[电机及执行机构驱动] 数据驱动智能故障诊断技术应用与实践前沿技术

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电子工程迷 发表于 2025-11-6 13:33 | 显示全部楼层 |阅读模式
专题一:基于AI智能算法的装备结构可靠性分析与优化设计技术
融合AI算法与可靠性工程,涵盖疲劳理论、智能代理模型与不确定性量化。通过ANSYS与Python实战,完成参数优化、可靠性评估到航空叶片寿命预测全流程,实现可靠性约束下的结构轻量化与多目标优化。
专题二:数据驱动智能故障诊断技术应用与实践
聚焦数据驱动故障诊断,涵盖振动信号分析、特征学习与深度学习。通过轴承故障识别、寿命预测等案例,掌握1D-CNN、LSTM及迁移学习技术,解决小样本、跨工况难题,提升诊断可靠性。
专题三:金属结构疲劳寿命与健康监测技术
以能量法为核心,讲授疲劳寿命预测与红外热像监测技术。通过ABAQUS和MATLAB实战,实现能耗散分析与裂纹预测,并融合CNN-LSTM模型,构建从局部损伤到系统级寿命的评估框架。
专题四:基于AI有限元融合的复合材料多尺度建模与性能预测技术
聚焦AI与有限元融合的多尺度分析,涵盖RVE参数化建模、损伤准则与二次开发。通过搭建DNN、CNN及PINN模型,实现复合材料等效性能快速预测,并利用迁移学习突破跨材料体系预测。
专题五:聚合物及复合材料AI应用
覆盖聚合物材料的AI设计与性能预测。从特征工程到机器学习与深度学习,实战演练应力应变预测、生成式设计及高通量筛选,并利用SHAP等进行可解释分析,驱动材料逆向设计。
专题六:智能水泥基复合材料机器学习应用
系统讲解机器学习在水泥基材料中的建模流程。涵盖数据预处理、集成学习与神经网络,通过复现SCI论文案例,实战掌握强度预测、超参数优化与SHAP可解释分析,完成从数据到决策的科研闭环。

以上是关于仪器科学技术的前沿技术研究相关分享,希望大家共享前沿资源
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