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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:CN117232838A
公开(公告)日:2023-12-15
申请号:CN202311139425.6
申请日:2023-09-05
Applicant: 湖南科技大学
IPC: G01M13/04 , G01M13/045 , G01D21/02
Abstract: 本发明涉及一种高速轴承性能测试系统。高速轴承性能测试系统包括高速轴承运行环境模拟装置、数据采集装置、控制装置及上位机。高速轴承运行环境模拟装置包括底座、第一轴承座、第二轴承座、支撑座、转子结构、轴向施力机构、径向施力机构、防护罩、吹风机构及高速驱动电机。数据采集装置包括第一压力检测件、第二压力检测件、第一温度检测件、第二温度检测件、风速检测件、环境温度检测件、转速检测件、第一振动检测件、第二振动检测件及视觉检测件。上述高速轴承性能测试系统的运行环境和载荷加载方式多样,完全能够满足对高速轴承实际工况模拟测试的需求。
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