摘要
发明提供一种集成疲劳准则与数据驱动的齿轮疲劳点蚀寿命预测方法。该方法从已公开发表的文献中收集不同材料的齿轮接触疲劳数据,以构建原始数据集。根据文献中的齿轮参数和啮合情况,利用ABAQUS仿真软件建立了二维局部直齿轮的有限元模型。利用仿真得到的精确应力和应变结果,结合FS方法进行寿命计算与验证。在实验接触应力范围内,通过改变负载使用FS方法计算疲劳点蚀寿命以扩充原始数据集。应用生成对抗网络模型进一步扩展数据集。最终,基于重组后的数据集建立了图卷积网络模型进行疲劳点蚀寿命预测。本方法在预测结果上表现出更高的准确性。这一方法的实施齿轮传动系统的小样本失效分析提供了一种有效的解决方案,具有工程应用价值。
技术关键词
寿命预测方法
寿命预测模型
GAN模型
机器学习方法
GCN模型
仿真软件
生成对抗网络模型
卷积网络模型
齿轮传动系统
人工神经网络
泊松比
超参数
训练集数据
齿轮齿面
绘图软件
粗糙度
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尼龙软管
弯折次数
寿命预测方法
高低温试验箱
频率
寿命预测模型
识别方法
参数辨识方法
电池
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轧制工艺参数
力学性能参数
数据驱动模型
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构建机器学习模型
GBDT模型
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