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机器学习在控制棒驱动机构传动副磨损寿命预测中的应用研究

目录

机器学习在控制棒驱动机构传动副磨损寿命预测中的应用研究（1）

内容概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.1研究背景．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2研究意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

控制棒驱动机构传动副磨损寿命预测方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.1传动副磨损机理分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.2磨损寿命预测模型构建．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.2.1数据预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.2.2特征选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.2.3模型选择与训练．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

2.3模型评估与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

机器学习在磨损寿命预测中的应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1机器学习算法概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1.1监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.1.2无监督学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.1.3混合学习算法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2机器学习在磨损寿命预测中的应用实例．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

3.2.1支持向量机．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2.2随机森林．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.2.3神经网络．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.2.4深度学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

实验设计与数据分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

4.1实验数据收集与处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

4.2.1数据集划分．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

4.2.2模型训练与验证．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

4.3实验结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.3.1模型预测性能对比．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.3.2模型参数敏感性分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

结果与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.1预测结果分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

5.2模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

5.3结果讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．30

机器学习在控制棒驱动机构传动副磨损寿命预测中的应用研究（2）

内容综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

1.2研究目标与内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．