5篇关于寿命预测的计算机毕业论文

今天分享的是关于寿命预测的5篇计算机毕业论文范文, 如果你的论文涉及到寿命预测等主题,本文能够帮助到你

基于功能模块分析的航发主轴球轴承仿真软件集成及验证

这是一篇关于主轴轴承,仿真分析,模块集成,热分析,寿命预测的论文, 主要内容为随着航空发动机运行要求和评估标准的提高,航空发动机主轴轴承的研发设计、运用场合和分析手段也向超前和多维发展。主轴轴承仿真分析要能模拟轴承运行真实环境、反馈运行过程状态等,这对高速滚动轴承的仿真分析提出了更高的目标。本文针对轴承接触分析、寿命计算、热分析方法和软件进行完善和集成,通过接触力学分析进入轴承主要性能分析,完成力学特性、摩擦生热、寿命计算修正的验证研究,提高滚动轴承性能分析的全面度和精确度。在分析功能的基础上开发滚动轴承集成分析软件和数据库,为主轴轴承的参数设计、性能预测等提供全面的技术支持。从航空发动机主轴轴承接触分析、寿命计算、热分析程序入手,研究了各功能分析模块内部逻辑和计算模型。在验证分析模块时,增加初始接触角、径向游隙计算模型,完成接触分析程序的优化,分析精度提高约14.48%;更新拖动力计算模型,完成热分析中摩擦生热计算模型的优化,分析精度提高约32.21%。在对模块进行梳理、验证和优化的基础上,完成相应分析功能模块的接口设置和程序封装,使得各个分析功能模块能够配合集成软件主模块的调度。对分析模块进行研究,整合其功能、接口和特点进行航空发动机主轴轴承集成分析软件架构设计,考虑输入输出参数项和界面的统一,以及分析模块的调用逻辑,开发集成分析架构程序。研究分析模块输入输出参数的特性和集成软件架构的数据传递模式,完成软件所需数据库数据表的搭建,开发基于集成分析软件的数据库模块,增加集成软件数据管理和使用反馈的便利性。基于模块封装和集成软件架构工作的完成,进行集成软件的主模块与其他模块的集成设计开发,发挥多分析功能模块的集成优势,进行轴承参数优化模块设计,完成集成软件最终的开发设计。使用276927航空发动机主轴轴承对开发的集成软件进行全面功能测试,得到该型号轴承的具体分析和该集成软件的整体复查工作。本文从模块、框架、集成和测试方面完成基于功能模块分析的航发主轴轴承仿真软件的开发和验证。

车间刀具全生命周期管理系统设计与实现

这是一篇关于刀具管理,寿命预测,轻量级企业框架,卷积神经网络的论文, 主要内容为课题的研究内容是国内某电气有限公司生产车间中的刀具管理系统的设计与实现。为了更好实现企业的工业制造信息化管理,公司决定开发一个刀具信息化管理系统,来逐步取代以往的人工管理刀具模式,提高工作效率,减少错误率。课题便是在此背景下展开的。刀具管理系统采取的B/S模式进行开发,采取前后端分离的做法,来进行解耦。前端主要使用的是Vue.js框架,Vue是一个轻量级的框架,支持数据双向绑定,界面采用第三方类库ElementUI,方便进行前端的编写,减少样式的书写。前端分为View,ViewModel,Model三层。后台在Maven下搭建SSM(Spring、SpringMVC和Mybatis),将代码分成持久层,业务层,表现层三层。首先对公司具体的车间生产需求进行分析,将系统分成了五个小模块,基本信息、刀具采购、刀具库存、刀具调度以及刀具寿命预测,其中刀具寿命预测借鉴了PHM2010比赛信息和训练数据,使用CNN神经网络进行预测。经过测试,所实现的刀具管理系统基本满足公司目前的使用需求。前端采用简洁实用的框架,后端采用轻量级企业框架SSM,实用性强,修改方便,用户体验良好。刀具寿命预测方面,后续得到更多车间数据还可以预测更加精确。

车间刀具全生命周期管理系统设计与实现

基于LSTM的轴承寿命预测方法研究与软件实现

这是一篇关于寿命预测,长短期记忆网络,变分模态分解,迁移学习的论文, 主要内容为随着工业数控机床、航空发动机等大型机械设备朝着高精度化、高智能化方向飞速发展,对设备进行健康管理,保证设备安全稳定地工作是极其重要的任务。轴承作为机械设备的关键零部件,其性能将直接决定设备的健康状况。对轴承剩余寿命进行预测,可为设备维修计划提供有效的决策支持,从而避免产生安全事故,这对机械设备的健康管理具有十分重要的意义。目前,信号处理方法和数据驱动方法广泛应用于轴承寿命预测。然而,机械设备长期处在强噪声背景下,其特征信号提取比较困难,传统回归预测精度较低。并且在新工况情况下,数据量少以及模型泛化性能差,为寿命预测带来困难。针对上述问题,本文针对轴承剩余使用寿命预测问题进行了探究,主要工作内容如下:(1)针对实际工况中传统预测方法受轴承信号噪声影响,导致预测精度受限的问题,提出了基于IPVMD-LSTM模型的轴承剩余寿命方法。本文提出的IPVMDLSTM模型,充分考虑轴承循环平稳性和脉冲性的特点,构建了合成指标,以此作为目标函数,通过PSO对VMD进行参数寻优,从而达到了更好的降噪效果,综合性能提升5.83%。同时充分考虑实际工况数据时序性特点,通过长短期记忆网络LSTM提取时序特征进行预测。实验结果显示,本文的IPVMD-LSTM方法在预测精度上有明显提升,其RMSE相较于传统方法降低了2.81%。(2)针对新工况数据量少以及数据特征分布不一致的问题,提出了一种结合MMD和CORAL的多源域迁移(MC-MDA-LSTM)寿命预测模型。本文提出的MC-MDA-LSTM模型通过将已有的多种工况作为多个源域,设计域共享特征提取LSTM网络,并为每个源领域设定特定的特征提取网络,结合MMD和CORAL度量数据分布差异的优点,通过对抗学习的方式对源域和目标域进行领域适配,将两者间的分布进行拉近,从而更好地提取域不变特征。对比传统迁移方法,MAPE和RMSE分别降低了1.67%和2.06%。(3)设计并实现了轴承寿命预测软件。通过Spring Boot和Vue.js搭建软件前后端,进行了需求分析、架构设计、软件测试。该软件提供了可交互可视化界面,便于相关人员进行算法测试和模型训练,大幅提高开发工作效率,并对数据和模型管理提供技术支持,具有较大的使用价值。