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专利摘要

本发明提供了一种液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价方法及系统，涉及机械技术领域，该液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价方法包括以下步骤：获取液压润滑减阻作业部件的参数数据并构建部件数字孪生模型；利用部件数字孪生模型，对液压润滑减阻作业部件进行仿真演化，分别获取液压润滑减阻作业部件性能优化前与优化后的性能数据；根据液压润滑减阻作业部件性能优化前与优化后的性能数据，利用生态位理论分别对液压润滑减阻作业部件性能优化前与优化后的性能进行分析；根据分析结果，对液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价，得到评价结果。本发明基于深入分析的结果进行性能优化效果评价，确保了评价结果的科学性和实际意义。 ......

基本信息

专利类型:
发明专利
申请/专利号:
CN202411476044.1
申请日期:
2024-10-22
专利申请人:
分类号:
["G06F30/17","G06F30/27","G06F18/15","G06F18/213","G06N3/043","G06N5/022","G06N3/0464","G06N3/045","G06T17/10","G06F123/02","G06F111/08","G06F111/10","G06F119/02","G06F119/06","G06F119/08","G06F119/14","G06F119/18"]
发明/设计人:
张荣
权利要求: 1.一种液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价方法，其特征在于，该液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价方法包括以下步骤：S1、获取液压润滑减阻作业部件的参数数据并构建部件数字孪生模型；S2、利用部件数字孪生模型，对液压润滑减阻作业部件进行仿真演化，分别获取液压润滑减阻作业部件性能优化前与优化后的性能数据；S3、根据液压润滑减阻作业部件性能优化前与优化后的性能数据，利用生态位理论分别对液压润滑减阻作业部件性能优化前与优化后的性能进行分析；S4、根据分析结果，对液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价，得到评价结果；所述获取液压润滑减阻作业部件的参数数据并构建部件数字孪生模型包括以下步骤：S11、利用图论统计学方法对液压润滑减阻作业部件的参数数据进行前置处理，得到参数关系图；S12、通过空间卷积法对参数关系图进行特征强化处理，并提取特征信息；S13、利用模糊神经网络和对数神经网络对特征信息进行分析和处理，并构建部件数字孪生模型。2.根据权利要求1所述的一种液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价方法，其特征在于，所述利用部件数字孪生模型，对液压润滑减阻作业部件进行仿真演化，分别获取液压润滑减阻作业部件性能优化前与优化后的性能数据包括以下步骤：S21、分别获取液压润滑减阻作业部件性能优化前与优化后的仿真参数；S22、根据优化前与优化后的仿真参数，利用部件数字孪生模型分别对液压润滑减阻作业部件进行运行仿真；S23、记录部件数字孪生模型在预设时间段的仿真过程中产生的各项性能数据。3.根据权利要求1所述的一种液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价方法，其特征在于，所述利用图论统计学方法对液压润滑减阻作业部件的参数数据进行前置处理，得到参数关系图包括以下步骤：S111、对液压润滑减阻作业部件的参数数据进行数据清洗处理；S112、利用LOD法将清洗处理后的参数数据投影至基于BIM的三维模型中，形成数据投影；S113、将投影在基于BIM的三维模型中的参数数据按照时间序列进行展开，形成图序列原始统计结果；S114、利用图论中的路径分析法对图序列原始统计结果进行分析，识别关参数之间的传播路径并构建参数关系图。4.根据权利要求1所述的一种液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价方法，其特征在于，所述通过空间卷积法对参数关系图进行特征强化处理，并提取特征信息包括以下步骤：S121、将参数关系图中的每个节点位置和时间信息映射到四维空间中，并构建四维时空数据结构；S122、基于预先设定的卷积核对四维时空数据结构中的每一个数据点执行空间卷积操作，得到空间卷积数据；S123、对空间卷积数据进行分析，识别并提取参数关系图中的特征信息。5.根据权利要求1所述的一种液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价方法，其特征在于，所述利用模糊神经网络和对数神经网络对特征信息进行分析和处理，并构建部件数字孪生模型包括以下步骤：S131、利用六阶多项式深度迭代回归算法对特征信息进行预处理；S132、将预处理后的特征信息分别输入至模糊神经网络和对数神经网络中，经过处理得到模糊神经网络的输出和对数神经网络的输出；S133、将模糊神经网络的输出和对数神经网络的输出进行融合，得到融合后的特征信息；S134、基于融合后的特征信息，利用仿真模型构建部件的数字孪生模型。6.根据权利要求1所述的一种液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价方法，其特征在于，所述根据液压润滑减阻作业部件性能优化前与优化后的性能数据，利用生态位理论分别对液压润滑减阻作业部件性能优化前与优化后的性能进行分析包括以下步骤：S31、根据液压润滑减阻作业部件性能优化前与优化后的性能数据，分别建立液压润滑减阻作业部件优化前与优化后的性能指标集；S32、对液压润滑减阻作业部件优化前与优化后的性能指标集中的每个性能数据进行变化趋势分析，并将趋势分析结果作为生态位的势值；S33、将液压润滑减阻作业部件优化前与优化后的性能指标集中的性能数据作为生态位的态值，并利用生态位计算公式分别计算液压润滑减阻作业部件优化前与优化后生态位值，将生态位值作为液压润滑减阻作业部件性能值。7.根据权利要求6所述的一种液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价方法，其特征在于，所述对液压润滑减阻作业部件优化前与优化后的性能指标集中的每个性能数据进行变化趋势分析，并将趋势分析结果作为生态位的势值包括以下步骤：S321、利用时间序列法分别对液压润滑减阻作业部件优化前与优化后的性能指标集中的每个性能数据进行数据分解；S322、对每个性能数据分解后的趋势成分进行识别和提取；S323、根据提取的趋势成分，计算每个性能数据的变化率；S324、将计算出的变化率作为每个性能数据生态位的势值。8.根据权利要求6所述的一种液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价方法，其特征在于，所述生态位计算公式为：；式中，Fi表示液压润滑减阻作业部件生态位值；Ri和Rj分别表示第i个性能指标和第j个性能指标的态值；Xi和Xj均表示量纲转换系数；Yi表示和Yj分别表示第i个性能指标和第j个性能指标的态值；m表示液压润滑减阻作业部件性能指标集中性能指标的数量。9.根据权利要求1所述的一种液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价方法，其特征在于，所述根据分析结果，对液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价，得到评价结果包括以下步骤：S41、将液压润滑减阻作业部件优化前与优化后性能指标集中的所有性能数据性能值进行比较；S42、根据比较结果，计算性能指标集中各性能指标的优化率；S43、基于各性能指标的优化率，根据预设的评价阈值，判断性能指标集中各性能指标的优化效果是否达到预期。10.一种液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价系统，用于实现权利要求1-9中任一项所述的液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价方法，其特征在于，该液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价系统包括：模型构建模块、仿真演化模块、性能分析模块及性能评价模块，且所述模型构建模块、所述仿真演化模块、所述性能分析模块及所述性能评价模块之间依次连接；所述模型构建模块，用于获取液压润滑减阻作业部件的参数数据并构建部件数字孪生模型；所述仿真演化模块，用于利用部件数字孪生模型，对液压润滑减阻作业部件进行仿真演化，分别获取液压润滑减阻作业部件性能优化前与优化后的性能数据；所述性能分析模块，用于根据液压润滑减阻作业部件性能优化前与优化后的性能数据，利用生态位理论分别对液压润滑减阻作业部件性能优化前与优化后的性能进行分析；所述性能评价模块，用于根据分析结果，对液压润滑减阻作业部件性能优化效果评价，得到评价结果。