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改进的坐标残差网络应用于17-4PH材料蚀后剩余寿命预测研究

Improved CA-ResNet Network for Residual Life Prediction of 17-4PH Material Damaged by Cavitation Erosion

作     者:邸娟 王程波 贺磊 牛亚龙 彭超义 王建锋 DI Juan;WANG Chengbo;HE Lei;NIU Yalong;PENG Chaoyi;WANG Jianfeng

作者机构:太原科技大学车辆与交通工程学院太原030024 株洲时代新材料科技股份有限公司湖南株洲412007 湖南大学材料科学与工程学院长沙410082 同济大学工程结构性能演化与控制教育部重点实验室上海200092 

出 版 物:《西安交通大学学报》 (Journal of Xi'an Jiaotong University)

年 卷 期:2025年第59卷第1期

页      面:206-214页

核心收录:

学科分类:080703[工学-动力机械及工程] 08[工学] 0807[工学-动力工程及工程热物理] 

基  金:国家自然科学基金青年科学基金资助项目(52205212) 山西省基础研究计划青年科学研究资助项目(20210302124052) 

主  题:残差网络 坐标注意力机制 汽蚀 寿命预测 

摘      要:为解决材料汽蚀损伤后剩余使用寿命预测困难的科学问题,提出了一种融合卷积神经网络技术的寿命预测方法,具体采用残差网络(ResNet)模型,并嵌入坐标注意力机制(CA),通过对模型进行卷积、通道数及下采样方式的优化,构建改进的坐标残差网络(CA-ResNet)模型,以实现对17-4PH材料汽蚀损伤后剩余使用寿命的精确预测。基于超声波汽蚀试验得到的汽蚀特性曲线,通过逻辑回归(Logistic)方程对汽蚀阶段进行定量划分,并定义寿命系数ζ,同时借助超景深显微镜获取材料损伤后不同时刻的显微图像数据库,并与寿命系数ζ相对应。研究结果表明,改进的CA-ResNet网络模型在CIFAR10公开数据集上验证准确率可达92.2%,在收集的17-4PH材料的汽蚀损伤数据集上的验证准确率可达93.2%,相比ResNet18网络模型,准确率分别提高了1.5%和3.5%。通过学习率、批处理量等超参数优化后,该模型在汽蚀损伤数据集上准确率可达95.0%。采用端到端的数据驱动思想,可实现从汽蚀损伤形貌到汽蚀寿命的精确预测。

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