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专利信息

基于XGBoost算法的风机叶片螺栓疲劳损伤的评估方法【异议或纠错】

档案编号： CQ-083-4427-5288
档案文号：
专利权人： 申请人 
发布时间： 发布时间 
档案分类： 专利权 
分 类 号： 第G06F30/23;G06F30/27;G06N20/20;G06F119/14;G06F119/04;G06F113/06类
授权状态： 已授权
档案内容： 本申请提出了一种基于XGBoost算法的风机叶片螺栓疲劳损伤的评估方法,该方法包括：获得不同来流风况对应的风机轮毂中心处在预设时长内的载荷时间序列数据；确定风机叶片螺栓的疲劳危险节点,并根据载荷时间序列数据计算疲劳危险节点的应力时间序列数据；基于疲劳损伤量相等原则和S-N曲线,将应力时间序列数据转换为等效疲劳应力,并生成风参数-等效疲劳应力数据集；将风参数-等效疲劳应力数据集作为训练数据,对采用XGBoost算法构建的机器学习模型进行训练,获得风机疲劳损伤评估模型；将待评估的目标风机的风况参数输入至风机疲劳损伤评估模型,获得目标风机的叶片螺栓疲劳损伤评估结果。该方法能够高效、准确的生成风机叶片螺栓的疲劳寿命评估结果。
附件下载：  (原始资料备查)

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