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公开(公告)号:CN118670718A
公开(公告)日:2024-09-20
申请号:CN202310263382.6
申请日:2023-03-17
申请人: 河南科技大学
IPC分类号: G01M13/04 , G06F18/214 , G06N3/0499 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要: 本发明属于轴承摩擦技术领域,具体涉及一种轴承表面磨损性能预测方法。首先制造出表面粗糙度不同的轴承试样,并进行不同载荷、不同润滑条件、不同磨损时长条件下的摩擦磨损试验,试验后确定各条件下轴承试样截面积的磨损面积;然后构建轴承磨损预测模型,输入为轴承的粗糙度、润滑条件、磨损时长和载荷,输出为磨损面积,利用试验结果数据对轴承磨损预测模型进行训练;利用训练后的轴承磨损预测模型对各种粗糙度的轴承试样在各种载荷、润滑条件、磨损时长条件下的磨损面积进行预测,以对整体磨损面积趋势进行预测。本发明使用轴承磨损预测模型进行预测,能够实现磨损面积高精度预测,为研究表面粗糙度对轴承材料耐磨性能的影响提供了理论支持。
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公开(公告)号:CN117481607A
公开(公告)日:2024-02-02
申请号:CN202311581463.7
申请日:2023-11-23
申请人: 河南科技大学
IPC分类号: A61B5/00 , G06F18/15 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/0499 , G06N3/084 , A61B5/11 , A61B5/103
摘要: 本发明公开了一种帕金森及帕金森综合症评估方法和系统,属于人体步进姿态与足底摩擦技术领域,该方法通过获取正常人和帕金森病人的步态数据,对机器学习网络进行训练,得到用于评估的帕金森评估模型。该步态数据指的是双足行走过程中的速度、压力、摩擦系数、单足支撑和双足支撑的相关数据,帕金森患者的前期的病理表现在足部上,相比现有仅通过患者的行走姿态进行评估的方式,本申请根据多方面的步态数据来训练评估模型,使本发明根据步态数据建立的评估模型相对更精准,又本申请只需要对获取的数据进行归一化处理后,就可以用于评估模型的训练,相对现有技术数据处理更简单,解决了根据骨架图序评估帕金森方法,存在判断不准确和复杂的问题。
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公开(公告)号:CN117814787A
公开(公告)日:2024-04-05
申请号:CN202410094162.X
申请日:2024-01-23
申请人: 河南科技大学
摘要: 本发明涉及一种基于脑电信号的步态行为分析方法,属于脑电信息处理技术领域。本发明提取受试者步态下的步态脑电信号,将受试者的步态脑电信号与已知被采集者状态的步态脑电信号对比,判断受试者存在异常步态。脑电信号可以捕捉人体微乎其微的动作变化,本发明将脑电信号分析与异常步态检测联合,利用脑电信号的差异判断步态异常,相比肉眼观察受试者的步态特征,本发明能够精准细微的发现难以觉察的异常步态情况,将有助于帕金森疾病的早期诊断。
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