[发明专利]应用机器学习和数据回归的燃料电池堆组装力分布分析方法有效
申请号: | 201911400076.2 | 申请日: | 2019-12-30 |
公开(公告)号: | CN111161248B | 公开(公告)日: | 2023-06-02 |
发明(设计)人: | 张家骏;张宝;苏小明;孙昕;沈鸿娟 | 申请(专利权)人: | 新源动力股份有限公司 |
主分类号: | G06T7/00 | 分类号: | G06T7/00;G06V10/764;G06V10/766 |
代理公司: | 大连东方专利代理有限责任公司 21212 | 代理人: | 姜玉蓉;李洪福 |
地址: | 116000 辽宁*** | 国省代码: | 辽宁;21 |
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摘要: | 本发明公开了一种应用机器学习和数据回归的燃料电池堆组装力分布分析方法,包括如下步骤:获取该压力纸的极限压强信息;构建压强到灰度值的映射关系以及RGB到灰度的回归优化模型和约束条件,获得进入电堆挤压的压力纸的高精度数字图像得到该图像的三维矩阵,对图像进行背景色过滤:根据获得的RGB到灰度值的映射关系将清洗后图像转换成灰度图像;计算灰度图像压力纸对应的压强分布,将该压强分布矩阵可视化获取燃料电池堆组装压力分布的均匀程度。 | ||
搜索关键词: | 应用 机器 学习 数据 回归 燃料电池 组装 分布 分析 方法 | ||
【主权项】:
暂无信息
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