公开(公告)号：CN116306314A

公开(公告)日：2023-06-23

申请号：CN202310399254.4

申请日：2023-04-14

Applicant: 大连海事大学

Inventor： 王金龙 ,  王德鹏 ,  鲍永杰 ,  冀秀坤 ,  石泽宇

IPC: G06F30/27 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084 ,  G06F18/214 ,  G06F18/24 ,  G06T17/00 ,  G06F111/08

Abstract: 本发明公开了一种基于振动特征参数与神经网络的螺旋桨损伤预测方法，包括获取存在随机损伤的螺旋桨叶片与无损螺旋桨叶片；测量存在随机损伤的螺旋桨叶片的损伤几何尺寸；对不存在损伤的叶片与无损叶片进行敞水性能试验，获取各自的振动特征参数；根据无损螺旋桨叶片与存在损伤的螺旋口叶片振动特征参数，获取振动频率差值Δf与振动幅度差值ΔA；根据螺旋桨叶片损伤几何尺寸、振动频率差值Δf及振动幅度差值ΔA，利用BP神经网络建立基于振动特性的螺旋桨叶片损伤预测模型。解决了目前对于螺旋桨损伤的预测技术尚不能根据螺旋桨服役过程中的特性信号实现损伤预测，进而不能根据螺旋桨服役过程中的振动特征性进行评估，对螺旋桨的损伤情况进行预测的问题。