[发明专利]一种基于机器学习的高速动平衡力学解算方法有效
| 申请号： | 202010132666.8 | 申请日： | 2020-02-29 |
| 公开（公告）号： | CN111400962B | 公开（公告）日： | 2022-04-19 |
| 发明（设计）人： | 钟顺;路振勇;陈会征;韩佳杰;王超 | 申请（专利权）人： | 天津大学;河北瑞兆激光再制造技术股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F30/27 | 分类号： | G06F30/27;G06F119/14 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘子文 |
| 地址： | 300350 天津市津南区海*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 机器 学习 高速 动平衡 力学 方法 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于机器学习的高速动平衡力学解算方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1.根据待平衡转子类型，确定支撑结构和测量点位置；
步骤2.建立转子三维实体模型，调用现有的同类型转子测试数据；
步骤3.利用三维实体模型进行加减重动力学仿真，获得带标记的和实际测试点对应处的升-降速响应幅值；
步骤4.将生成的数据配合同类型转子测试数据，对神经网络进行混合式训练，其中，输入层节点数为测试点数目乘以待平衡转速数，输出层节点数为平衡面数量乘以2；
步骤5.利用公式
V0+N(p)＝0
计算配重p，p为一K阶列向量，V＝V0+N(p)为转子残余不平衡量，其中V0为初始振动(未进行试重)测量值，为一M×N阶列向量，其中M为测量点数量，N为需平衡转速个数，N()为训练的网络整体映射函数，为一K阶到(M×N)阶的映射关系，K为平衡面的个数。
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