，获得叶片与机匣间隙函数；S3、考虑转子旋转、机匣变形后叶片与机匣的位移，获得叶片与机匣的修正间隙函数；S4、基于叶片与机匣的修正间隙函数，设定转子多叶片与机匣碰摩的时间推进逻辑与时间步长变化，并计算各时刻叶片与机匣的碰摩力、碰摩摩擦力和转子机匣系统响应。本发明考虑机匣变形后，转子及叶片旋转后，叶片与机匣的间隙随旋转的变化，转子涡动和碰摩后，叶片、转子和机匣发生的位移，通过对叶片与机匣的间隙函数修正，精准预判碰摩时刻，缩小碰摩过程的时间步长，提高碰摩仿真的精度。
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公开(公告)号：CN108932392A
公开(公告)日：2018-12-04
申请号：CN201810768920.6
申请日：2018-07-13
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明公开了一种基于改进三重互易边界元法的瞬态温度计算方法，包括以下步骤：采用倍数时刻方案确定计算时刻序列；基于Laplace变换得到瞬态热传导问题的频域方程，并基于分析时刻t和Laplace数值逆变换方法确定频域方程的频域参数；基于修正亥姆霍兹基本解得到频域方程的边界-域积分方程；基于改进三重互易公式将边界-域积分方程包含的域积分转化为等效边界积分，得到纯边界积分方程；基于边界元法理论表面网格与域内插值点，求解频域边界积分方程；对频域解进行Laplace逆变换，求解时域温度分布。本发明提出了低自由度表达的改进三重互易法计算公式，大大地减少了三重互易法的计算时间，同时节约了存储空间。
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公开(公告)号：CN117193748A
公开(公告)日：2023-12-08
申请号：CN202311211338.7
申请日：2023-09-19
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开一种深度学习网络模型图形化开发方法、系统及电子设备，涉及神经网络领域，该方法包括：根据深度学习网络模型的原理构建网络层控件图层；网络层控件图层为输入层、卷积层、池化层、上采样层、展平层、全连接层、分类层或者输出层；网络层控件图层的属性值包括属性名称、默认值及待选属性值；属性名称包括输入参数、输出参数和中间参数以及输出参数与输入参数和中间参数的关系式；根据待图形化的深度学习网络模型的结构，选择所需的网络层控件图形，并将所需的网络层控件图形进行连接，以及设置网络层控件图形的属性值，得到图形化后的深度学习网络模型。本发明能够提高深度学习模型的开发效率、降低开发人员的工作强度。
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公开(公告)号：CN113033601B
公开(公告)日：2023-11-10
申请号：CN202110140696.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/08
Abstract: 本发明涉及一种用于双转子不对中故障识别的DBN参数选取方法，包括步骤获取双转子不对中故障的原始振动加速度数据；根据原始振动加速度数据获得输入数据集；利用DBN网络对训练集进行训练，以构建DBN网络的特征提取能力评估指标；根据DBN网络的特征提取能力评估指标及不同迭代次数下RBM的振动信号特征提取能力获取最优的迭代次数；根据DBN网络的特征提取能力评估指标及不同隐含层节点数目下RBM的振动信号特征提取能力获取最优隐含层节点数目；根据DBN网络的特征提取能力评估指标及不同学习率和动量项下RBM的振动信号特征提取能力获取最优的学习率和动量项。相对于现有技术中利用试错方式进行参数选取的方式相比，上述方法有效地提高了DBN参数的选取效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN113033601A
公开(公告)日：2021-06-25
申请号：CN202110140696.8
申请日：2021-02-02
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明涉及一种用于双转子不对中故障识别的DBN参数选取方法，包括步骤获取双转子不对中故障的原始振动加速度数据；根据原始振动加速度数据获得输入数据集；利用DBN网络对训练集进行训练，以构建DBN网络的特征提取能力评估指标；根据DBN网络的特征提取能力评估指标及不同迭代次数下RBM的振动信号特征提取能力获取最优的迭代次数；根据DBN网络的特征提取能力评估指标及不同隐含层节点数目下RBM的振动信号特征提取能力获取最优隐含层节点数目；根据DBN网络的特征提取能力评估指标及不同学习率和动量项下RBM的振动信号特征提取能力获取最优的学习率和动量项。相对于现有技术中利用试错方式进行参数选取的方式相比，上述方法有效地提高了DBN参数的选取效率。
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公开(公告)号：CN110006649A
公开(公告)日：2019-07-12
申请号：CN201811581450.9
申请日：2018-12-24
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G01M13/045 , G01M13/04 , G06K9/62 , G06N3/00
Abstract: 本发明公开了一种基于改进蚁狮算法和支持向量机的轴承故障诊断方法，包括以下步骤：采集典型故障状态下的振动加速度信号；对采集的信号进行提取，得到典型故障类型的数据样本；基于逃脱机制改进的蚁狮优化算法和支持向量机建立轴承故障诊断模型；将数据样本输入到轴承故障诊断模型中，优化轴承故障诊断模型；根据优化后的轴承故障诊断模型进行轴承故障诊断。本发明通过引入逃脱机制和自适应收敛条件提出了一种改进的EALO算法，以提高算法的寻优性能，并将改进的蚁狮算法与支持向量机相结合实现轴承故障诊断，对于提高滚动轴承故障诊断准确率，保障滚动轴承的安全，稳定运行具有重要的理论意义及实用价值。
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公开(公告)号：CN106679963A
公开(公告)日：2017-05-17
申请号：CN201710144418.3
申请日：2017-03-13
Applicant: 湖南科技大学
Abstract: 本发明公开了一种变管径S型圆管带式输送机模拟及托辊载荷测试分析系统，包括S型圆管输送带、托辊载荷测试分析装置及至少四个托辊组支架；所述的S型圆管输送带支撑在托辊组支架上，S型圆管输送带的两端分别与约束装置和加载装置连接，加载装置设有拉力传感器；托辊组支架上设有管径调节装置；所述的托辊载荷测试分析装置包括压力传感器、数据采集模块和数据处理模块；压力传感器安装在托辊支架上托辊的两端，压力传感器、拉力传感器通过数据采集模块和数据处理模块连接。本发明可实现不同工况下变管径S型圆管带式输送机托模拟与托辊载荷的测试，具有结构简单、通用性好、安装方便、制造成本低的优点。
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公开(公告)号：CN117217066A
公开(公告)日：2023-12-12
申请号：CN202311326539.1
申请日：2023-10-12
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G06F30/25 , G06F111/08
Abstract: 本发明公开一种改进高维CDO优化方法，涉及数值优化领域，该方法步骤包括：设置CDO方法参数，如空间维度、放射性粒子数量，并随机初始化放射性粒子的位置；建立目标函数，计算当前所有放射性粒子的目标适应度值；选取最佳γ粒子、β粒子和α粒子的位置并记录相应的得分；更新环境中放射性粒子数量；计算所有γ粒子、β粒子和α粒子的梯度下降因子；更新最新粒子的位置信息；根据自适应收敛条件确定继续迭代或停止，最终获得优化解。本发明能够提高经典CDO方法优化的效率，降低工程应用的难度。
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公开(公告)号：CN110611026B
公开(公告)日：2023-07-11
申请号：CN201910902887.6
申请日：2019-09-24
Applicant: 湖南科技大学
IPC: H10N30/045 , H01L21/67 , H01L21/677
Abstract: 本发明公布了一种压电材料的极化系统及其极化方法，包括机架、极化环境调节模块、压电材料传送模块、数字化综合控制系统；极化环境调节模块设置极化室，极化室内设置有放置压电材料样品的极化载具、极化环境的温度检测与调节系统、绝缘媒质预热与定量供给系统以及多组电极板；压电材料传送模块包括输送极化载具的带传送装置；数字化综合控制系统包括极化电场数字化控制模块、温度数字化控制模块以及与压电材料传送模块上伺服电机电连的传送速度数字化控制模块。极化系统的极化方法使得压电材料进行批量分步极化处理，并实时储存和反馈极化过程参数，实现自动化生产，改善材料极化性能，提高工作效率。
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