公开(公告)号：CN118486406A

公开(公告)日：2024-08-13

申请号：CN202410683123.3

申请日：2024-05-30

Applicant: 福州大学

Inventor： 任志英 ,  林剑锋 ,  杨凯 ,  李顺平 ,  刘天彦 ,  黄子豪 ,  冯绍桐

IPC: G16C60/00 ,  G16C20/70 ,  G06F30/27 ,  G06F18/2131 ,  G06F18/2135 ,  G06F18/25 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/0985 ,  G06F119/04 ,  G06F119/10 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明提出一种基于时间卷积网络的金属橡胶疲劳寿命预测方法，包括以下步骤：S1：从金属橡胶疲劳监测数据中提取出时域和频域统计数据特征；S2：计算特征的单调性、时间相关性和鲁棒性；S3：融合特征的三种指标得到特征的综合评价指标，以去除对损伤不敏感的特征；S4：使用主成分分析算法PCA对特征数据集进行降维；S5：构建金属橡胶疲劳寿命预测模型，使用时间卷积层对特征集进行卷积，使用全连接层调整特征的维度，在特征和金属橡胶疲劳寿命之间建立映射关系；S6：设置模型超参数，使用经过步骤S1‑S4处理后的数据进行模型迭代训练，获得最终的预测模型。本发明解决了由于传统拟合模型难以反映金属橡胶疲劳寿命个体差异而导致的预测精度低的问题。