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基于ELM神经网络模型的流动磨损特性预测及寿命评估方法
  • 所有权人:浙江理工大学发布时间:2022-12-27

    所属行业:地理信息状态:已审核    

  • 技术成熟度:批量生产

    省(国)别:浙江省

  • 技术交易方式:技术转让,技术开发,技术咨询,合作开发,其他方式

    技术转让价格:面议万元

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技术详细介绍:

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本发明公开了基于ELM神经网络模型的流动磨损特性预测及寿命评估方法。包括训练样本数据采集的步骤、测试样本数据采集的步骤、ELM神经网络模型建立的步骤和利用已构建的ELM神经网络模型进行流动磨损特性预测分析及寿命评估的步骤,实现对承压管束系统流动磨损特性的预测及寿命评估。本发明针对石油化工、煤化工等流程型工业承压管束系统的流动磨损问题,基于ELM神经网络模型建立了一种流动磨损特性的快速量化预测和剩余寿命评估方法,能快速定量的预测复杂变工况环境的流动磨损速率,可为承压管束系统系统的在役检验、风险评价、寿命预测、防控优化等安全闭环管理提供科学指导,促进流动磨损高风险设备系统的安全、稳定、长周期运行。


合作单位

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