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公开(公告)号:CN119962162A
公开(公告)日:2025-05-09
申请号:CN202411845852.0
申请日:2024-12-16
Applicant: 长沙理工大学
IPC: G06F30/20 , G06N3/0464 , G06F119/14
Abstract: 本发明属于柱塞泵故障诊断技术领域,尤其是涉及一种模型与数据融合的柱塞泵变载荷故障诊断方法。首先构建液压泵虚拟样机模型并模拟不同负载下的故障,获取仿真压力信号;然后进行液压泵故障诊断实验,采集不同负载、不同故障模式的实验压力信号;然后,提出一种利用数据信号方差求取最优数据融合权值的方法,确保不同信号中的重要信息能有效融合,减少噪声影响,得到融合数据;最后,建立首层宽卷积深度神经网络模型(WDCNN)进行实验验证。实验结果表明:在一种负载和多种负载混合的情况下,该方法均有较高的故障诊断准确率,验证了所提方法在柱塞泵变载荷故障诊断的可行性。
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公开(公告)号:CN117888000A
公开(公告)日:2024-04-16
申请号:CN202410068542.6
申请日:2024-01-17
Applicant: 长沙理工大学
Abstract: 本发明公开一种振荡热压烧结高强高导电Cu‑Nb合金及其制备方法,所述的Cu‑Nb合金板材的组分质量百分比为Cu:Nb=92~98%、2~8%。该Cu‑Nb合金由纯度高于99.95%的Cu粉和Nb粉作为原料采用机械合金化和真空热压烧结而成。本发明通过机械合金化法现Nb在Cu基体中的固溶,从而得到具有较高强度、导电率的Cu‑Nb合金,其在室温下的抗拉强度均超过360MPa,导电率均超过50%IACS,且断裂应变基本保持不变。本发明制备的合金结构致密,制备工艺简单,成本较低,且可以适用于电力、电工、机械制造等领域。
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