摘要
本专利公开一种基于人工智能的动压油膜轴承热‑力性能预测方法及系统,用于预测动压油膜轴承的性能参数,其方法包括获取目标动压油膜轴承的结构参数数据和工况参数数据;将目标动压油膜轴承的结构参数数据和工况参数数据输入训练好的人工智能模型,得到目标动压油膜轴承的性能参数。通过上述方法和系统,本发明有助于替代基于经验公式或有限元/有限差分等传统数值计算方法,显著提高预测效率与精度,并能够充分利用历史数据与仿真数据。
技术关键词
动压油膜轴承
深度学习神经网络
性能预测方法
降阶模型
人工智能模型
性能预测系统
工况参数
有限元分析软件
数据输入模块
专家知识库
仿真数据
输出模块
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