CN105930632B - 机电整机产品贮存寿命建模方法 - Google Patents

机电整机产品贮存寿命建模方法 Download PDF

Info

Publication number
CN105930632B
CN105930632B CN201610118915.1A CN201610118915A CN105930632B CN 105930632 B CN105930632 B CN 105930632B CN 201610118915 A CN201610118915 A CN 201610118915A CN 105930632 B CN105930632 B CN 105930632B
Authority
CN
China
Prior art keywords
machine product
failure
electromechanical machine
life
component
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Active
Application number
CN201610118915.1A
Other languages
English (en)
Other versions
CN105930632A (zh
Inventor
张生鹏
李宏民
张文伟
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
CASIC Defense Technology Research and Test Center
Original Assignee
CASIC Defense Technology Research and Test Center
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by CASIC Defense Technology Research and Test Center filed Critical CASIC Defense Technology Research and Test Center
Priority to CN201610118915.1A priority Critical patent/CN105930632B/zh
Publication of CN105930632A publication Critical patent/CN105930632A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN105930632B publication Critical patent/CN105930632B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • GPHYSICS
    • G16INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16ZINFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G16Z99/00Subject matter not provided for in other main groups of this subclass

Landscapes

  • Control Of Electric Motors In General (AREA)
  • Management, Administration, Business Operations System, And Electronic Commerce (AREA)

Abstract

本发明公开了一种机电整机产品贮存寿命建模方法,包括:基于竞争失效模型,建立整机产品的可靠度模型;令威布尔寿命分布作为机电整机产品的寿命分布,得到机电整机产品的各部件的失效率函数;将各部件的失效率函数带入所述整机产品的可靠度模型,得到所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数;结合所述基于竞争失效模型的可靠度函数与基于威布尔寿命分布的可靠度函数,得到所述机电整机产品的特征寿命函数;结合所述机电整机产品的多个主要部件的寿命分布及所述机电整机产品的特征寿命函数,得到所述机电整机产品的寿命分布模型。本发明提出的机电整机产品贮存寿命建模方法,能够实现机电整机产品贮存寿命的准确评价。

Description

机电整机产品贮存寿命建模方法
技术领域
本发明涉及可靠性试验与评估技术领域,特别是指一种机电整机产品贮存寿命建模方法。
背景技术
贮存寿命是装备合同(或任务书)规定的一项重要的战技指标。为了定量分配、预计和评价整机产品的贮存寿命指标,首选需要确定其寿命分布模型及参数估计。由于整机产品十分昂贵,增大样本量的潜力不大,在小样本情况下,传统的利用寿命试验的数据进行寿命分布拟合及参数评估难以实现整机产品贮存寿命的准确评价。
发明内容
有鉴于此,本发明的目的在于提出一种机电整机产品贮存寿命建模方法,能够实现机电整机产品贮存寿命的准确评价。
基于上述目的本发明提供的机电整机产品贮存寿命建模方法,包括:
基于竞争失效模型,建立整机产品的可靠度模型;
令威布尔寿命分布作为机电整机产品的寿命分布,得到机电整机产品的各部件的失效率函数;
将各部件的失效率函数带入所述整机产品的可靠度模型,得到所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数;
结合所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数与基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数,得到所述机电整机产品的特征寿命函数;
结合所述机电整机产品的多个主要部件的寿命分布及所述机电整机产品的特征寿命函数,得到所述机电整机产品的寿命分布模型。
在一些实施方式中,所述基于竞争失效模型,建立整机产品的可靠度模型的步骤包括:
竞争性故障模型定义为:如果整机产品有n种失效因素,而每一种失效因素都独立的作用于所述整机产品,且都对应一定的失效时间,其中任何一种失效因素都会引起整机产品失效,在所有的失效因素中,最早产生的那种失效因素出现时,将导致整机产品失效,即整机产品失效时间为:
T=min{T1,T2,...,Tn},
其中,T为整机产品失效时间,Ti为任意失效因素的失效时间,n为大于等于1的任意自然数;
假设Fi(t)是任意失效因素的失效时间的累计失效分布函数,则整机产品的累计失效分布函数为:
其中,Fi(t)为不同或相同的分布,但上式要求这n个分布必须是独立的,当它们之间不独立时,即一种失效因素会引起另一种失效因素的情况下,则必须考虑各失效因素之间的相互影响,需要对上式进行修正:
任一失效因素起作用时,其对应的可靠度为:
其中,λi(t)是对应第i个失效因素的失效率,当n个因素同时起作用时,整机产品的可靠度模型将是:
在一些实施方式中,所述令威布尔寿命分布作为机电整机产品的寿命分布,得到机电整机产品的各部件的失效率函数的步骤包括:
对于机电整机产品,令威布尔寿命分布作为其组件或部件的寿命分布;
设任一组件或部件的参数为mii,则其失效率函数为:
其中,mi为任一组件或部件的形状寿命参数,ηi为任一组件或部件的特征寿命参数。
在一些实施方式中,所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数为:
在一些实施方式中,所述结合所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数与基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数,得到所述机电整机产品的特征寿命函数的步骤包括:
在各组件或部件具有相同的形状寿命参数的情况下,令mi=m,则所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数表示为:
所述基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数为:
令所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数与基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数相等,得到所述机电整机产品的特征寿命函数:
在一些实施方式中,所述结合所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数与基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数,得到所述机电整机产品的特征寿命函数的步骤包括:
在工程实际中,机电整机产品的各组件或部件的形状参数通常是不相等的,但在许多情况下,能够知道机电整机产品各个部件的形状寿命参数大于或等于某一已知的形状寿命常数mL,因此,令各组件或部件的形状寿命参数大于或等于某一已知的形状寿命常数mL,将其作为形状寿命参数下限;
在工程实际中,取机电整机产品各组件或部件的形状寿命参数等于形状寿命参数下限,则所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数表示为:
所述基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数为:
得到机电整机产品的特征寿命的下限值的特征寿命函数:
从上面所述可以看出,本发明提供的机电整机产品贮存寿命建模方法,将竞争失效模型应用到机电整机产品贮存寿命建模中来,在已知部件、器件的寿命分布及其参数的情况下,应用竞争失效的方法综合底层信息来评估整机产品寿命分布及其参数;相比较传统的利用寿命试验的数据进行寿命分布拟合及参数评估的方法,具有的如下优点:1)节省经费,整机产品十分昂贵,增大样本量的成本太高;2)可以充分利用底层材料、元器件及部组件的信息,寿命评估置信度更高。
附图说明
图1为本发明提供的机电整机产品贮存寿命建模方法实施例的流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的目的、技术方案和优点更加清楚明白,以下结合具体实施例,并参照附图,对本发明进一步详细说明。
需要说明的是,本发明实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量,可见“第一”“第二”仅为了表述的方便,不应理解为对本发明实施例的限定,后续实施例对此不再一一说明。
如图1所示,为本发明提供的机电整机产品贮存寿命建模方法实施例的流程示意图。
所述机电整机产品贮存寿命建模方法,包括以下步骤:
步骤101:基于竞争失效模型,建立整机产品的可靠度模型;
竞争失效是产品的一种重要失效模式。在可靠性理论中,产品丧失所规定的功能称为失效。对于大型产品,由于其内部结构及其外界工作环境的复杂性,引起产品失效的物理、化学原因往往有多种,若发生任何一种原因均导致产品失效,称此产品为竞争失效产品(Competing Failure Modes)。导致产品失效的原因称为产品的失效机理(FailureMechanism)。例如,在电缆线的寿命试验中,导致电缆失效的原因有:电缆线被击穿、漏电流指标超过规定临界点及人为断开等,其中任何一种原因均称为产品的失效机理。
具体的,在一些可选实施方式中,上述步骤可进一步包括以下步骤:
竞争性故障模型定义为:如果整机产品有n种失效因素,而每一种失效因素都独立的作用于所述整机产品,且都对应一定的失效时间,其中任何一种失效因素都会引起整机产品失效,在所有的失效因素中,最早产生的那种失效因素出现时,将导致整机产品失效,即整机产品失效时间为:
T=min{T1,T2,...,Tn} (1)
其中,T为整机产品失效时间,Ti为任意失效因素的失效时间,n为大于等于1的任意自然数;
假设Fi(t)是任意失效因素的失效时间的累计失效分布函数,则整机产品的累计失效分布函数为:
其中,Fi(t)可以为不同或相同的分布,但上式(2)要求这n个分布必须是独立的,当它们之间不独立时,即一种失效因素会引起另一种失效因素的情况下,则必须考虑各失效因素之间的相互影响,因此,需要对上式(2)进行修正:
任一失效因素起作用时,其对应的可靠度为:
其中,λi(t)是对应第i个失效因素的失效率,当n个因素同时起作用时,整机产品的可靠度模型将是:
整机产品的总失效率将是对应时刻t的n个独立的失效率之和,即:
λ(t)=λ1(t)+λ2(t)+...+λn(t) (5)
将式(5)称为竞争失效产品失效率的加法准则。
步骤102:令威布尔寿命分布作为机电整机产品的寿命分布,得到机电整机产品的各部件的失效率函数;
具体的,在一些可选实施方式中,上述步骤可进一步包括以下步骤:
对于机电整机产品,可以认为其组件或部件的寿命分布为威布尔分布(Weibulldistribution):
式中:m称为形状参数;η成为特征寿命或真尺度参数。
因此,令威布尔寿命分布作为其组件或部件的寿命分布;设任一组件或部件寿命分布的参数为mii,则其失效率函数为:
其中,mi为任一组件或部件的形状寿命参数,ηi为任一组件或部件的特征寿命参数。
步骤103:将各部件的失效率函数带入所述整机产品的可靠度模型,得到所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数:
进一步处理后得到以下公式:
步骤104:结合所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数与基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数,得到所述机电整机产品的特征寿命函数;
具体的,在一些可选实施方式中,上述步骤可进一步包括以下步骤:
在各组件或部件具有相同的形状寿命参数的情况下,令mi=m,则所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数表示为:
所述基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数为:
令所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数与基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数相等,得到所述机电整机产品的特征寿命函数:
这说明,若n个组件或部件具有相同的形状寿命参数m,特征寿命参数ηi不同,那么机电整机产品将具有形状寿命参数m和特征寿命参数的威布尔分布。在分析一个机电整机产品的失效时,当找出各个主要部件的失效分布后,应用该模型即可得到机电整机产品的失效分布。
而在工程实际中,机电整机产品的各组件或部件的形状参数通常是不相等的,因此无法根据式(11)对机电设备的寿命进行建模;但在许多情况下,能够知道机电整机产品各个部件的形状寿命参数大于或等于某一已知的形状寿命常数mL,因此,令各组件或部件的形状寿命参数大于或等于某一已知的形状寿命常数mL,这在工程上是可以实现的,因此将其作为形状寿命参数下限;
可以证明,当:时,ηequipment是m的非减函数。所以对于m>mL,则:
因此,在工程实际中,取机电整机产品各组件或部件的形状寿命参数等于形状寿命参数下限,则所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数表示为:
所述基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数为:
得到机电整机产品的特征寿命的下限值的特征寿命函数:
下面给出简单证明:
对(11)式进行对数变换,并取关于m的偏导,可得:
由此可知,当:
成立时,ηequipment为形状参数m的单调增函数,因此,当m≥mL时有:
证明完毕!
步骤105:结合所述机电整机产品的多个主要部件的寿命分布及所述机电整机产品的特征寿命函数,得到所述机电整机产品的寿命分布模型;具体地针对步骤104中的不同情况,可分别得到所述机电整机产品的寿命分布模型。
从上述实施例可以看出,本发明提供的机电整机产品贮存寿命建模方法,将竞争失效模型应用到机电整机产品贮存寿命建模中来,在已知部件、器件的寿命分布及其参数的情况下,应用竞争失效的方法综合底层信息来评估整机产品寿命分布及其参数;相比较传统的利用寿命试验的数据进行寿命分布拟合及参数评估的方法,具有的如下优点:1)节省经费,整机产品十分昂贵,增大样本量的成本太高;2)可以充分利用底层材料、元器件及部组件的信息,寿命评估置信度更高。
所属领域的普通技术人员应当理解:以上任何实施例的讨论仅为示例性的,并非旨在暗示本公开的范围(包括权利要求)被限于这些例子;在本发明的思路下,以上实施例或者不同实施例中的技术特征之间也可以进行组合,并存在如上所述的本发明的不同方面的许多其它变化,为了简明它们没有在细节中提供。因此,凡在本发明的精神和原则之内,所做的任何省略、修改、等同替换、改进等,均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (5)

1.一种机电整机产品贮存寿命建模方法,其特征在于,包括:
基于竞争失效模型,建立整机产品的可靠度模型;
令威布尔寿命分布作为机电整机产品的寿命分布,得到机电整机产品的各部件的失效率函数;
将各部件的失效率函数带入所述整机产品的可靠度模型,得到所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数;
结合所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数与基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数,得到所述机电整机产品的特征寿命函数;
结合所述机电整机产品的多个主要部件的寿命分布及所述机电整机产品的特征寿命函数,得到所述机电整机产品的寿命分布模型;
其中,所述基于竞争失效模型,建立整机产品的可靠度模型的步骤包括:
竞争性故障模型定义为:如果整机产品有n种失效因素,而每一种失效因素都独立的作用于所述整机产品,且都对应一定的失效时间,其中任何一种失效因素都会引起整机产品失效,在所有的失效因素中,最早产生的那种失效因素出现时,将导致整机产品失效,即整机产品失效时间为:
T=min{T1,T2,...,Tn},
其中,T为整机产品失效时间,Ti为任意失效因素的失效时间,n为大于等于1的任意自然数;
假设Fi(t)是任意失效因素的失效时间的累计失效分布函数,则整机产品的累计失效分布函数为:
其中,Fi(t)为不同或相同的分布,但上式要求这n个分布必须是独立的,当它们之间不独立时,即一种失效因素会引起另一种失效因素的情况下,则必须考虑各失效因素之间的相互影响,需要对上式进行修正:
任一失效因素起作用时,其对应的可靠度为:
其中,λi(t)是对应第i个失效因素的失效率,当n个因素同时起作用时,整机产品的可靠度模型将是:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述令威布尔寿命分布作为机电整机产品的寿命分布,得到机电整机产品的各部件的失效率函数的步骤包括:
对于机电整机产品,令威布尔寿命分布作为其组件或部件的寿命分布;
设任一组件或部件的参数为mii,则其失效率函数为:
其中,mi为任一组件或部件的形状寿命参数,ηi为任一组件或部件的特征寿命参数。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数为:
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述结合所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数与基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数,得到所述机电整机产品的特征寿命函数的步骤包括:
在各组件或部件具有相同的形状寿命参数的情况下,令mi=m,则所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数表示为:
所述基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数为:
令所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数与基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数相等,得到所述机电整机产品的特征寿命函数:
5.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述结合所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数与基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数,得到所述机电整机产品的特征寿命函数的步骤包括:
在工程实际中,机电整机产品的各组件或部件的形状参数通常是不相等的,但在许多情况下,能够知道机电整机产品各个部件的形状寿命参数大于或等于某一已知的形状寿命常数mL,因此,令各组件或部件的形状寿命参数大于或等于某一已知的形状寿命常数mL,将其作为形状寿命参数下限;
在工程实际中,取机电整机产品各组件或部件的形状寿命参数等于形状寿命参数下限,则所述机电整机产品的基于竞争失效模型的可靠度函数表示为:
所述基于威布尔寿命分布的所述机电整机产品的可靠度函数为:
得到机电整机产品的特征寿命的下限值的特征寿命函数:
CN201610118915.1A 2016-03-02 2016-03-02 机电整机产品贮存寿命建模方法 Active CN105930632B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610118915.1A CN105930632B (zh) 2016-03-02 2016-03-02 机电整机产品贮存寿命建模方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201610118915.1A CN105930632B (zh) 2016-03-02 2016-03-02 机电整机产品贮存寿命建模方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN105930632A CN105930632A (zh) 2016-09-07
CN105930632B true CN105930632B (zh) 2018-10-02

Family

ID=56840111

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201610118915.1A Active CN105930632B (zh) 2016-03-02 2016-03-02 机电整机产品贮存寿命建模方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN105930632B (zh)

Families Citing this family (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN108333208B (zh) * 2018-01-22 2020-10-09 航天科工防御技术研究试验中心 一种整机级产品贮存寿命加速试验方法
CN108959745B (zh) * 2018-06-21 2023-08-01 周哲 产品性能变化及寿命高置信度小样本统计推断和确认方法
CN114326475B (zh) * 2021-11-30 2022-11-08 安徽海博智能科技有限责任公司 基于竞争失效模式的无人驾驶域控制器可靠度优化方法

Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004023233A (ja) * 2002-06-13 2004-01-22 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> システム信頼性評価方法、そのプログラム及び装置
CN102042848A (zh) * 2010-11-23 2011-05-04 北京航空航天大学 基于多元混合时序分析的多性能参数加速退化试验产品寿命预测方法
CN103413048A (zh) * 2013-08-15 2013-11-27 深圳供电局有限公司 基于三参数威布尔分布确定电网设备最佳退役时间的方法
CN103729549A (zh) * 2013-12-18 2014-04-16 西安交通大学 混合多失效模式数据的机械系统运行寿命估计方法
CN103745081A (zh) * 2013-12-09 2014-04-23 深圳供电局有限公司 一种电子式电能表可靠性分析方法
CN104182603A (zh) * 2013-05-24 2014-12-03 上海空间电源研究所 长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法
KR20150057553A (ko) * 2013-11-20 2015-05-28 국립대학법인 울산과학기술대학교 산학협력단 피로수명 예측방법
CN104933323A (zh) * 2015-07-10 2015-09-23 北京航空航天大学 融合产品成败型数据和故障时间数据的可靠性评估方法

Patent Citations (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
JP2004023233A (ja) * 2002-06-13 2004-01-22 Nippon Telegr & Teleph Corp <Ntt> システム信頼性評価方法、そのプログラム及び装置
CN102042848A (zh) * 2010-11-23 2011-05-04 北京航空航天大学 基于多元混合时序分析的多性能参数加速退化试验产品寿命预测方法
CN104182603A (zh) * 2013-05-24 2014-12-03 上海空间电源研究所 长寿命、高可靠电子产品可靠性评估方法
CN103413048A (zh) * 2013-08-15 2013-11-27 深圳供电局有限公司 基于三参数威布尔分布确定电网设备最佳退役时间的方法
KR20150057553A (ko) * 2013-11-20 2015-05-28 국립대학법인 울산과학기술대학교 산학협력단 피로수명 예측방법
CN103745081A (zh) * 2013-12-09 2014-04-23 深圳供电局有限公司 一种电子式电能表可靠性分析方法
CN103729549A (zh) * 2013-12-18 2014-04-16 西安交通大学 混合多失效模式数据的机械系统运行寿命估计方法
CN104933323A (zh) * 2015-07-10 2015-09-23 北京航空航天大学 融合产品成败型数据和故障时间数据的可靠性评估方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
"竞争失效产品加速寿命试验的统计分析";崔颖冀;《中国优秀硕士学位论文全文数据库 基础科学辑》;20111215(第S1期);第A002-459页 *

Also Published As

Publication number Publication date
CN105930632A (zh) 2016-09-07

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN105930632B (zh) 机电整机产品贮存寿命建模方法
EP3376431B1 (en) Method and apparatus for identifying pupil in image
CN112507946A (zh) 用于处理图像的方法、装置、设备以及存储介质
CN106202776B (zh) 一种运载火箭结构机构产品可靠性评估方法
CN105913166B (zh) 一种机电整机产品贮存寿命试验加速因子评估方法
CN113344862B (zh) 缺陷检测方法、装置、电子设备及存储介质
CN105975739B (zh) 整机产品贮存寿命建模方法
CN112148908A (zh) 图像数据库的更新方法、装置、电子设备和介质
JP2014206935A (ja) 識別器更新装置、識別器更新プログラム、情報処理装置、および識別器更新方法
CN112967248A (zh) 生成缺陷图像样本的方法、装置、介质及程序产品
CN115358411A (zh) 一种数据处理方法、装置、设备及介质
CN106708983A (zh) 基于对话交互信息构建用户画像的系统及方法
CN113902939A (zh) 基于孪生网络的工业产品大缺陷检测方法
US11367311B2 (en) Face recognition method and apparatus, server, and storage medium
CN105956629A (zh) 一种模式分类方法及模式分类系统
CN113449778A (zh) 用于量子数据分类的模型训练方法以及量子数据分类方法
CN116884330A (zh) 一种显示面板的可靠性测试方法及测试系统
CN105468887B (zh) 数据分析系统以及方法
CN105548882B (zh) 基于线性凝聚度的发电机空载特性线性段辨识方法
CN108197603A (zh) 考虑环境因素影响的基于奇异谱分析的结构损伤预警方法
CN115035481A (zh) 一种图像物距融合方法、装置、设备及存储介质
CN114881503A (zh) 一种评分确定方法、装置、设备及存储介质
CN109933298B (zh) 一种根据用户位置进行显示的方法及装置
CN106446902B (zh) 非文字图像识别方法和装置
CN113284509B (zh) 语音标注的正确率获取方法、装置和电子设备

Legal Events

Date Code Title Description
C06 Publication
PB01 Publication
C10 Entry into substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant