摘要
本发明涉及齿轮性能预测方法技术领域,更具体的说是一种齿轮结构‑材料‑工艺‑性能集成预测模型建立方法,针对多功能微型齿轮的检测结果多样、检测效率低下进行改进,采用以下方案:S1:构建基于预训练语言模型的多模态知识库,将知识库经自然语言处理转化为统一文本格式后映射到高维语义空间;S2:构建包括结构、材料、工艺参数及性能指标的多功能齿轮数据集;S3:对数据集处理完成标准化;S4:采用多任务神经网络算法进行模型训练,建立结构‑性能、材料‑性能、工艺‑性能映射关系;S5:提取结构、材料、工艺对性能的映射关系对,构建结构、材料、工艺对性能的集成预测模型;S6:集成映射模型的优化与部署。
技术关键词
预测模型建立方法
多任务神经网络
加权损失函数
预训练语言模型
多功能齿轮结构
光学字符识别
DBSCAN聚类算法
最佳迭代次数
机器学习分类
生成式对抗网络
性能预测方法
参数
训练注意力
数据
语义
正则化技术
自然语言
微型齿轮