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本发明公开了一种轴承试验台数字孪生建模方法,首先利用有限元模型分层修正和基于神经网络的轴承接触刚度拟合建立基于ADAMS的轴承‑转子系统有限元模型,将其与利用实验数据获取的基于深度学习的轴承‑转子系统模型融合,搭建基于结构动力学‑深度学习联合的数字孪生模型;然后,利用深度学习分别建立两相流场、轴承内外环温度场和流固传热Fluent仿真的代理模型,将其与利用实验数据获取的基于深度学习的轴承润滑模型进行融合,搭建基于流固耦合‑深度学习联合的数字孪生模型;最后利用特征分布对抗适配深度迁移理论对所述两种
(19)国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 CN 114925558 A
(43)申请公布日 2022.08.19
(21)申请号 202210407846.1 G06T 17/20 (2006.01)
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