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基于ELM神经网络模型的流动磨损特性预测及寿命评估方法

Name: 基于ELM神经网络模型的流动磨损特性预测及寿命评估方法
Brand: 浙江理工大学
SKU: 201710718383X
Availability: InStock

📄 申请号：CN201710718383.X 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2017-08-21

公开号

CN107491840B

公开日

2020-06-05

申请人

浙江理工大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06Q10_04

IPC 分类号

G06Q10_04 , G06N3_02 ,

技术画像

所属领域

极限学习机极限学习机神经网络磨损特性预测

应用场景

工业设备寿命预测, 管道磨损监测, 流体机械维护, 能源装备

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摘要

本发明公开了基于ELM神经网络模型的流动磨损特性预测及寿命评估方法。包括训练样本数据采集的步骤、测试样本数据采集的步骤、ELM神经网络模型建立的步骤和利用已构建的ELM神经网络模型进行流动磨损特性预测分析及寿命评估的步骤，实现对承压管束系统流动磨损特性的预测及寿命评估。本发明针对石油化工、煤化工等流程型工业承压管束系统的流动磨损问题，基于ELM神经网络模型建立了一种流动磨损特性的快速量化预测和剩余寿命评估方法，能快速定量的预测复杂变工况环境的流动磨损速率，可为承压管束系统系统的在役检验、风险评价、寿命预测、防控优化等安全闭环管理提供科学指导，促进流动磨损高风险设备系统的安全、稳定、长周期运行。

常见问题

这项专利是否已经下证？

是的，该专利已下证，法律状态为“已下证”，公开号： CN107491840B

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该专利的转让价格是多少？

当前标价为议价，可委托平台代购或预约谈判。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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当前第 / 件

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议价

不含过户费

📋 交易方式： 委托待转让 📌 交易状态：在售 👁️ 浏览次数：58 ❤️ 收藏人数：93 📋 项目申报： 未申报

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🏢 淄博智来知识产权服务有限公司

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📊 出价记录 (3条)

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