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基于CEEMDAN-RVM-LSTM模型的锂电池剩余寿命预测被引量：2
《电源技术》2023年第10期1313-1318,共6页牛群峰 袁强 王莉 刘江鹏 
河南省科技攻关项目(201300210100)。
为了提高锂电池长期使用的可靠性和保证系统的安全运行,提出了一种结合自适应噪声完整集合经验模态分解算法(CEEMDAN)、相关向量机(RVM)和长短期记忆神经网络(LSTM)的剩余使用寿命(RUL)的预测方法。使用CEEMDAN将电池容量数据分解为本...
关键词：锂电池 剩余使用寿命 RVM LSTM 不确定性表达 
疲劳S-N曲线预测模型进展综述被引量：10
《科学技术与工程》2023年第13期5390-5411,共22页张金豹 胡铮 张金乐 王成 邹天刚 
武器装备预先研究项目(ZQ20195208011);基础加强计划(173计划)重点基础研究项目(2020-JCJQ-ZD-209-00)。
疲劳S-N曲线是机械零部件强度设计的基础,但受限于贫样本或者小样本,使得诸多回归和预测模型都建立在各种假设之上。随着机械设备复杂程度的提高,零部件疲劳寿命多种影响因素间的耦合性和竞争性在不断增加;另一方面随着材料性能的发展,...
关键词：疲劳S-N曲线 预测模型 寿命数据 影响因素 不确定性表达 数据驱动 
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