| 基于数据驱动的零部件疲劳寿命预测研究现状与发展趋势 |
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| 引用本文： | 张秀华,刘怀举,朱才朝,魏沛堂,吴少杰.基于数据驱动的零部件疲劳寿命预测研究现状与发展趋势[J].机械传动,2021,45(10):1-14. |
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| 作者姓名： | 张秀华 刘怀举 朱才朝 魏沛堂 吴少杰 |
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| 作者单位： | 重庆大学 机械传动国家重点实验室,重庆 400030 |
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| 摘 要： | 随着风电、高铁、航空等重大装备向着高可靠性、长寿命、智能化的方向发展,对齿轮、轴承等基础零部件的寿命提出更高的要求,也迫切需要更为科学、高效的疲劳寿命预测方法.机械零部件的寿命预测方法可分为基于物理失效模型、基于数据驱动模型和基于融合模型3种.随着零部件寿命预测研究向高精度、高效率发展,基于物理模型的寿命预测方法由于其模型复杂、耗时、不具有普适性等缺陷难以满足现代需求.基于数据驱动技术由于其具有无需知道其具体失效机理、预测结果准确等优点,且伴随机器学习、深度学习等技术的迅速发展,使得其成为零部件疲劳寿命预测研究的热点.鉴于此,详细阐述了基于数据驱动的机械零部件疲劳寿命预测方法,并详细介绍了神经网络、支持向量机、随机森林、深度学习等数据驱动方法在零部件寿命预测中的应用,总结了每种方法的特点,探讨了基于数据驱动的零部件寿命预测方法的发展趋势,并给出了基于GA-BP神经网络齿轮接触疲劳寿命预测研究的案例.
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| 关 键 词： | 数据驱动 零部件 寿命预测 机器学习 预测精度 |
Current Situation and Developing Trend of Fatigue Life Prediction of Components based on Data-driven |
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| Zhang Xiuhua,Liu Huaiju,Zhu Caichao,Wei Peitang,Wu Shaojie.Current Situation and Developing Trend of Fatigue Life Prediction of Components based on Data-driven[J].Journal of Mechanical Transmission,2021,45(10):1-14. |
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| Authors: | Zhang Xiuhua Liu Huaiju Zhu Caichao Wei Peitang Wu Shaojie |
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