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题名基于孪生神经网络的楔形环连接结构预紧状态辨识
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作者
盛俊杰
王九龙
李树勇
文勇
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机构
中国工程物理研究院总体工程研究所
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出处
《振动与冲击》
EI
CSCD
北大核心
2024年第8期162-168,共7页
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基金
科学挑战专题(TZ2018007)。
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文摘
楔形环连接结构由于其连接简单可靠、同时兼具节省空间及减重的优势,常被应用于鱼雷、航天飞行器等武器装备。针对楔形环连接结构预紧状态辨识方面存在的机理模型复杂、样本量小且类别不平衡的问题,提出了一种基于孪生神经网络模型的预紧状态辨识方法。为提高模型训练效率和效果,首先利用时频处理技术进行孪生神经网络模型特征增强,基于增强特征建立了3层孪生神经网络分类模型,实现楔形环预紧状态宏观分类。同时,为指导楔形环精密装配,通过特征可视化技术,深入分析了孪生神经网络训练过程特征聚类效果,并基于二维特征建立了预紧状态定量表征模型,引入目标状态聚类中心与接受域参量,用于实现楔形环连接结构预紧状态定量评估。通过试验验证了所提方法的有效性,该方法可为楔形环连接结构定量辨识提供新的技术途径和思路,具有一定工程应用价值。
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关键词
楔形环连接结构
孪生神经网络
状态辨识
特征可视化
定量表征
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Keywords
wedge-ring connection structure
siamese neural network
state identification
feature visualization technology
quantitative characterization
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分类号
TH113.1
[机械工程—机械设计及理论]
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