摘要
本申请实施例提供一种钢结构模具寿命预测与维护决策系统及方法。该方法包括:以多种钢结构模具作为标准件,获取多种钢结构模的多源数据,用以构建多种钢结构模的知识图谱;将目标模具的视觉图像信息、目标模具所处生产条件、模具材料信息作为索引条件,结合知识图谱从候选模型库中选取与目标模具匹配的机器学习模型;采用视觉图像信息、目标模具所处生产条件、模具材料信息以及知识图谱中与目标模具相匹配的历史运行特征,训练目标模具匹配的机器学习模型;将目标模具的实时运行数据输入训练得到的数据驱动模型中,以获得目标模具的使用寿命预测值以及预测损伤状态;基于使用寿命预测值以及预测损伤状态执行对应的模具维护策略。
技术关键词
数据驱动模型
视觉图像信息
钢结构模具
机器学习模型
模具材料
剩余使用寿命
图谱
应力
标准件
决策系统
历史运行数据
网格
预测误差
载荷工况
强度
模型库
决策方法
系统为您推荐了相关专利信息
特征提取模型
样本
能力评估方法
车辆行驶数据
SMOTE算法
恶意软件分类方法
集成策略
机器学习模型
词袋模型
安卓恶意软件
网络部署
鉴别方法
样本
构建机器学习模型
局部离群检测方法
充放电均衡方法
均衡电路
电池管理系统
模糊逻辑控制模块
指数