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一种可监测橡胶减震垫，其结构包括上支座、下支座，上支座设于下支座上方，上支座底部两侧与下支座内壁两侧均设有一斜部，上支座的斜部与下支座的斜部之间设有缓冲橡胶，缓冲橡胶内部设有监测芯片，上支座上端中部设有定位销，上支座上部边缘设有挡块，挡块上设有橡胶垫片以及弹垫，弹垫上设有螺栓，下支座上部延伸对螺栓遮盖的密封结构，监测时，对汽车配件内的橡胶减震件产生压力，监测芯片内的转化模块将压力转化为电能输入监测模块以及信号无线发射模块，监测模块对压力数据进行分析，然后通过信号无线发射模块传输至监测移动端，监测移动端通过信号接收部件进行接收，然后由监测分析部件得出橡胶减震件是否失效的结论。
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本发明公开了一种腐蚀-交变载荷耦合作用下钢丝绳弯曲疲劳损伤监测系统，包括驱动系统、交变力加载系统、换向控制系统、围包角调整系统、腐蚀液添加系统、钢丝绳及钢丝绳状态监测系统。本发明能实现腐蚀与交变载荷耦合作用下钢丝绳弯曲疲劳试验，并且定量监测钢丝绳内部损伤和揭示钢丝绳弯曲疲劳损伤失效机理。可用于探究模拟矿井提升工况下钢丝绳与摩擦轮摩擦衬垫之间的动态接触、局部微滑移幅值和钢丝绳的动张力演化。这为定量分析复杂运行工况下钢丝绳弯曲疲劳失效特性提供了有效的实验设备；其操作简便、功能齐全、效果好，在本技术领域内具有广泛的实用性。
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本发明涉及汽车领域的测试装置，旨在提供一种新型的ESP/ABS泵的测试装置及方法，该装置包括被测试泵单元，被测试泵单元还相连着油泵进油部分、可调节出油压力部分、流量测量部分和工控机部分；可进行测试ABS油泵和ESP油泵在不同入口压力、不同电源电压、不同出口压力下的流量Q1和容积效率u。通过本发明装置进行单个油泵的单元测试，无需再像以前用总成做测试件，因此可对ABS泵和蓄能器零件的失效作提前预测，降低了失效风险，也降低了软硬件的复杂度，进而降低成本；本发明简化了测试过程，缩短测试周期，降低测试难度，并且采集的数据更加可靠，测试准确性更高。
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本申请提供了一种测试半导体结构击穿的设备、系统和方法，该设备包括：第一支路和第二支路，第一支路的阻抗大于第二支路的阻抗，第一支路的第一端用于连接半导体结构的第二端，第一支路的第二端接地，第二支路的第一端用于连接电压源，第二支路的第二端接地，测试半导体结构的击穿时，半导体结构的第一端连接电压源，第二支路断开，第一支路导通以使半导体结构被电压源击穿进行击穿测试，半导体结构被击穿后，第二支路导通，第一支路断开。从而可以在半导体结构被击穿后，减轻对击穿后的半导体结构的进一步损伤，方便研究人员后期对击穿失效位置的第一现场进行物理失效分析。
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一种红外线接收芯片的测试仪，主要包括主控单元、信号产生模块、信号处理模块、测量模块和AD转换器、通信模块；信号产生模块产生可调的正弦波和方波信号以提供给红外线接收芯片使用；信号处理模块将红外线接收芯片的输出信号调整为主控单元可识别的信号并传送至主控单元；测量模块将红外线接收芯片的电压和电流调整后输入至AD转换器，AD转换器将电压和电流转换为数字信号后传送至主控单元；主控单元对采集的红外线接收芯片的数据进行分析处理并得出测试结果，并且能够设定对红外线接收芯片进行连续失效报警和低良率报警；通信模块将主控单元分析处理后的数据及测试结果传送至上位机保存，并通过连接PC与主控单元以实现人机交互操作。
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本发明公开了一种基于大数据和数字孪生的电池储能站监测方法及系统，所述方法包括：根据电池储能电站的所述全要素信息和第一仿真系统，构建第一数字孪生模型，其中，所述第一数字孪生模型包括三维模型、数据模型和机理模型；通过对所述第一数字孪生模型进行动态更新，获得第二数字孪生模型；根据所述电池储能电站的失效行为数据，构建第一电站监测模型，其中，所述第一电站监测模型包括监测模型、分析模型和报警模型；根据所述第二数字孪生模型和所述第一电站监测模型对所述电池储能电站进行智能监测。解决了现有技术中存在电池储能站的监测不够完善，无法准确对热失控进行智能化数据分析，安全控制可靠性较低且效率不高的技术问题。
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本发明涉及一种高频地波雷达舰船目标跟踪算法的测评方法，属于高频地波雷达技术领域。本发明包括如下步骤：使用基于文法引导的遗传编程对目标跟踪算法的测试情景进行进化搜索，使得目标跟踪算法的测试情景逐代进化，最终得到使目标跟踪算法失效程度严重的测试情景；失效情景的进化实验结果显示，该进化式搜索方法能够高效准确地搜索到使舰船目标跟踪算法性能低下的情景集合；引入数据挖掘技术，进行运动模式和干扰因素分布情况的识别，从而分析出量化指标，找出目标跟踪的潜在漏洞和影响其跟踪性能的因素，最终形成量化的测评报告。本发明能够高效地自动搜集到目标跟踪算法的潜在漏洞和影响其跟踪性能的因素。
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一种基于物联网的波纹补偿器无线监测系统，涉及一种波纹补偿器监测系统，在波纹补偿器上分别安装温度传感器、位移传感器和压力传感器。然后将传感器收集到的信号通过转换器的转换，并由单片机发送到无线网络，由计算机进行收集，并通过计算机内部的软件进行存储，通过与互联网上的数据比对分析，已达到实时监测波纹补偿器的工作状态，并在各项数值异常时发出警报，提醒工作人员及时处理。形成人与物的相联，实现信息化、远程监测和智能化的网络。本发明利用温度、位移、压力传感器以及无线网络监测波纹补偿器的状态，并将数据发送到计算机进行分析，对波纹补偿器进行实时远程监测，避免因波纹补偿器的失效引起的损失和事故。
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本发明的混合料矿料接触面细观强度的定量测试方法，包括以下步骤：读取拉伸或剪切破坏荷载大小；计算矿料试模接触面上的粘附失效区面积、粘结失效区面积和矿料接触面面积；在厚层油膜范畴内测试并分析结合料粘结强度与油膜厚度基本关系，推算薄层油膜及中厚层油膜条件下的结合料粘结强度；计算矿料试模接触面总体拉伸或剪切强度、沥青与矿料表面拉伸或剪切粘附强度、沥青结合料拉伸或剪切粘结强度。本发明的混合料矿料接触面细观强度的定量测试方法，实现了在不同温度、不同力学效应（拉伸效应和剪切效应）下，包括沥青与矿料间粘附强度、沥青结合料自身粘结强度、矿料接触面总体强度，上述三项细观强度的定量测试。
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本实用新型涉及一种温度传感器AD590快速比对测试装置，包括用于运行程序与处理电路模块信息的处理器，所述处理器连接有基准AD590传感器用于读取运算标准传感器数值，所述处理器连接有被测AD590传感器用于读取被测传感器数值，所述基准AD590传感器与被测AD590传感器连接有精密电压源接受同一电源供电，所述处理器连接有存储器用于存储与回读测试数据，所述处理器连接有LCD显示屏用于实时显示测量数据，所述处理器连接有电源转换基准电压用于校准内部ADC通道的基准，所述处理器通过RS232串口连接有工控机用于输入输出设置与测量结果显示。本实用新型用于AD590传感器的失效分析，高温、常温、低温测试、分析等，测试速度快，操作方便，有效降低了成本。
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一种预测高温高压井腐蚀套管剩余寿命的方法，主要包括下列步骤：（1）采用灰色神经网络算法预测套管内腐蚀平均速率和外腐蚀平均速率；（2）建立腐蚀套管的有限元模型，并利用单元生死技术来模拟套管发生腐蚀的过程，以获取套管失效时的临界失效壁厚；（3）建立腐蚀套管剩余寿命预测模型，并应用近似解析法计算均匀腐蚀、局部腐蚀和点蚀套管的剩余寿命；（4）利用回归分析方法建立无因次剩余强度与无因次内压和蒸汽温度之间的关系方程。由于理论研究、室内试验和现场数据在预测套管寿命方面具有一定的局限性，本发明能够在较短时间内有效预测套管的剩余寿命，并且所建的剩余强度关系方程能够方便工程人员对套管的服役能力进行综合评估。
本发明提供一种针对栅极开路电阻进行晶圆可接受度测试的样品处理方法，所述方法包括：将待测样品的正面与支撑样品粘合到一起；研磨待测样品的背面，直至待测样品的基底的厚度为1微米左右；使用硅腐蚀液处理待测样品直至露出形成于所述基底中的隔离结构。根据本发明，不会破坏栅极中的失效部位，可以更为有效地获取和分析关于栅极中的失效部位的信息。
本发明是基于AMFO算法和SVM算法继电器贮存寿命预测方法，包括如下步骤：步骤1获取材料性能参数；步骤2对参数数据进行主成分分析，获取主成分变量；步骤3将主成分变量分别取训练集和测试集数据，将训练集数据输入SVM模型中进行训练学习；步骤4：采用自适应飞蛾火焰优化算法对SVM模型的核函数中的参数进行优化，利用最优参数进行构建SVM模型，建立起优化后的模型进行寿命预测；步骤5设置失效阈值，预测到达失效阈值的退化曲线；步骤6通过计算概率密度函数得出最终的预测的寿命。本发明将数据样本放入SVM模型中进行训练后进行寿命预测，引进非线性动态自适应步长方法，能够使飞蛾搜索能力增强，提高飞蛾的全局寻优能力。
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要求保护的方法和系统制定了用于诸如阀组件的聚合体组件等过程控制装置的组件的加速老化测试协议，其中，加速老化测试协议被特别制定来响应在过程工厂安装中的过程控制装置的操作期间使用的预期操作条件。来自制定的加速老化测试的测试数据被分析来确定组件的预期寿命配置文件，该配置文件对在这些预期操作条件下失效的组件配置文件。对于聚合体特征的特定配置文件包括氧化失效配置文件和其它疲劳条件。
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本发明适用于软件可靠性预测的技术领域，公开了一种基于QBGSA-RVR的软件可靠性预测方法，其基于量子衍生二进制引力搜索算法优化相关向量机，即QBGSA-RVR，包括如下步骤：观测并记录软件累计失效时间序列；软件失效序列数据归一化、选择核函数用于相关向量机、选择m值；参数优化；更新每个粒子位置，直至满足终止条件；得到最优核函数参数值，使用相关向量机进行预测；最后数据回放，得到下一时间段软件失效时间预测值。本发明提供的一种基于QBGSA-RVR的软件可靠性预测方法，步骤简单，QBGSA-RVR较一些广泛使用的神经网络及核函数方法预测效果更优，在小样本情况下使用QBGSA-RVR方法进行软件可靠性预测也可以保持很好的预测效果，大大提高了软件的可靠性预测效果。
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本发明涉及摩托车监测技术领域，特指一种摩托车远程监测系统，包括远程监测终端、CCU联网设备以及远程服务器和服务器端分板程序，远程监测终端以MCU为核心，在接受GPS和摩托车OBD数据之后可通过SIM卡通讯模块向服务器发送摩托车的位置信息以及摩托车行车数据，同时，这些数据可实现本地存储，存储在终端自带存储卡上，方便维修人员获得第一手资料，服务器端包含数据库模块、数据分析统计及数据显示模块，可以实时显示摩托车的运行状态及故障信息，通过分析可以判断摩托车后处理系统是否失效，可为摩托车生产厂家和环境监管部门提供数据参考。
本发明公开了一种基于多个电参数的IGBT模块键合线状态监测评估方法，基于多个电参数下的IGBT模块键合线状态监测评估模型，通过分析键合线的失效与电参数变化的关系，在搭建的实验平台的基础上测量键合线不同的失效状态下的导通压降、米勒平台电压、米勒平台电压持续时间、阈值电压，得到的数据集，利用BP神经网络建立的状态监测评估模型，可以达到92.31％的预测准确率。本发明为评估IGBT模块的健康状态提供了具有极高的参考价值。打破了单一变量监测键合线健康状态的局限性。
本发明涉及一种面向风险感知能力提升的配电网多维量测配置方法及系统，其包括：针对区域内配电网所面临的灾害类型，进行数据需求进行分析；基于数据需求的分析结果，考虑区域内的微气象因素，选择配电网多维量测设备；考虑配电网中配置的多维量测设备传递的实时数据，基于配电网致灾机理模型得到的线路故障概率结果与线路实际故障概率进行比较，采用配电网风险感知精度提升方法；提升配电网风险感知能力，保障量测设备配置具有好的经济性为目标，同时考虑重要负荷节点可观性，采用遗传算法对配电网中多维量测配置的数目和位置进行求解。本发明实现了在电气量量测装置失效的情况下对配电网灾损辨识能力的提升，可以广泛在电气自动化领域中应用。
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本发明公开了一种基于灰色系统理论LED芯片热振加速寿命预测方法，首先通过对LED芯片施加不同加载模式下的加速应力，采集不同加速应力下的寿命实验原始数据，然后运用灰色系统理论对实验原始数据进行灰处理，获得灰色分析数据，并构建灰色系统理论预测模型，最后对所建灰色系统理论模型进行灰色关联度分析。与现有技术相比，灰色系统预测模型不用考虑温振相互作用关系及物理失效规律相关的统计模型，可获得高效、准确的预测与评估。本发明能够通过加速应力下的原始寿命数据，通过灰色系统理论的数列预测，来预估正常工作时热和振动双应力下LED芯片的寿命，预测结果更接近工程实际，可为设计和生产高性能、高稳定性LED芯片提供科学数据理论参考依据。
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本发明涉及一种考虑插钉损伤的胶螺混合连接强度预测方法及系统，涉及CFRP连接领域，方法包括根据拉伸强度、剪切强度、连接结构的结构尺寸、接触属性、载荷和边界条件构建碳纤维增强复合材料胶螺混合连接结构干涉插钉三维有限元模型；基于上述模型、Ⅰ型断裂能和Ⅱ型断裂能，根据干涉螺栓、胶层以及碳纤维增强复合材料孔壁之间的接触应力进行损伤分析，确定损伤分布和刚度折减模型；根据损伤分布构建碳纤维增强复合材料胶螺混合连接结构拉伸损伤模型；并根据失效判据和刚度折减模型对其进行应力分析，确定拉伸强度。本发明对CFRP胶螺混合连接结构拉伸强度进行有效的分析及预测，降低试验方法的材料成本与准备周期。
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本发明提供一种车辆售后故障率预测方法、装置、设备及可读存储介质，车辆售后故障率预测方法包括：确定车辆的销售日期以及总销售量；获取所述车辆第一次以预设故障报修的维修日期；基于所述维修日期确定第一观测日期，并计算预设销售日期范围的截止日期至第一观测日期的第一时长；筛选出目标车辆，并基于目标车辆得到第一数据集；基于所述第一数据集进行韦伯分布的参数分析，得到累计分布函数，所述累计分布函数用于预测车辆售出后在不同时长内以预设故障失效的概率。通过本发明可以预测得到车辆在售出后的不同时长内因对应故障失效的概率，预测所得的概率可直接为主机厂使用，从而为保修费用预测、设计变更决策提供依据。
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本发明提供了一种考虑随机依赖性的水下采油树预测性成组维护决策方法，为了解决目前水下采油树维护过程中假设组成设备相互独立、单独维护和仅考虑一种预防性维护方式的问题。首先，根据水下采油树各组成部件的退化情况，根据组成设备的预测可靠度，获得预防性维护间隔期；其次，对水下采油树系统的结构和运行过程进行分析，确定具有随机依赖性的设备组合，并建立设备随机依赖性模型；然后，将水下采油树的维护成本分为预防性维护成本和预防性维护间隔期成本，对水下采油树的整体维护成本进行评估；最后，考虑设备的机会维护阈值，获得水下采油树的预测性成组维护优化策略。本发明不仅适用于偶然失效的设备，也可用于退化型失效的设备。同时，考虑水下采油树组成设备的随机依赖性，对其预测性成组维护策略进行制定，节省维修费用，同时减少停机时间，降低损失。
本发明公开了基于长短时记忆LSTM和粒子滤波PF的锂离子电池剩余使用寿命预测方法，属于新能源电动汽车锂离子电池剩余使用寿命预测领域，具体步骤如下：分析从锂离子电池电压、电流和温度中提取锂离子电池性能退化特征参数，利用改进主成分分析法融合特征参数作为锂离子电池健康指数，充分表征锂离子电池性能退化特征且不含冗余信息；训练基于长短时记忆神经网络的锂离子电池容量预测模型预测锂离子电池容量，以LSTM预测模型的容量预测值作为粒子滤波预测模型的观测值，在粒子滤波算法的每一步迭代过程中调整更新容量预测值，比较容量预测值和容量失效阈值从而预测锂离子电池剩余使用寿命。本发明能有效监控和预测锂离子电池性能退化过程。
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本发明涉及一种环形电阻点焊接头力学性能的预测方法，属于电阻点焊技术领域。包括：求解峰值温度，利用有限元分析方法获取环形电阻点焊接头的熔核区、热影响区和母材区的峰值温度；测试材料属性，根据各区域峰值温度，采用热循环模拟和实验测试的方法获得各区域材料属性；建立力学分析模型，建立环形电阻点焊接头的有限元模型；赋予材料属性，将熔核区、热影响区和母材区的材料属性赋予在有限元模型的对应网格中；求解力学性能，利用有限元模型模拟力学性能测试的实验过程，实现对环形电阻点焊接头的失效模式和力学性能准确预测。优点在于：这种环形电阻点焊接头力学性能的预测方法测试成本低、速度快，并且预测结果精准。
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本发明涉及一种测试道路沥青损伤自愈性能的试验方法。在LAS疲劳试验加载过程中，当沥青损伤时引入自愈间歇期，进而测试沥青疲劳损伤的自愈性能，并基于间歇期前后损伤变量指标的变化计算自愈百分比(％HS)评价指标，来量化表征道路沥青的损伤自愈能力。该试验方法及评价指标通过更加简单、快速、有效的测试手段，测评沥青在某一特定工况下的自愈能力，可对不同种类道路沥青的自愈性能进行对比分析；同时该方法并以沥青的内聚力疲劳失效为临界损伤水平，可对比道路沥青在疲劳失效发生前后的差异化自愈行为，为未来抗疲劳沥青原材料的科学有效选择提供技术支撑。
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本发明涉及集成电路技术领域，具体涉及一种测量集成电路内部温度的方法，先测出待测电路极限工作温度及ESD接触二极管电压值，得到电压温度变化斜率，随后调节电路的工作温度，记录下失效状态时的电压值，最后算出对应的失效温度，通过采用上述这种测量集成电路内部温度的方法，不用再增加温度测量设备就可以准确得出电路所在的温度，且定位迅速，通过分析测试数据可以直接得出对应的温度，不用每次更换温度进行恒温等待，且通过不同的管脚可以测试出管芯不同位置的温度，从而对大面积的芯片进行定位时更加快速高效。
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本发明公开了一种光纤光栅传感器网络智能健康监测自修复系统及方法，属于工程结构健康监测技术领域。针对大型工程结构中光纤光栅传感器智能健康监测系统的可靠性问题，采用多主体协作和决策技术，将常规分布式光纤光栅智能健康监测系统中信息采集、提取及分析评估等功能，转化为能够感知自身与环境，并可与其它主体通信与相互协作的智能主体，通过主体间的相互协作，以受损区域附近存活的光纤光栅传感器为基础，对失效传感器进行功能补偿，从而在不更换被监测对象中光纤光栅传感器网络的前提下使整个智能健康监测系统恢复正常工作，实现光纤光栅传感器网络局部失效的功能补偿，最终以较高的精度和可靠性实现被监测对象健康状态的智能评估。
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本发明公开了一种基于事件关联的网络流量预测方法，步骤如下：步骤1、采集原始数据流或流采样数据；步骤2、分析事件信息和流量信息；步骤3、使用运行周期中的节点事件序列与流量特征序列建立训练集；步骤4、持续采集数据，根据协议分析，训练神经网络，预测单节点或全网流量。本发明还公开了基于事件关联的网络流量预测系统，包括：数据采集模块；数据建模模块：将数据建立以节点相关的特征；神经网络训练模块：神经网络训练，建立神经网络；预测模块：使用流量特征和节点状态，输入神经网络预测后续流量趋势。本发明实现了对事件相关型网络的流量预测，解决了传统时序预测方法在流量的时序和周期上存在的失效问题，可以广泛应用于网络领域。
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本发明提供一种边坡监测设计优化方法，包括：确定边坡随机参数及其统计量，建立边坡响应分析模型并选择候选监测变量；建立边坡监测设计决策树；产生样本空间Z*并对其每一组样本进行模拟；基于Z*计算给定监测变量组合op条件下不同监测可能值的发生概率；执行先验可靠度分析以计算先验失效概率，产生服从F的候选样本空间ΩF并对其每一组样本进行模拟；基于ΩF计算给定op条件下不同监测可能值的条件概率；计算给定op条件下不同监测可能值对应的边坡条件失稳概率；根据决策树信息特征量化op的预期信息价值；重复执行步骤4、6、7和8，直至完成所有监测组合合集的预期信息价值计算；最大化预期信息价值。本发明解决了边坡监测优化设计中的计算瓶颈。
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本发明涉及一种磷酸铁锂电池循环寿命预测方法，步骤包括证明循环后磷酸铁锂电池负极正常区域没有明显结构变化；ICP测试新鲜和老化后锂损失：ICP测试化成后空电态负极锂浓度以及不同循环周数的空电态负极锂浓度；建立循环Cycle‑活性锂损失ICP模型F(x)；计算待测磷酸铁锂电池的活性锂浓度，并输入理想曲线模型F(x)进行运算，得到磷酸铁锂电池预测的循坏寿命。本发明基于磷酸铁锂电池的循环老化失效模式主要为SEI膜增厚消耗活性锂，对不同循环老化后电池负极极片锂浓度进行ICP测试标定、统计分析、拟合建模，结合磷酸铁锂失效机理支撑，从而简单可靠地建模预测磷酸铁锂电池的循环寿命。
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