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公开(公告)号：CN107392248B
公开(公告)日：2020-04-24
申请号：CN201710599975.4
申请日：2017-07-21
申请人： 重庆青山工业有限责任公司 , 重庆科技学院
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提供一种基于PCA重建误差的齿轮参数贡献度分析方法，其特征在于按照以下步骤进行：S1：输入n组数据，每一组数据包含m个特征值，从而构成n×m维的样本矩阵X；S2：根据样本矩阵X的协方差矩阵得到其特征向量U的初始值；S3：建立“误差和最小”目标函数模型；S4：根据其目标函数最小值时的特征向量U，按照其对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前h行，对应的参数即为贡献度最大的参数，h＜m。其效果是：通过对传统PCA算法进行改进，引入误差和最小目标函数模型，将传统PCA算法得到的特征向量仅仅作为初始值，通过反复迭代优化，最终得到误差和最小目标函数最优状态的特征向量，通过对比发现，改进后的算法相对于传统PCA算法而言，其精度更高。
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公开(公告)号：CN109214103B
公开(公告)日：2023-01-20
申请号：CN201811116526.0
申请日：2018-09-25
申请人： 重庆青山工业有限责任公司 , 重庆科技学院
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/15 , G06F30/27 , G06F18/2415 , G06N3/0475 , G06N3/047 , G06N3/094 , G06F111/04
摘要： 本发明提供一种基于边界约束生成对抗网络的齿轮可靠性分析系统，其特征在于包括：原始数据采样模块、生成对抗网络模块、均值协方差标记模块以及分类器，其中：原始数据采样模块：用于获取齿轮原始参数并对其进行归一化处理；生成对抗网络模块：包括生成器和判别器，在生成器和判别器之间还设置有边界约束模块；均值协方差标记模块：用于对生成对抗网络模块最终的生成数据进行标记；分类器：选择部分原始参数和部分标记后的生成数据作为最终的合成数据集进行安全性能分类。其效果是：能够生成更多的实例数据，并对其进行有效的标记，采用带约束GAN产生的数据具有更好的可靠性分类能力。
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公开(公告)号：CN107392248A
公开(公告)日：2017-11-24
申请号：CN201710599975.4
申请日：2017-07-21
申请人： 重庆青山工业有限责任公司 , 重庆科技学院
IPC分类号： G06K9/62
摘要： 本发明提供一种基于PCA重建误差的齿轮参数贡献度分析方法，其特征在于按照以下步骤进行：S1：输入n组数据，每一组数据包含m个特征值，从而构成n×m维的样本矩阵X；S2：根据样本矩阵X的协方差矩阵得到其特征向量U的初始值；S3：建立“误差和最小”目标函数模型；S4：根据其目标函数最小值时的特征向量U，按照其对应特征值大小从上到下按行排列成矩阵，取前h行，对应的参数即为贡献度最大的参数，h＜m。其效果是：通过对传统PCA算法进行改进，引入误差和最小目标函数模型，将传统PCA算法得到的特征向量仅仅作为初始值，通过反复迭代优化，最终得到误差和最小目标函数最优状态的特征向量，通过对比发现，改进后的算法相对于传统PCA算法而言，其精度更高。
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公开(公告)号：CN110020683A
公开(公告)日：2019-07-16
申请号：CN201910263160.8
申请日：2019-04-02
申请人： 重庆青山工业有限责任公司 , 重庆科技学院
摘要： 本发明提供一种齿轮样本数据库构建方法，先采集实际齿轮参数，确定标签；然后通过神经网络构建生成器和判别器，且各层权重系数的初始值服从均匀分布；然后输入噪声序列信号和设定的标签到生成器中生成数据；然后将生成数据与原始采样数据同时输入所述判别器进行分类判断；通过更新生成器和判别器中各个神经元的权重，使其达到动态平衡；然后根据距离大小按升序排序；并从每个类别的生成数据队列中依次选择所差数量的生成数据融入原始样本数据中作为最终的训练数据库供分类器使用。其效果是：能够在采样数据偏少的情况下通过生成新的数据来满足数据库中各个类别训练样本的数量要求，避免了因为数据量不足对分类器的训练效果造成影响。
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公开(公告)号：CN109214103A
公开(公告)日：2019-01-15
申请号：CN201811116526.0
申请日：2018-09-25
申请人： 重庆青山工业有限责任公司 , 重庆科技学院
摘要： 本发明提供一种基于边界约束生成对抗网络的齿轮可靠性分析系统，其特征在于包括：原始数据采样模块、生成对抗网络模块、均值协方差标记模块以及分类器，其中：原始数据采样模块：用于获取齿轮原始参数并对其进行归一化处理；生成对抗网络模块：包括生成器和判别器，在生成器和判别器之间还设置有边界约束模块；均值协方差标记模块：用于对生成对抗网络模块最终的生成数据进行标记；分类器：选择部分原始参数和部分标记后的生成数据作为最终的合成数据集进行安全性能分类。其效果是：能够生成更多的实例数据，并对其进行有效的标记，采用带约束GAN产生的数据具有更好的可靠性分类能力。
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公开(公告)号：CN108596261A
公开(公告)日：2018-09-28
申请号：CN201810399022.8
申请日：2018-04-28
申请人： 重庆青山工业有限责任公司 , 重庆科技学院
摘要： 本发明提供一种基于生成对抗网络模型的齿轮参数过采样方法，按以下步骤进行：S1：确定需要采样的齿轮参数并采集相应数据；S2：通过神经网络构建一个生成器和一个判别器；S3：输入噪声序列信号到生成器中，得到生成数据；S4：将生成的数据与原始采样数据输入判别器进行分类判断；S5：利用Softmax层进行线性变换，得到最终分类结果；S6：将分类结果与设定值比较得到分类误差，当大于预设目标，则更新生成器中各个神经元的权重生成新的数据；小于预设目标，则更新判别器中各个神经元的权重重新分类判断；S7：将生成器生成的数据和原始采样数据融合。其效果是：生成的数据与原始采样数据具有类似的分布，为齿轮性能分析提供了足够的数据资源。
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公开(公告)号：CN114896741B
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202210736985.9
申请日：2022-06-27
申请人： 重庆青山工业有限责任公司
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/23 , F16H48/08 , F16H57/00 , G06F111/04 , G06F119/14
摘要： 一种快速优化新能源差速器组件的设计参数的方法，包括以下步骤：1）建立差速器下列组件的三维模型：①主减齿轮；②差速器壳体；③行星齿轮；④半轴齿轮；⑤半轴；⑥行星轴；⑦销；⑧垫片；2）对所述差速器组件的各个三维模型赋予材料属性；3）将各个三维模型进行组合、定义各组件之间的作用力；4）网格离散，得到差速器各组件的网格模型；5）定义边界条件，得到CAE模型；6）对差速器组件进行仿真，对差速器组件的应力情况进行判断；7）若满足出厂标准，导出设计参数，用于生产差速器组件；8）若不满足出厂标准，对各个三维模型进行优化调整，并重复步骤2）至步骤6）。
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公开(公告)号：CN110220697B
公开(公告)日：2023-10-24
申请号：CN201910338816.8
申请日：2019-04-25
申请人： 重庆青山工业有限责任公司
IPC分类号： G01M13/02 , G01M13/028 , G01M13/04 , G01M13/045
摘要： 本发明公开了一种汽车变速箱传递路径贡献量测试系统，所述传递函数模块与所述工况试验模块电性连接，所述传递函数模块，用于运算出各轴承座的局部传递函数和悬置目标点到各轴承座的传递函数，所述工况试验模块，用于测试出各轴承座和悬置目标点的振动信号；所述贡献量分析模块分别与所述传递函数模块和所述工况试验模块电性连接，所述贡献量分析模块，用于对各轴承座的贡献量进行分析。达到测试系统能够测量汽车变速器传递路径的贡献值，在提高每个轴承座刚度的同时，既节省资源，又提高了优化效率的目的。
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公开(公告)号：CN116723671A
公开(公告)日：2023-09-08
申请号：CN202310566580.X
申请日：2023-05-19
申请人： 重庆青山工业有限责任公司
摘要： 一种驱动电机控制器液冷板，包括：控制器的外壳，所述控制器的外壳内侧设置IGBT模块；基板，所述基板设置于IGBT模块与控制器的外壳之间，所述基板与控制器外壳密闭形成液冷板流道，所述控制器外壳上设有与液冷板流道连通的流道进口和流道出口；散热柱，所述散热柱设置于基板的下端面，与基板上端面的IGBT模块对应，所述散热柱位于液冷板流道内；所述液冷板流道包括二个流道区域，从流道进口至流道出口分别为第一流道区域、第二流道区域，各流道区域分别与IGBT模块的各IGBT半桥对应；所述液冷板流道的参数满足的关系式为：
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公开(公告)号：CN114896741A
公开(公告)日：2022-08-12
申请号：CN202210736985.9
申请日：2022-06-27
申请人： 重庆青山工业有限责任公司
IPC分类号： G06F30/17 , G06F30/23 , F16H48/08 , F16H57/00 , G06F111/04 , G06F119/14
摘要： 一种快速优化新能源差速器组件的设计参数的方法，包括以下步骤：1）建立差速器下列组件的三维模型：①主减齿轮；②差速器壳体；③行星齿轮；④半轴齿轮；⑤半轴；⑥行星轴；⑦销；⑧垫片；2）对所述差速器组件的各个三维模型赋予材料属性；3）将各个三维模型进行组合、定义各组件之间的作用力；4）网格离散，得到差速器各组件的网格模型；5）定义边界条件，得到CAE模型；6）对差速器组件进行仿真，对差速器组件的应力情况进行判断；7）若满足出厂标准，导出设计参数，用于生产差速器组件；8）若不满足出厂标准，对各个三维模型进行优化调整，并重复步骤2）至步骤6）。
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