风机叶片的校准测试方法、装置、设备及存储介质

AITNT
正文
推荐专利
风机叶片的校准测试方法、装置、设备及存储介质
申请号:CN202411617220
申请日期:2024-11-13
公开号:CN119167795B
公开日期:2025-03-04
类型:发明专利
摘要
本发明公开一种风机叶片的校准测试方法、装置、设备及存储介质,方法包括将待测叶片沿其长度方向划分为叶根段、叶身段和叶尖段;对待测叶片进行多模态动态扫描,获取叶根段、叶身段和叶尖段在不同转速和风速条件下的声学、振动和形变响应数据集;利用深度学习网络对响应数据集进行时序分析,生成叶根段、叶身段和叶尖段的动态重量分布图和应力分布图;将动态重量分布图和应力分布图与预先建立的叶片数据库中的标准模型进行多维度比对,选择最匹配的标准模型,并根据实际差异进行参数化调整;基于调整后的模型,生成叶根段、叶身段和叶尖段的物理校准指南,并对待测叶片进行分段重量调整。本发明技术方案确保测试结果具有高度的真实性和准确性。
技术关键词
校准测试方法 风机叶片 校准测试设备 深度学习网络 校准测试装置 动态 多维特征向量 应力 多模态 光纤光栅传感网络 声学传感器阵列 三维卷积神经网络 物理 声学特征 高速摄像系统 深度学习分析 测量点 数据
系统为您推荐了相关专利信息
1
基于多模态大模型微调的证件伪造识别方法及系统
证件图片 伪造识别方法 多模态 深度学习网络 基础
2
一种数字化计量实验报告图像辨识和纠错方法及系统
纠错方法 实验室管理平台 智慧实验室 Softmax分类器 互感器检定装置
3
一种基于深度学习的风机叶片智能监测及优化方法
疲劳特征 强化学习模型 综合评价体系 策略 卷积特征提取
4
一种基于人体解析的射击评判效果方法
指数 人体 图像 神经网络处理单元 卷积神经网络结构
5
面向类内包装物品的细粒度抓取检测方法
细粒度特征学习 特征提取网络 框架 细粒度图像分类 物体抓取方法
添加客服微信openai178,进AITNT官方交流群
驱动智慧未来:提供一站式AI转型解决方案
沪ICP备2023015588号