摘要
本申请涉及疲劳测试领域,尤其涉及一种基于人工智能的安全挂钩索具热疲劳评估方法及装置;方法包括:获取待评估挂钩索具的当前监测数据;根据当前监测数据,通过热疲劳预测模型得到待评估挂钩索具的热疲劳预测结果;其中,热疲劳预测模型为通过关于样本挂钩索具的历史监测数据和疲劳测试数据进行训练所得到的;历史监测数据为样本挂钩索具在实际使用过程中的状态数据;疲劳测试数据为对样本挂钩索具进行疲劳测试所得到的状态数据;热疲劳预测结果指示待评估挂钩索具的热疲劳程度;本申请能够解决现有技术中存在的缺少确定挂钩索具的热疲劳状态的技术问题。
技术关键词
索具
极限学习机
历史监测数据
疲劳评估方法
编码器
量子态
压缩特征
解码器
神经网络结构
多项式
训练样本集
矩阵
重构
数据模块
正则化参数
神经网络模型
评估装置
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中子
降阶模型
方程
主成分分析方法
模态分解方法
高精度定位方法
惯性导航系统
爬壁机器人
雅可比矩阵
编码器