基于深度学习算法的大型水电机组的检修拆解方法

基于深度学习算法的水电机组检修拆解规划方法，旨在解决大型水电机组检修工作难度大、效率低及资源浪费等问题；本发明根据原始图纸，利用SolidWorks软件对机组设备进行三维建模，构建包含设备、检修工具和仪器仪表的三维可视化模型库；接着确定待拆解设备的拆解信息，包括拆解优先顺序、所需工具和拆解时间；通过有向约束图和约束矩阵建立设备零部件之间的几何约束关系；然后综合拆解方向变化、工具更换、空间移动距离及吊机使用情况等量化指标，构建拆解序列评价函数；最后运用深度学习算法自动优化并求解最佳检修拆解序列；本发明有效提高了水电机组检修工作的效率，减少了时间损耗和资源浪费，提升了水电机组运行的安全性和高效性。