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基于液压支架试验智能化过程中的AI研究与应用

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摘要 本文聚焦液压支架试验全流程,研究人工智能的适配性应用路径。针对试验方案设计,提出基于CNN迁移学习生成模型,调用历史数据实现方案自动优化;针对实时监控,构建LSTM时序预测模型,实现载荷、应力等参数的异常提前预警;针对故障诊断,设计融合随机森林与注意力机制的分类模型,提升产品使用寿命和密封失效、结构应力超标等故障的识别准确率,为液压支架试验智能化升级提供技术支撑。
作者 贺亮
出处 《互联网周刊》 2025年第23期53-55,共3页 China Internet Week
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