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申请/专利权人：合肥市邸雷新能源科技有限公司

摘要：本发明公开了一种机械结构部件性能测试改造系统及方法，涉及机械加工技术领域，包括测试数据获取单元、数据集算单元、性能结果输出单元、应用影响判断单元和性能偏差计算单元；本发明通过测试数据获取单元将若干个不同的机械结构部件的强度数据，通过卷积神经网络训练得到性能分析模型，将性能测试样本录入性能分析模型，输出性能结果Kli，同时将各环境数据作为影响计算因子，经过公式化计算得到环境综合影响系数，将性能结果结合环境综合影响系数计算机械结构部件的实际性能值与应用性能值的偏差，判断偏差程度后生成偏差信号输出，可直观得知机械结构部件的机械强度是否符合实际应用所需，获取偏差信号后可进行性能改进。

主权项：1.一种机械结构部件性能测试改造系统，其特征在于，包括测试数据获取单元、数据集算单元、性能结果输出单元、应用影响判断单元和性能偏差计算单元；其中测试数据获取单元将若干个不同的机械结构部件作为训练对象，通过静态加载试验法依次获取机械结构部件的承载强度数据E1，通过冲击试验法依次获取机械结构部件的耐冲击强度数据E2,通过振动试验法依次获取机械结构部件的抗震强度数据E3，通过旋转磨损筒试验测定机械结构部件的耐磨强度数据E4，将承载强度数据E1、耐冲击强度数据E2、抗震强度数据E3和耐磨强度数据E4发生至数据集算单元；数据集算单元分别将承载强度数据E1、耐冲击强度数据E2、抗震强度数据E3和耐磨强度数据E4进行去差值处理，得到对应的均值数据结果，将各均值数据列为训练样本，对于卷积神经网络进行初始化作为卷积神经网络的输入数据，将训练样本分别输入卷积神经网络，训练得到性能分析模型，并评估性能分析模型模型的分析效果；性能结果输出单元依次获取待评估机械结构部件的承载强度数据E1、耐冲击强度数据E2、抗震强度数据E3和耐磨强度数据E4，作为性能测试样本，将性能测试样本录入性能分析模型，输出性能结果Kli；应用影响判断单元获取待评估机械结构部件的应用环境中的空气湿度范围、温度范围、振动范围和机械功率范围，将各环境数据作为影响计算因子，经过公式化计算得到环境综合影响系数η；性能偏差计算单元获取性能结构输出单元输出的性能结果，并结合环境综合影响系数计算机械结构部件的实际性能值与应用性能值的偏差，判断偏差程度后生成偏差信号输出。

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