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Dossier
基于机器学习的排气管热疲劳寿命预测分析方法
InventionUnknown
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8Claims · 1 independent
§ Ⅰ
Dossier Overview
Inventor
周连杰; 戴华杰; 阮长群
Filing Date
Jul 7, 2026
Publication Date
Oct 20, 2026
IPC Classification
G06F 30/27 (2020.01)F01N 11/00 (2006.01)G06F 30/28 (2020.01)G06F 18/2431 (2023.01)G06F 18/24 (2023.01)G06F 18/2433 (2023.01)G06F 18/22 (2023.01)G06N 3/047 (2023.01)G06N 3/096 (2023.01)G01K 13/024 (2021.01)G06F 111/04 (2020.01)G06F 111/10 (2020.01)G06F 119/02 (2020.01)G06F 113/14 (2020.01)G06F 119/04 (2020.01)G06F 113/08 (2020.01)G06F 119/08 (2020.01)G06F 119/14 (2020.01)
本发明涉及汽车零部件寿命预测与智能运维技术领域,具体为基于机器学习的排气管热疲劳寿命预测分析方法,包括:获取当前时刻的排气管运行数据;当满足预设动态阈值条件时,根据当前排气温度数据、历史排气温度均值和历史排气温度标准差筛选目标排气管运行数据;将目标排气管运行数据输入按节点保留比例随机断开部分节点连接的神经网络模型,进行多次预测,得到多个剩余寿命结果;根据多个剩余寿命结果的方差、当前运行工况及工况补偿系数评估预测可靠性;当预测可靠性达到阈值时,取多个剩余寿命结果的均值作为排气管剩余热疲劳寿命预测结果;本发明可减少单次预测波动对维护判断的影响。
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