一种基于人工智能的刹车盘性能预测方法

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一种基于人工智能的刹车盘性能预测方法
申请号:CN202510225057
申请日期:2025-02-27
公开号:CN120145257B
公开日期:2025-09-05
类型:发明专利
摘要
本发明涉及数据处理技术领域,具体涉及一种基于人工智能的刹车盘性能预测方法,包括:根据刹车盘在每次制动实验过程中各转动周期内制动应力损失程度的分布相似情况,获取刹车盘在每次制动实验过程中的制动效果优异度;获取刹车盘在每次制动实验过程中的温控表现程度;获取刹车盘在每次制动实验过程中的制动性能反映程度;根据刹车盘在不同次制动实验过程中的制动性能反映程度的变化趋势,获取刹车盘的性能优异度;根据不同刹车盘之间性能优异度的差异情况,获取每个刹车盘的刹车性能预测系数;基于刹车性能预测系数对每个刹车盘进行刹车性能预测评估。本发明提高了刹车盘的刹车性能预测评估结果的准确性。
技术关键词
刹车盘 性能预测方法 坐标系 曲线 偏差 皮尔逊相关系数 邻域 应力 温控 横轴 参数配置系统 周期 加速度 DTW算法 数据处理技术 分段 序列
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